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71.
随着互联网技术的发展和安全形势的变化,恶意软件的数量呈指数级增长,恶意软件的变种更是层出不穷,传统的鉴别方法已经不能及时有效的处理这种海量数据,这使得以客户端为战场的传统查杀与防御模式不能适应新的安全需求,各大安全厂商开始构建各自的"云安全"计划。在这种大背景下,研究恶意软件检测关键技术是非常必要的。针对恶意软件数量大、变化快、维度高与干扰多的问题,我们研究云计算环境下的软件行为鉴别技术,探讨海量软件样本数据挖掘新方法、事件序列簇类模式挖掘新模型和算法及在恶意软件鉴别中的应用,并构建面向云安全的恶意软件智能鉴别系统原型以及中文钓鱼网站检测系统架构。 相似文献
72.
RFID复杂事件处理是一个新兴的技术领域,它用来处理大量的简单事件,并从中整理出有价值的事件。RFID事件和传统的事件相比较具有海量性、空间性和时间性、数据不准确性等特征。文中在分析RFID数据特点的基础上,对RFID复杂事件处理的关键技术进行研究和改进,主要介绍RFID数据的清洗和事件检测技术。对于RFID数据清洗部分,提出了多层次过滤的方法使得到的数据更接近真实情况,而事件检测方面则提出了局部检测和全局检测相结合的方法对相关数据进行检测以得到更有意义的数据供上层应用使用。最后,对RFID复杂事件处理的发展趋势做出展望。 相似文献
73.
74.
介绍专家系统工具ESTA和逆向推理机制的基本概念,阐述使用ESTA构建逆向推理专家系统的基本方法。 相似文献
75.
刘小凤 《电脑编程技巧与维护》2012,(22):77-78,89
讨论了模糊理论在边缘检测中的应用,并给出了一种基于模糊理论的改进方法。实验结果表明,该算法不需要加额外的滤波器或图像降噪预处理,在抗噪性能方面明显优于其它方法。 相似文献
76.
将工作流技术与Agent技术相结合用于选课系统的研究,充分利用工作流灵活性、软件重用和异构软件的集成特点,发挥Agent技术自组织、自学习和协同分配任务的能力.将多Agent工作流管理系统进行实例应用,设计了一个智能选课系统模型,协调系统中不同角色人员的不同活动,尽量避免冲突,使选课系统更加科学化、高效化、智能化和安全化. 相似文献
77.
文本阅读能力差和视觉推理能力不足是现有视觉问答(visual question answering, VQA)模型效果不好的主要原因,针对以上问题,设计了一个基于图神经网络的多模态推理(multi-modal reasoning graph neural network, MRGNN)模型。利用图像中多种形式的信息帮助理解场景文本内容,将场景文本图片分别预处理成视觉对象图和文本图的形式,并且在问题自注意力模块下过滤多余的信息;使用加入注意力的聚合器完善子图之间相互的节点特征,从而融合不同模态之间的信息,更新后的节点利用不同模态的上下文信息为答疑模块提供了更好的功能。在ST-VQA和TextVQA数据集上验证了有效性,实验结果表明,相比较此任务的一些其他模型,MRGNN模型在此任务上有明显的提升。 相似文献
78.
目前许多多标签文本分类方法主要关注文档表示,而丢失了大量标签相关的语义信息,导致分类效果不理想。针对以上问题,提出一种基于标签推理和注意力融合的分类方法,挖掘文档中与标签相关的特征以及相似标签之间的相关性,学习标签信息进行标签推理,同时采用注意力机制自学习地融合文档表示和标签表示,最终完成多标签分类任务。在AAPD和RCV1-V2数据集上进行实例验证,该方法的F1值分别达到了0.732和0.887,与其他最新方法相比其准确度均有提升,实验结果证明了标签推理和注意力融合策略的有效性。 相似文献
79.
区域降水事件特征影响水循环,进而对社会经济各个方面有着深远的影响。京津冀地区是我国的政治、经济、文化中心,水旱灾害频发,亟需全面了解该地区区域降水事件特征。以京津冀地区173个气象站1989—2018年间逐日降水数据为基础,共识别出552次区域降水事件,采用集合经验模态分解(EEMD)等方法,从持续时间、覆盖范围、降水强度3个要素对京津冀地区区域降水事件特征及时空分布情况展开研究。结果表明:①区域降水事件发生频率有随持续时间、覆盖范围增大而减小的趋势,减小趋势逐渐变缓,区域降水事件的降水强度在10 mm附近频率最高,区域降水事件的3个要素均与综合性强度有着明显的正相关关系;②京津冀地区区域降水事件综合性强度年际变化呈现出10 a左右的周期,但长期趋势性不明显;③京津冀地区区域降水事件沿地形呈“西北少、中部多”的空间分布规律。研究成果可为当地水资源规划、防灾减灾等提供技术支撑。 相似文献
80.
Cyber–physical systems are becoming increasingly complex. In these advanced systems, the different engineering domains involved in the design process become more and more intertwined. Therefore, a traditional (sequential) design process becomes inefficient in finding good design options. Instead, an integrated approach is needed where parameters in multiple different engineering domains can be chosen, evaluated, and optimized to achieve a good overall solution. However, in such an approach, the combined design space becomes vast. As such, methods are needed to mitigate this problem.In this paper, we show a method for systematically capturing and updating domain knowledge in the context of a co-design process involving different engineering domains, i.e. control and embedded. We rely on ontologies to reason about the relationships between parameters in the different domains. This allows us to derive a stepwise design space exploration workflow where this domain knowledge is used to quickly reduce the design space to a subset of likely good candidates. We illustrate our approach by applying it to the design space exploration process for an advanced electric motor control system and its deployment on embedded hardware. 相似文献