基于信息熵抑制的大数据特征隐匿性加密仿真

针对传统大数据特征加密方法中大数据精度较差、加密耗时较长的问题,提出基于信息熵抑制的大数据特征隐匿性加密方法。分析信息熵抑制相关理论,采用信息熵映射函数对大数据分类,将信息熵抑制过程转化为计算2个文件相似性的过程,并根据余弦相似度公式以及Hamming距离值计算数据相似度,完成数据消冗。在完成数据消冗的基础上,分析分组密码方法和ECC加密方法,结合两种方法得到大数据特征隐匿性加密处理计算公式,实现基于信息熵抑制的大数据特征隐匿性加密。实验研究结果表明,所提方法能够有效去除冗余数据,提升大数据精度,加快数据加密的处理速度,高效完成大数据加密过程。     

结合预训练模型和语言知识库的文本匹配方法

针对文本匹配任务,该文提出一种大规模预训练模型融合外部语言知识库的方法。该方法在大规模预训练模型的基础上,通过生成基于WordNet的同义—反义词汇知识学习任务和词组—搭配知识学习任务引入外部语言学知识。进而,与MT-DNN多任务学习模型进行联合训练,以进一步提高模型性能。最后利用文本匹配标注数据进行微调。在MRPC和QQP两个公开数据集的实验结果显示,该方法可以在大规模预训练模型和微调的框架基础上,通过引入外部语言知识进行联合训练有效提升文本匹配性能。     

面向智能客服系统的情感分析技术

该文以阿里小蜜为例,对智能客服系统中的情感分析技术进行比较全面的介绍,包括情感分析算法模型的原理及其在智能客服系统的多个应用场景中的实际落地使用方式和效果分析。智能客服在解决客户高频业务问题的同时,也需要给客户提供多维度的、具有类人能力的助理、导购、语聊和娱乐等服务,提高客户对智能客服机器人的整体满意度。在此过程中,情感分析技术在机器人类人能力建设中起到了至关重要的作用。该文围绕智能客服系统中人机结合的服务形式,从六个维度总结和介绍了情感分析技术在智能客服系统中的应用场景,包括用户情感检测、用户情感安抚、情感生成式语聊、客服服务质检、会话满意度预估和智能人工入口。     

基于大数据的智慧林业系统设计

With the development of 5G, big data, cloud computing, IOT, mobile Internet and other information technologies of new generation, the design of forestry information system establishes a new mode of forestry development integrating three-dimensional perception, collaborative management and internal and external services by means of perception, IOT and intelligence. Intelligent forestry system is a comprehensive information management system integrating forest management, intelligent forestry business management, green maintenance management and emergency command and dispatching management. Based on the specific project practice, this paper puts forward the overall framework design scheme and management platform design scheme of intelligent forest- ry.     

广西伴生放射性矿开发利用中的放射性水平初步调查

本文围绕广西境内17类矿产资源的开发利用展开调查,并对280家详查企业开发利用中的放射性水平进行了监测分析。结果表明:在原料与产品中,锆石和氧化锆、铅/锌、锗/钛、钒等行业²³⁸U、²²⁶Ra、²³²Th任一核素比活度大于1 000 Bq/kg。在固体废物中,稀土、锆石和氧化锆、铅/锌、锗/钛、锡、钒等行业²³⁸U、²²⁶Ra、²³²Th任一核素比活度大于1 000 Bq/kg。花岗岩企业的废水中总α、总β放射性水平偏高。研究发现,在对矿产开发利用企业开展放射性水平调查时,将γ辐射剂量率现场监测筛选标准下调50 nGy/h,即设定为在固体表面1 m处的γ辐射剂量率超过“当地本底水平”＋100 nGy/h时,可更为保守地避免出现遗漏放射性水平较高企业的情况。     

基于改进型巴特勒矩阵的短波8元圆环阵列多波束技术研究

传统短波接收天线为单一的波束指向天线或全向天线。为提高接收天线增益,同时产生多个波束指向不同方向,提出利用巴特勒矩阵作为短波接收天线阵的无源波束形成网络。在传统8×8巴特勒矩阵结构的基础上,设计改进型8×8巴特勒矩阵。以均匀8元圆环阵列为天线模型,利用FEKO仿真分析了其天线特性。在3~11 MHz频段内,P2、P3、P6、P7四个端口分别在202.5°、292.5°、112.5°、22.5°方向上得到了方向性较强的单一波束,7 MHz时波束增益达到最大11.9 dBi,波瓣3 dB宽度平均为60°;在P1、P4、P5、P8端口产生相同的2个波瓣,7 MHz时其波束增益达到最大9.8 dBi,波瓣3 dB宽度平均为89°。由以上仿真分析得出,该改进型8×8巴特勒矩阵能够同时产生6个波束,波束覆盖8个方向,提高了波束的方向性,提高了天线增益。     

