方巍
- 作品数：81 被引量：574H指数：9
- 供职机构：南京信息工程大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目教育部科学技术研究重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学天文地球经济管理更多>>
- 基于Android的云考勤系统设计与实现被引量：11
- 2016年
- 学生考勤工作是课堂教学管理的一个重要环节。目前,高校大多采用传统手工的方式进行考勤,这种方式存在易出错、效率低、共享性差、无法解决代考、脱岗等问题。随着"移动互联网"时代的来临,迫切需要更科学先进的解决方案。为此,开发了一款基于Android的智能云考勤系统,该系统基于百度云平台和百度Map服务,利用GPS定位技术,采用Android移动开发框架,借助SQLite轻量级数据库及MySQL关系数据库。同时,系统还提供精确的基于位置服务(LBS)的定位考勤服务。该系统在实际应用中不仅方便学生使用,而且方便教师和相关工作人员可以随时随地使用以了解学生的出勤情况,从而使教学管理更加科学和有效。
- 方巍单滢滢张俊杰
- 关键词：ANDROID云计算
- J2EE数据持久层的应用研究被引量：9
- 2007年
- 关系范例与对象范例之间存在“阻抗不匹配问题”。文中讨论了基于持久层的对象关系的数据库技术的设计与实现,针对J2EE开发过程中数据持久层的设计问题,介绍了目前比较流行的一种持久层解决方案Hibernate的应用开发过程及其不足之处。
- 方巍孙涌崔志明
- 关键词：J2EE数据持久层HIBERNATE
- 一种基于WGAN网络进行图像修复的方法
- 本发明涉及一种基于WGAN网络进行图像修复的方法。属于DCGAN，WGAN模型优化等领域，具体步骤如下：1、构建浅层卷积网络结构；2、构建深层神经网络；3、相关参数和函数算法优化；4、代码设计；5、性能评估。本发明在国际...
- 方巍顾恩明王伟清
- 文献传递
- 深网数据源质量估计模型被引量：9
- 2009年
- 为从海量深网中获得有价值的信息,提出一种深网数据源质量估计模型,综合考虑接口查询能力、接口页面质量和服务质量3方面因素,采用SVM和Ranking SVM机器学习方法得到质量估计函数。实验结果表明,该估计函数得到的数据源质量排序序列和人工排序序列的Kendall’sτ距离超过0.5,且获得较高的精度。
- 胡鹏昱赵朋朋方巍崔志明
- 关键词：深网查询能力查询接口服务质量
- 基于QEA可变旋转角距离的Jop-Shop调度方法
- 本发明公开了一种基于QEA可变旋转角距离的Jop-Shop调度方法，采用基于工序的量子染色体编码来表示一个调度，通过检测调度的有效性，提高解空间的搜索效率；进而利用基于可变旋转角的量子进化算法模式来产生子代，从而有效扩展...
- 郑玉杨阳顾韵华方巍朱节中
- 文献传递
- 基于深度学习的高时空分辨率降水临近预报方法
- 2023年
- 降水临近预报在强对流天气监测预警中具有重要地位,对于防灾减灾至关重要。在气象业务中,主要采用雷达回波外推方法解决高时空分辨率的临近预报问题。针对传统雷达回波外推方法中普遍存在的资料信息利用率不足和预报准确率低的问题,利用上海地区多年的高时空分辨率天气雷达探测资料,基于数据驱动的深度学习方法进行雷达回波外推,提出了一种新的降水临近预报模型——SwinAt-UNet模型。该预报模型通过融合UNet模型和Swin Transformer结构捕捉历史天气雷达探测资料中的短期和长期动态变化特征,可以自适应地学习潜在的雷达回波生消演变规律。此外,为提高模型的泛化能力和预报准确率,引入深度可分离卷积和卷积块注意力模块。结果表明:在不同基本反射率阈值下,SwinAt-UNet模型的预报准确率均高于UNet、SmaAt-UNet、TransUNet和AA-TransUNet模型;在45 dBZ的基本反射率阈值下,SwinAt-UNet模型临界成功指数提高了13%,同时在预报时效上具有一定的优越性;SwinAt-UNet模型外推图像具有更加清晰的边缘和细节性纹理,对降水范围、移动方向和强度变化的预测更为准确。
- 方巍齐媚涵
- 关键词：强对流天气
- 基于领域样本查询的Deep Web数据库分类被引量：2
- 2010年
- 提出了一种基于领域样本查询的方法以分类这类Web数据库.通过分析领域的高级查询接口自动获取领域主属性并使用领域知识为主属性构建查询样本,然后对查询接口提交试探查询,根据返回结果页面的结果模式和记录内容估计Web数据库与领域的相关程度.通过在多个领域的Web数据库上进行实验验证,说明该方法分类只提供简单查询接口的Web数据库是有效的,取得了较高的分类精确率,召回率和F-measure值.
- 鲜学丰赵朋朋辛洁方巍崔志明
- 关键词：DEEPWEBWEB数据库数据库分类
- 雷达回波外推方法、装置及系统
- 本发明公开了一种雷达回波外推方法、装置及系统，所述方法包括对获取到的二维雷达回波数据进行处理，生成三维雷达回波数据；利用基于3D卷积构建而成的特征提取器，提取所述三维雷达回波数据中的时空特征信息，获得包含了整体空间信息和...
- 方巍沈亮薛琼莹
- 基于深度时空融合网络的雷达回波外推模型的实现方法
- 本发明公开了一种基于深度时空融合网络的雷达回波外推模型的实现方法，包括步骤：S1，对雷达图像数据进行处理，得到雷达序列数据；S2，通过整合时间差分网络和时空轨迹网络构建时空融合神经网络模型，采用时间差分网络中的差分运算来...
- 方巍庞林易伟楠
- 基于深度时空融合网络的雷达回波外推模型
- 2023年
- 基于深度学习的雷达回波外推是实现短临降水预报的重要方法,由于雷达回波数据具有显著的非刚性的运动特征,使得数据的统计特性随时间在不断变化,意味着其具有高阶非平稳性,而现有深度学习方法难以捕捉回波序列的非刚性运动特征,且难以建模雷达数据的高阶非平稳性.为此,本文针对雷达数据特征提出了一种新的时空融合网络STUNNER(Spatio-Temporal Fusion Neural Network).STUNNER设计了一种两路时空融合架构,通过交叉连接时间差分网络和时空轨迹网络实现高效的雷达回波外推.时间差分网络通过引入差分的思想提取高阶非平稳数据中平稳性特征来学习雷达回波的长期趋势,时空轨迹网络利用动态卷积将卷积循环神经网络中普通卷积固定的参数采样位置优化为随时间变化的动态位置来提取雷达回波的瞬时变化,同时采用两路融合策略将长期趋势与瞬时变化融合,实现长短时关联记忆.所提模型与其他四个模型在两个公开数据集上进行了实验对比.在雷达回波外推任务中当雷达反射率阈值为45 dBZ时,STUNNER在POD(Probability Of Detection)、CSI(Critical Success Index)、FAR(False Alarm Rate)上相比MIM(Memory In Memory)分别优化了0.020,0.023,0.043.实验结果表明新模型在处理雷达回波外推任务上具有更高的准确率.
- 方巍庞林易伟楠
