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分布式防火墙技术的探讨: 2006年; 通过分析边界防火墙的缺点,探讨了分布式防火墙技术的体系结构、主要特点、优势、功能及其应用。; 李洋; 关键词：防火墙分布式安全防护

无刷新Web客户端组件的研究与实现: 2011年; 为了将显示部分回归客户端,减少传统的Web应用程序开发中与服务器端的通讯,充分利用网络两端的资源,结合C/S和B/S两种模式的优势,借鉴组件开发思想,提出利用客户端JavaScript与DOM技术生成无刷新可复用客户端组件.为开发人员提供了功能全面、简单易用的客户端组件,缩短了开发周期.; 石硕吴利乐李洋张筱丹; 关键词：B/S 组件客户端 JAVASCRIPT DOM

考务管理系统的设计与实现被引量：5: 2008年; 介绍了教学管理系统的整体流程,分析了考务管理在在教学管理中的重要地位,为了实现教学管理的自动化,我们分析和设计了考务管理系统。在实现过程中,我们采用了SQL Server 2005作为数据库平台,采用C++Builder作为开发工具。; 李洋; 关键词：教学管理考务管理数据库 C++BUILDER

基于神经元网络的客户流失数据挖掘预测模型被引量：8: 2013年; 数据挖掘技术是预测客户流失最常用的方法。以电信行业的客户流失问题为研究对象,讨论如何提高使用数据挖掘对客户离网预测的准确性。通过分析离网客户建立挖掘模型,获得大量流失的客户群特征,服务属性和客户消费数据与流失的最终状态的关系,并用此关系建立不同的算法的挖掘模型,最后分析、验证不同模型的优缺点,给出挖掘的最佳方案,制定具体有效的挽留战略以减少流失率,其结果也体现了基于神经元网络的移动大客户流失预测模型的优越性。; 李洋; 关键词：数据挖掘神经元网络

不同成熟度番茄果实多模态图像数据集被引量：1: 2025年; 准确识别番茄成熟度并确定最佳收获时间是实现番茄高效采摘并保障采后品质的重要前提。然而,在实际采摘作业场景中,复杂光照导致RGB图像质量下降,限制模型特征提取能力,影响应用效果。此外,现有的番茄串检测和分割数据集难以在番茄异步成熟的生长过程中满足成熟度定向采摘需求。构建基于可见光、深度、近红外的不同成熟度番茄果实多模态图像数据集,能够有效弥补当前研究领域的空白。本数据集采用机械车平台采集和人工辅助采集两种采集方式拍摄视频流数据,通过抽帧降冗、模态对齐、人工筛选等步骤获得4000组多模态图像数据样本,涵盖自然光、人工光、微弱光、钠黄光4种光照条件下的番茄样本图像,包含未熟、半熟、成熟三类成熟度的目标检测和语义分割标注,共计10.08GB。本数据集在YOLOX和Deeplabv3+模型上表现良好,可为番茄智能管理与采收设备的视觉智能系统研发提供基础数据支撑。; 张雨饶元陈文骏侯文慧闫胜利李洋李洋王丰仪储忧艺时玉龙; 关键词：番茄成熟度多模态目标检测

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李洋