导读:本文包含了图形搜索论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:STP,差分路线,自动化搜索,图形化
图形搜索论文文献综述
杨晨鹤[1]（2019）在《图形化输入算法的差分路线的自动化搜索》一文中研究指出密码学作为保障数据安全传输的理论基础,在信息安全日益得到人们重视的大背景下,也逐渐成为热点的研究方向。分组密码以其加密速度快、灵活性强的优势被广泛应用到实际环境中。分组密码算法的差分攻击及其衍生的一大类密码分析方法已经在很多算法上都被验证是有效的。所以,对于一个加密算法来说,其抗差分攻击的性能是评估其安全性非常重要的方面。而差分攻击的第一步就是寻找一条有效的差分路线。差分路线的自动化搜索是近年来密码学研究的一个热点问题。建立差分路线搜索的SMT模型,并利用STP求解器求解是主流的自动化搜索差分路线方法之一,这种技术在很多论文与算法中都被验证是行之有效的,技术也日趋成熟。然而,已有的自动化分析差分路线的方法需要分析者对每个加密算法手动建立STP模型。要求分析者掌握相应的密码学知识,熟悉STP模型以及求解器的输入语言格式。这导致使用该方法的门槛较高,操作繁琐,容易出错。本文根据自动化求解差分路线的原理,通过改编开源工具flow-chart实现了密码算法的图形化输入,并利用图形输入的文本信息,开发了模型的自动化建立程序,得到了可以提供给求解器进行求解的CVC代码。最终实现了一套利用算法的图形输入和算法参数就可以得到差分路线的实用工具。我们在论文中介绍了该工具开发的具体过程和一些值得注意的细节,在附录中给出了源程序的主要部分。最后,我们利用该工具分别对6轮128比特的AES算法和7轮32比特的Speck算法、7轮64比特的Speck算法以及7轮96比特的Speck算法的差分路线进行了搜索并整理得到了实验结果,验证了该工具的实用性和有效性。(本文来源于《山东大学》期刊2019-05-26）
宫勇,张叁元,沈法,刘志方[2]（2016）在《色彩构成对图形符号视觉搜索效率的影响》一文中研究指出在人机交互界面设计中,色彩编码是一种非常有效的信息呈现方式.为进一步提高图形符号的视觉搜索效率,通过一项视觉搜索实验,重点考察了色彩数量和干扰项色彩是否一致对图形符号搜索时间的影响.实验结果表明,增加构成图形符号的色彩数量会在一定程度上降低视觉搜索效率,而利用色彩增大图形符号之间的差异则会在更大程度上提升视觉搜索效率.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2016年07期）
刘旭,班晓娟,陈昙昊,张雅斓[3]（2015）在《面向Ghost光滑粒子动力学模拟的图形处理器快速邻居搜索算法》一文中研究指出提出了一种全新的快速邻居搜索方法,该方法可提高基于光滑粒子动力学的流体模拟在图形处理器上的运行效率.此外,这种新的邻居表建立方法可以对两种或者两种以上的粒子进行邻居搜索,使所有粒子能在同一背景网格下拥有独立的粒子属性.在此基础上,引入了Ghost边界粒子以加强光滑粒子动力学方法在边界模拟上的准确性,从而使流体模拟更加真实.实验证明,与传统的基于图形处理器的光滑粒子动力学模拟相比,本文方法效率更高.(本文来源于《工程科学学报》期刊2015年05期）
刘谷,安虹,李小强,吴石磊[4]（2014）在《图广度优先搜索算法面向图形处理器的优化方法研究》一文中研究指出近年来,图形处理器(GPU)以其丰富的计算资源和低廉的成本逐渐在高性能计算领域取得一席之地,对于具有规则访存特性的并行程序具有明显的加速作用.但是以图广度优先搜索(BFS)算法为代表的某些不规则应用,在图形处理器上性能表现平平.为了解决不规则程序在图形处理器上的性能瓶颈问题必须分析其行为特征,面向特定体系结构提出有针对性的程序优化方法.本文通过分析图广度优先搜索算法的在GPU上的并行性模式,访存特性以及工作负载,提出了基于并行性剖析与反馈的计算资源重配置方法,动态队列的层次优化方法,以及线程级负载平衡方法.实验表明以上优化方法能够显着提高图广度优先搜索算法为代表的不规则程序在GPU上的性能.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2014年05期）
