AJAX在线考试系统的设计与实现

在线考试系统的开发及应用,避免了传统考试的纸张、笔、监考等资源的浪费,而且减少了人为的作弊因素.本考试系统应用了最新的AJAX技术实现无刷新考试,倒计时自动交卷、随机组卷、自动评阅等功能.     

多层角联锁织机设计

针对一种基于PLC和触摸屏作控制系统的角联锁织物自动编织机,设计了多经轴送经装置、自动寻找梭口引纬 装置、夹板夹持织物卷取装置等,有效地消除了普通二维织机只能织造层数较少的角联锁织物的弊端。织机的控制系统 以PLC为核心,控制整机的运行状态;同时与触摸屏进行通信,将整机运行数据以动态图的形式显示,并接受触摸屏给 定的工艺参数来控制执行元件,实现了操作人员与自动编织机的“人机对话”功能。     

新一代的光网络自动交换网络

对自动交换光网络(ASON)这一概念的提出做了简要的描述,介绍了ASON的主要特点、功能、接口、组成、以及实现ASON的核心协议GMPLS.     

蒙古语句子切分知识库的建立与应用

本文从建立蒙古语格框架的需求出发,首先对现代蒙古语的句结构从句法语义的角度予以分类,对各类句结构的特征进行详细的分析和归纳,建立了一个比较合理的、完备的句切分知识库。并充分利用该知识库实现了蒙古语句子自动切分,为下一步的蒙古语句法语义识别和分析奠定了良好的基础。     

试题库管理系统平台的研究与建设

为实现“教考分离”,规范考核过程,提高教学质量,利用计算机信息技术开发了“大学通用试题库管理系统”平台,实现了word下多对象的输入、试卷自动排版及自动组卷。论文阐述了题库管理系统平台的功能、设计结构、运行环境、系统特点及关键技术,借助此平台完成我校60门课程的题库建设。经“教考分离”考试表明,该系统具有良好的通用性和易用性,可方便地生成满足用户要求的有效试卷。     

辅助驾驶与自动驾驶注意义务之比较

随着自动驾驶车辆逐渐融入人们的日常生活,区分辅助驾驶车辆与自动驾驶车辆的法律责任,无疑具有重要的理论价值与现实意义。从我国颁布的相关法律法规以及地方性法规、规章制度等来看,对自动驾驶车辆发生事故的民事责任等有所规定,但如何规制其刑事责任的确定尚处于空白状态。确定自动驾驶车辆事故的法律责任,不可能无视刑事责任,关键在于如何认定事故中的注意义务。注意义务是影响车辆事故之法律责任的重要因素,在过失犯罪认定中具有决定性作用。辅助驾驶车辆与自动驾驶车辆在注意义务的根据、特征、内容以及主体等方面,均存在较大区别。与辅助驾驶等传统车辆驾驶相比,自动驾驶车辆的注意义务更具有复杂性、多样性,同时还会面临来自道德与伦理方面的拷问。     

苏溪河水质污染现状调查及治理措施

在苏溪河流域污染源调查基础上,全面分析了流域内污染来源的种类、构成比例及其对河流水质超标的影响程度,针对性的提出了治理措施。     

自动驾驶汽车事故的责任认定

自动驾驶汽车是人工智能技术发展的风向标,其高度自主化的学习决策机制是人工智能发展的产物,在推动技术进步的同时也使得现有机动车交通事故责任认定体系发生了变化。传统的机动车交通事故奉行以“运行支配”和“运行利益”标准来判断责任承担的主体,实行以驾驶人注意义务为主的过错责任原则。而随着自动驾驶汽车智能化的趋势不断增强,自动驾驶系统具备驾驶人的属性,系统生产者的产品责任有替代驾驶人责任的趋势。结合自动驾驶汽车自主性对其侵权事故责任认定问题展开研究,通过黑匣子技术合理界定运行状态,在平衡技术创新与受害人救济的原则下,认定自动驾驶模式下的交通事故侵权由生产者承担产品责任。然而自动驾驶汽车自主性的存在决定着它不同于普通产品,因此通过强化生产者的说明义务,建立严格的事后监测机制,规定生产者的免责机制和设置强制保险制度等一系列配套的机制来合理分配损害责任。     

“民主”程序的借用：袁世凯帝制建构的“现代”逻辑

合法性与有效性之间的张力限定政权生存和延续的可能空间。为了追求政权的稳定和延续,处于有效性困厄中的袁世凯,企图恢复其熟知的作为传统权威基础及其象征符号的帝制来自动生成其在近代社会的有效性。在辛亥革命的“宪政化”成果下,袁世凯借用“民主”程序来粉饰“民国”到“帝国”的连续性：通过垂询民意,论证变更国体的“合法性”;运用请愿、投票、“公选”等“民意”方式,推进变更国体的实践活动;利用“立法”这一现代路径,重构政治形态的传统取向。在这种结构形式与价值内容存在冲突的“现代”逻辑中,袁世凯欲求的有效性难以实现,合法性与有效性的张力成为制约袁世凯政权的“政治瓶颈”并使其终结成为必然。     

时间序列平稳性分析的自动机制研究

平稳性分析是建立时间序列自回归滑动平均模型的一个预处理过程,已有的分析方法研究颇多,但尚缺乏一个自动判定平稳性的机制。文章在分析自相关函数的基础上,引入非线性转换理论进行改进,并采用聚类方法建立时间序列平稳性分析的自动机制,为大批量时间序列的平稳性自动判定提供了一条新途径。文中采用了一组模拟数据和一组金融数据来进行实证分析,实验表明,平稳性分析的自动机制能得到较好的结果。