基于网页分块的正文信息提取方法

网页主题信息通常湮没在大量的无关文字和HTML标记中,给应用程序迅速获取主题信息增加的难度.提出了一种基于网页分块的正文信息抽取方法.该方法首先识别和提取网页正文内容块,然后利用正则表达式和简单的判别规则内容块滤除内容块中的HTML标记和无关文字.实验证明,该方法能够准确地提取网页正文信息,且通用性较强,易于实现.     

2，2’，4，4’-四羟基二苯甲酮的合成

以2，4-二羟基苯甲酸和间苯二酚为原料，无水氯化锌与三氯氧磷为复合催化剂，环丁砜为溶剂，通过Friedel-Crafts反应合成了紫外线吸收剂2，2’，4，4’-四羟基二苯甲酮，同时研究了催化剂、原料配比、温度、时间及溶剂用量对该C-酰化反应的影响，得到较好的工艺条件为：原料n(酚)：n(酸)为1．4：1．0，复合催化剂m(POCl3 ZnCl2)：m(原料)为1．4：1．0，其中m(POCl3)：m(ZnCl2)为1．33：1，溶剂m(环丁砜)：m(原料)为0．6：1．0，70℃下反应2．2h，产品收率可达87％以上。     

基于数据流的BIRCH改进聚类算法

数据流管理作为一种新兴课题正在逐渐受到国内外广大研究学者的重视,数据流聚类是其中的一个重要研究领域。论文基于BIRCH聚类算法,提出了一种M-BIRCH聚类算法,克服了BIRCH算法对非球形的聚类效果不佳等缺点。实验结果证明,M-BIRCH聚类算法在聚类质量上比BIRCH有较大提高。     

基于WinCC的变电站监控系统设计与实现

柳州市柳西水厂35kV变电站是按照传统变电站设计的,安全性、可靠性均不高,尤其是二次设备,多属于电磁式,只具有当地控制功能,运行方式为有人值班方式,且维护工作量大,与该厂基于AB公司先进的DH 网络及其组态软件的PLC控制系统分离监控,不利于厂区的综合管理.     

IMS给移动运营商带来的机遇与挑战

文章着重分析了IMS给移动运营商带来的机遇与面临的挑战,包括IMS对移动运营商企业转型的影响、对IP接入网的发展思路影响以及IMS业务运营模式。尤其是从IMS业务体系架构的核心特点着手,通过与传统电信和互联网运营模式的比较,对未来电信业务IMS运营模式提出自己的观点。     

用于控制器保护的防火墙规则的三叉树算法

为提高防火墙安全规则的查找速度,提出了一种面向IP地址集合处理的时间复杂度为O([log32N])的三叉树查找算法,N为安全规则数。用空间分析法解决规则冲突,并给出规则树的生成算法,该方法适用于控制应用的可靠性分析和安全完整性等级验证的要求。     

具有DoS攻击非线性网络的动态事件触发控制

针对非线性网络控制系统存在的拒绝服务（DoS）攻击设计一种具有动态事件触发策略的H_∞安全控制器.首先,将DoS攻击引起的丢包影响作为触发条件的不确定性,针对这个不确定性以及在静态事件触发中引入一个内部动态参数,设计动态事件触发机制,在此基础上设计具有H_∞性能的安全控制器.然后,考虑网络通道中网络诱导时延对系统的影响,建立能够体现时延上下界信息的Lyapunov-Krasovskii泛函,依据Lyapunov稳定性理论、Young’s不等式、Schur补引理、单边Lipschitz条件、二次内有界和动态事件触发条件推导出系统存在安全控制器的条件,继续利用一些特殊导数,将双线性矩阵不等式转化为一组线性矩阵不等式,从而实现触发参数与反馈增益的协同设计,同时保证存在DoS攻击的安全性能.最后,通过一个数值例子验证所提方法的有效性.     

RTDNet：面向高分辨率卫星影像的赤潮探测网络

目的 赤潮是一种常见的海洋生态灾害,严重威胁海洋生态系统安全。及时准确获取赤潮的发生和分布信息可以为赤潮的预警和防治提供有力支撑。然而,受混合像元和水环境要素影响,赤潮分布精细探测仍是挑战。针对赤潮边缘探测的难点,结合赤潮边缘高频特征学习与位置语义,提出了一种计算量小、精度高的网络模型RTD-Net （red tide detection network）。方法 针对赤潮边缘探测不准确的问题,设计了基于RIR （residual-in-residual）结构的网络,以提取赤潮边缘水体的高频特征;利用多感受野结构和坐标注意力机制捕获赤潮水体的位置语义信息,增强赤潮边缘水体的细节信息并抑制无用的特征。结果 在GF1-WFV （Gaofen1 wide field of view）赤潮数据集上的实验结果表明,所提出的RTDNet模型赤潮探测效果不仅优于支持向量机（support vector machine,SVM）、U-Net、Deep-Labv3+及HRNet （high-resolution network）等通用机器学习和深度学习模型,而且也优于赤潮指数法GF1_RI （Gaofen1 red tide index ）以及赤潮探测专用深度学习模型RDU-Net （red tide detection U-Net）,赤潮误提取、漏提取现象明显减少,F1分数在两幅测试图像上分别达到了0.905和0.898,相较于性能第2的模型DeepLabv3+提升了2%以上。而且,所提出的模型参数量小,仅有2.65 MB,约为DeepLabv3+的13%。结论 面向赤潮探测提出一种基于RIR结构的赤潮深度学习探测模型,通过融合多感受野结构和注意力机制提升了赤潮边缘探测的精度和稳定性,同时有效降低了计算量。本文方法展现了较好的应用效果,可适用于不同高分辨率卫星影像的赤潮探测。     

融合显式反馈与隐式反馈的协同过滤推荐算法

显式反馈与隐式反馈相结合,可以有效提升推荐性能.但是现有的融合显式反馈与隐式反馈的推荐系统存在未能发挥隐式反馈数据缺失值反映用户隐藏偏好的能力,或者未能保留显式反馈数据反映用户偏好程度的能力的局限性.为了解决这个问题,提出了一种融合显式反馈与隐式反馈的协同过滤推荐算法.该算法分为两个阶段:第1阶段利用加权低秩近似处理隐式反馈数据,训练出隐式用户/物品向量;第2阶段引入了基线评估,同时将隐式用户/物品向量作为补充,通过显隐式用户/物品向量结合,训练得出用户对物品的预测偏好程度.该算法与多个典型算法在标准数据集上进行了实验比较,其可行性和有效性得到验证.