郭莉菲[5]（2014）在《多机器人协同搜索目标源及几何图形部署》一文中研究指出近60年来,机器人已经快速发展,然而就目前的机器人作为自主个体的应用来看,几乎所有的机器人在完成任务的过程中,都是不能缺少位置信息的。但是当今世界有越来越多艰难的任务需要多个智能机器人在不了解位置信息的情况下协同进行作业,例如水下打捞作业。针对这一情况,利用已有的单机器人的极值控制算法结合反应对流扩散方程以及多机器人的协同控制算法仿真实现多机器人协同搜索光源,并且使多机器人在点光源周围的部署成一定的几何图形,如圆、椭圆等以便完成相应的任务。为了验证算法的有效性和可操作性,采用7个机器人进行协作搜索光源过程仿真并给出仿真结果。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2014年03期）
金晓[6]（2012）在《基于图形化定制的语义搜索系统的设计与实现》一文中研究指出随着Web以及相关技术的高速发展,信息爆炸已经出现在当今的互联网上。搜索引擎是Internet上获取信息的最有效的工具。目前互联网上的文档大都是无结构或者是半结构的,计算机无法理解文档的语义信息。因此搜索引擎的查准率和查全率尚难以满足用户的实际需求,与此同时,已有的搜索引擎在进行领域内的某些查询时也显得不够智能化。本体和语义技术为改善Web搜索效果提供了新的思路,对使用基于语义的搜索技术提高信息检索的精确率的研究已取得了一定的成果,针对语义检索的方法开始出现,比如基本概念定位和复杂约束查询。语义搜索是将搜索引擎同语义网的相关技术结合来改善查询的结果。通过对语义Web的相关概念、相关开发技术(特别是Jena、Pellet、Protege-OWLAPI叁个重要开发框架)以及对搜索引擎系统开发流程的研究,并借助Protege本体编辑工具和Graphviz绘图工具,本文设计并实现了一种结合SVG和AJAX技术图形化定制用户查询的语义搜索系统,使使用者能够直观的定制满足自己需求的查询。该系统使用web2.0中的核心技术Ajax去改善查询定制的交互性和用户友好性。系统可实现客户端上基于SVG的图形完成概念的定位以及像查询类别添加约束的过程。服务器接受用户的请求然后推理出基于布尔逻辑的概念实例,返回符合要求的相关网页文档。本系统通过设计如下八个模块：本体持久化模块,前台图形化定制页面模块,服务器控制器Servlets模块,SVG绘图功能模块,限制输入Suggest模块,树型视图处理模块,OWL本体解析模块,RDQL查询模块,实现了六项功能：本体类别层次浏览,设置查询类别,为类别添加关联对象属性,为类别添加关联数据属性,类别实例化,查询实例集合。实验结果表明,基于图形化定制的语义搜索系统相比传统的基于关键字检索的搜索引擎,能有效的改善查准率和查全率。(本文来源于《山东大学》期刊2012-10-15）
王志军[7]（2012）在《借助Google搜索引擎绘制3D图形》一文中研究指出我们知道,Google搜索引擎支持函数绘制,其实只要你的浏览器支持WebGL技术,那么甚至可以借助Google搜索引擎直接显示3D图形。最新版本的Chrome、Firefox都支持WebGL技(本文来源于《电脑迷》期刊2012年10期）
左常睿[8]（2011）在《网络购物,将迎来“可视化”时代？》一文中研究指出网络购物什么最恼人？在不同购物网站间进行枯燥繁琐的重复搜索，在同一页面无法直观的看到不同网站商品的外观、价格、服务等信息……近日上线的全球首个中文可视化专业购物搜索引擎——“图购”，让这些难题迎刃而解。 购物体验相当酷 日常搜(本文来源于《科技日报》期刊2011-10-28）
