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基于大数据关联规则的网络恶意行为识别检测

为提升数据挖掘技术与网络恶意行为识别准确率,研究基于大数据关联规则的网络恶意行为识别检测 方法。模糊化处理网络中存在的大数据,构建模糊数据库,分类聚集模糊数据库中的模糊数据,离散化处理模 糊数据的连续属性,确定模糊数据频繁关联规则,通过基于模糊关联规则的数据挖掘方法获得整理后的网络数 据;以此为基础,分析用户恶意访问流量特征,加权处理用户访问流量特征与用户信息熵特征,建立多特征融合 的网络恶意行为识别模型,完成网络恶意行为识别检测。经实验验证,该方法识别检测网络恶意行为时准确率 较高,在93%以上,漏检测率较低,低于8%,在数据挖掘时具有较低的时间消耗与空间消耗,支持度较高。

  • 2021-06-21
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基于大数据技术的云端城市地质三维可视化框架

为了解决大型城市地质三维模型可视化面临的数据容量巨大 、模型处理时间长 、三维渲染慢 、客 户端对硬件依赖过高等问题 ,本文提出了一种基于 Spark 大数据技术搭建的云端城市地质三维可视化平 台 ,包括数据存储层 、数据调度层 、云端渲染层 、终端可视化层 。 对城市地质使用的地学大数据采用“纵向 分层 、横向分块”策略进行自动划分 ,在三维模型计算及三维可视化过程中 ,采用 Spark Streaming + GPU 的快速并行计算和任务调度 ,可高效地自动完成三维模型的分布式渲染 、集中融合和可视化展示 。 在“地 质云”中使用 5 台高性能云主机构建了城市地质三维可视化平台原型 ,采用雄安新区的地质 、钻孔 、高精度 网格 、倾斜摄影等约 410 GB 的数据进行实验 。 经在线验证 ,无三维引擎的客户端访问云端的城市地质三 维可视化计算平台 ,每秒可渲染并返回 30 帧三维图像 ,人机实时交互流畅 ,形成的这种新型“终端发请求 、 云端三维算”模式将对虚拟化城市地质走向实际应用起到重要的推动作用 。

  • 2021-06-22
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关于_物联网 银行_发展战略的研究

新兴金融科技 “赋能” 传统金融业将是当前和今后一个时期金融业创新发展的核心逻辑。 而作为金融 科技的技术集成代表, 物联网思维和技术实现了物物、 人物之间的信息交互和无缝对接, 重构了目前的金融信 用环境, 为金融业带来了客观信用体系, 为 “物联网+金融” 的融合创新奠定了坚实的基础。 这将彻底改变传 统银行业金融机构在信贷业务、 风险控制、 内部管理中的逻辑思维, 对金融交易成本和交易效率方面实现 “帕 累托改进”。 抓住物联网金融发展大势, 重构传统银行业金融机构在信贷业务、 风险控制、 内部管理中的逻辑, 打造出具有普惠化、 智慧化、 精细化的物联网银行将是中国银行业前沿探索和创新实践的新方向、 新战略、 新 高地。

  • 2021-06-28
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城市安全发展消防信息化系统建设研究

目前,我国城市建筑消防安全基础薄弱、消防信息化支撑能力滞后于职能任务,使我国面临着经济发展协同城市安全、应急管理等多重压力。因此,全面推进消防信息化建设、促进城市安全发展,是在发展经济的同时降低灾害事故、改善民生的重要手段。消防信息化作为应急管理信息化的重要组成部分,有助于城市安全创新管理,对建强新时代国家应急救援体系意义重大。文章通过对消防信息化建设的背景及意义、“智慧消防”无大系统和再大重点项目的研究,得出消防信息化系统建设是城市运行安全重要技术保障的结论,对地方城市消防安全信息化发展具有指导意义。

  • 2021-04-25
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数字化微喷射技术制备聚合物薄膜电阻

:开展了微流体数字化技术制备聚合物薄膜电阻的研究。搭建了聚合物薄膜电阻按需喷射制备系统,将聚乙撑二氧 噻吩/聚苯乙烯磺酸(PEDOT/PSS)聚合物以13.4%的最佳重叠率,按需喷射到RC(Resin—Coating)相纸表面,由聚合物 液滴形成的薄膜在相纸表面毛细作用下迅速干燥形成薄膜电阻,并通过退火处理进一步降低薄膜电阻的阻值。实验研 究了系统参量对聚合物液滴直径的影响,并通过改变薄膜电阻的行数、列数和层数以及退火处理的条件,制备了阻值为 3.5~23.2 MQ的薄膜电阻。实验显示薄膜电阻阻值和行数近似线性关系,并且随着制备列数和层数的增大而减小,退 火处理可以使薄膜电阻的阻值降低lo%~40%。以相同制备参数和退火条件制备的薄膜电阻具有较好的一致性,薄膜 电阻的阻值随温度的升高而减小并趋于稳定。实验结果表明,基于微流体数字化技术制备聚合物薄膜电阻具有工艺简 单、成本低廉、电阻电学性能优越等优点。

  • 2021-06-28
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Y木业股份有限公司发展战略研究

面对当今激烈的国内市场竞争环境与智能制造等技术创新所带来的双重压力,家具制造企业面临前所未有的巨大挑战,为此,选择与企业相适应的发展战略具有现实重要意义。本论文依据战略管理的基本理论,收集大量家具企业上市公司信息及宏观数据,运用雷达图以及PEST分析、波特五力模型等方法对Y木业股份公司的内外部环境进行分析,利用SWOT分析,判断公司的优势、劣势、机遇和威胁,由此制定公司发展战略,并提出相应的保障措施。希望本文的相关结论与建议能够为其他家具制造企业在新时代背景下的发展提供一些借鉴。

  • 2021-06-30
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深度学习演进机理及人工智能赋能

人工智能正在深刻改变着人们的生产和生活方式,将逐渐成为推动科技与教育发展的重要力量。深度学习旨在追求学生高阶思维能力与创新创造能力的培养,是学习方式的重要变革,已成为教育领域研究与实践的一个热点。深度学习是认知结构与思维结构的不断转变与纵深发展的过程,迁移是深度学习的核心特征。堆积与分离是浅层学习的根源;新旧知识相容是同化与顺应作用机制发生的必要条件,同化与顺应是深度学习内部关联迁移的关键;重构与迭代是深度学习外部拓展迁移的动力源。人工智能赋能深度学习,可以激发学习兴趣与学习动机,促进新旧知识相容,助力跨领域知识重构与情境重构,提升学习者的整体特性,进而促进深度学习内部关联迁移与外部拓展迁移,实现学习者认知结构的不断转化,大力提升学习的效率与效果。

  • 2021-04-23
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基于PLC自动门控制系统的设计论文

本文是关于自动门控制系统的设计,自动门系统主要由可编程控制器(PLC)感应器件、驱动装置和传动装置组成。主要工作原理是感应器件将检测到的人体或物体信号传送到PLC, PLC再综合收到的自动门状态信号作出判断,而后发出控制信号,使驱动装置运行.

  • 2021-04-23
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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