一种基于深度森林的恶意代码分类方法

针对当前恶意代码静态分析方法精度不足的问题，将恶意代码映射为无压缩的灰度图像，然后根据图像变换方法将图像变换为恒定大小的图像，使用方向梯度直方图提取图像的特征，最后提出一种基于深度森林的恶意代码分类方法.实验中选择不同家族的多个恶意代码样本进行分类，验证了该方法的有效性，并且实验结果优于近期提出的SPAM-GIST方法.     

中国钢化联产发展现状与前景展望

中国是一个钢铁生产大国,也是一个油气资源相对不足、煤炭资源相对丰富的国家。基于中国能源结构的实际情况,结合钢铁行业和化工行业的发展现状,讨论了钢铁生产各个工序煤气的发生与使用情况,并对钢铁流程副产煤气合成化工产品的现状与潜力进行了分析,指出了存在的问题。结合分析结果,提出了未来可再生能源廉价制氢发展达到一定阶段,钢铁联合企业可以通过“以氢固碳”实现钢铁生产大规模减少CO₂排放的目标,提升其清洁能源转化与高附加值化工产品生产的社会功能。最后,对未来中国钢化联产的发展提出了建议。     

页岩气地质评价关键实验技术的进展与展望

页岩气地质评价实验结果为页岩气地质"甜点"评价、地质选区、储量计算、水平井压裂层段优选及开发方案确定等提供了重要的数据基础与科学依据。近年来,随着我国页岩气勘探开发工作的不断深入,相关地质评价实验技术也取得了较大的进展。特别是在页岩微观孔隙结构、含气性和物性这3个方面,通过引进先进技术与自主设备研发相结合,建立了适用于我国海相页岩的分析测试技术和标准,对于推动我国页岩气的勘探开发进程发挥了重要的作用。为了给我国页岩气基础地质研究、实验室建设及相关标准制定提供参考和指导,归纳总结了国内外在上述3项页岩气地质评价关键实验技术方面所取得的进展,并对相关技术未来的发展趋势进行了展望。研究结果表明:①对于页岩微观孔隙结构测试,目前已经形成了多种手段相结合的定性观测和定量表征测试方法,实现了由静态表征向动态表征的转化,未来需要在页岩孔隙结构的原位表征和孔内流体赋存特征直接观测等方面做进一步的研究;②对于页岩含气性测试,目前已经建立了现场与室内相结合的含气性定量表征系列技术,实现了对页岩吸附气和游离气赋存特征的定量评价,未来需要在深层页岩损失气量计算、页岩气吸附机理及模型等方面做进一步的研究;③对于页岩物性测试,目前已经建立了多种方法相结合的孔隙度和渗透率测试技术,实现了对页岩孔隙有效性的定量评价,未来需要在孔隙度测试条件和方法等方面进行对比研究并统一标准。结论认为,只有不断地改进和优化页岩气地质评价实验技术,才能够满足科研与生产的需求。     

Hollow mesoporous silica nanoparticles as nanocarriers employed in cancer therapy: A review

Hollow mesoporous silica nanoparticles (HMSNs) have become an attractive drug carrier because of their unique characteristics including stable physicochemical properties, large specific surface area and facile functionalization, especially made into intelligent drug delivery systems (DDSs) for cancer therapy. HMSNs are employed to transport traditional anti-tumor drugs, which can solve the problems of drugs with instability, poor solubility and lack of recognition, etc., while significantly improving the anti-tumor effect. And an unexpected good result will be obtained by combining functional molecules and metal species with HMSNs for cancer diagnosis and treatment. Actually, HMSNs-based DDSs have developed relatively mature in recent years. This review briefly describes how to successfully prepare an ordinary HMSNs-based DDS, as well as its degradation, different stimuli-responses, targets and combination therapy. These versatile intelligent nanoparticles show great potential in clinical aspects.