王奕斌[9]（2011）在《基于内容的图形搜索平台的设计与实现》一文中研究指出随着计算机辅助设计技术在二维、叁维建模方面的日益成熟和计算机软硬件技术的飞速发展,人们创建了大量的二维、叁维图形文件。由于创建高质量的二维、叁维图形文件费时费力,而充分利用已有的图形文件可以大大减轻CAD软件使用者的工作量,所以如何在大量的图形文件中快速有效地检索到所需的模型已经成为一个亟待解决的问题。在工程实践中,仅仅基于关键词的文本检索技术已经无法满足设计者的需求,而基于内容的图形检索技术则突破了文本检索的局限性,通过模型的几何特征来建立索引和执行检索。相比文本检索,图形特征检索能够得到精准度更好的匹配结果。本文介绍了搜索引擎的相关理论和关键技术,分析了普林斯顿大学提出的叁维模型搜索引擎原型系统,从该原型系统的设计思想、工作原理、人机界面、体系结构、数据流以及应用逻辑等各个方面阐述了一个图形搜索引擎应该具备的基本模块和各模块应该提供的功能。为本文所设计的图形搜索平台建立了良好的理论基础。本文所设计的图形搜索平台的主要面向的用户是机械工程师和建筑结构工程师。在分析了用户群的具体需求后,本文从业务逻辑上和技术实现上得出了系统设计的目标。从业务逻辑上图形搜索平台应该提供用户内容检索模型、内容访问和使用叁大功能;从技术实现上图形搜索平台应该具有良好的搜索性能、可扩展性和可维护性。据此图形搜索平台选用了框架/插件的体系结构模型,纵向在框架内划分出用户界面层、业务逻辑层和数据访问层,横向可以通过插件在不停止服务的情况下动态扩展系统功能,如增加平台对新的文件格式的索引和检索能力。图形搜索平台采用面向对象的数据库设计思想设计了数据库表使得系统更加灵活,更容易扩展。图形搜索平台的数据解析器利用各种CAD软件提供的应用程序接口识别图形文件的几何特征,索引引擎根据识别出的几何特征为图形文件生成图形描述子,并将图形描述子存储于全文索引中。搜索引擎利用全文索引查询速度快、精准度高的特点实现了图形搜索、属性值范围搜索和文本搜索;图形搜索平台为用户提供了多种搜索方式,在设计搜索接口时考虑到接口的易用性、扩展性以及通用性,图形搜索平台以Web服务的形式向其它组件提供了统一的搜索命令接口。客户端调用此接口时,只需传入用以描述搜索条件的XML字符串作为参数即可,后台解析此参数并获得用户输入的所有搜索条件,根据不同的条件调用不同的搜索引擎,并将搜索结果集返回给客户端。为了提高系统的搜索性能,本文还提出了针对搜索结果的分页算法,引入了ASP.NET缓存服务。经过系统测试,作者设计的图形搜索平台从功能和性能上均达到了设计目标要求。(本文来源于《上海交通大学》期刊2011-04-01）
[10]（2010）在《图形搜索专利技术的发展进路——Bilski式专利在中国频繁授权》一文中研究指出现有搜索引擎的搜索语句或者搜索指令,主要通过文本输入,不能输入图像,不能执行图像格式的搜索语句或者搜索指令。但是,图像格式的搜索指令具有广泛的应用价值。例如,(本文来源于《科技促进发展》期刊2010年11期）
图形搜索论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在人机交互界面设计中,色彩编码是一种非常有效的信息呈现方式.为进一步提高图形符号的视觉搜索效率,通过一项视觉搜索实验,重点考察了色彩数量和干扰项色彩是否一致对图形符号搜索时间的影响.实验结果表明,增加构成图形符号的色彩数量会在一定程度上降低视觉搜索效率,而利用色彩增大图形符号之间的差异则会在更大程度上提升视觉搜索效率.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
图形搜索论文参考文献
[1].杨晨鹤.图形化输入算法的差分路线的自动化搜索[D].山东大学.2019
[2].宫勇,张叁元,沈法,刘志方.色彩构成对图形符号视觉搜索效率的影响[J].计算机辅助设计与图形学学报.2016
[3].刘旭,班晓娟,陈昙昊,张雅斓.面向Ghost光滑粒子动力学模拟的图形处理器快速邻居搜索算法[J].工程科学学报.2015
[4].刘谷,安虹,李小强,吴石磊.图广度优先搜索算法面向图形处理器的优化方法研究[J].小型微型计算机系统.2014
[5].郭莉菲.多机器人协同搜索目标源及几何图形部署[J].工业控制计算机.2014
[6].金晓.基于图形化定制的语义搜索系统的设计与实现[D].山东大学.2012
[7].王志军.借助Google搜索引擎绘制3D图形[J].电脑迷.2012
[8].左常睿.网络购物,将迎来“可视化”时代？[N].科技日报.2011
[9].王奕斌.基于内容的图形搜索平台的设计与实现[D].上海交通大学.2011
[10]..图形搜索专利技术的发展进路——Bilski式专利在中国频繁授权[J].科技促进发展.2010