十大引领强党建 创新精进促发展

在金隅集团和金隅冀东水泥公司坚强领导下,天津金隅振兴公司党委始终坚持党的领导,加强党的建设,深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想和十九届历次会议精神,树牢“四个意识”,坚定“四个自信”坚决做到“两个维护”。     

基于度量学习的意图识别和槽填充方法

人机对话中小样本学习场景下的意图识别和槽填充,是自然语言处理的一个重要课题.本文采用基于度量学习的方法,通过计算query set中的样本与support set中样本的距离,寻找距离最近的类别样本作为分类标签,同时将两个任务联合进行训练,用以提升模型的效果.从实验结果中可以得出,本文提出的Fine-tune方法,对意图识别和槽填充任务都有一定的帮助和提升.胶囊网络在意图识别中也起到了一定的效果,可以帮助去除一部分无关信息,但对槽填充任务的帮助不明显;而任务自适应的投影网络,可以更好地将不同类的向量分开,提升了两个任务的性能.     

新时期大学英语文化与读写教学研究——评《新时代大学英语教育教学理论与实践研究》

文化是语言表达的核心内涵,读写是语言交流的重要途径,两者在英语语言学习中占据着至关重要的地位。大学作为优秀专业人才培养基地,英语教学发展一直是学术界重点关注和思考的研究课题,面对新时期的教育发展,如何提高英语文化与读写教学成为了大学英语教学研究所面临的重难点问题。在2019年四川工业科技学院教育教学改革项目(cgkjg-19028)资助下,参阅《新时代大学英语教育教学理论与实践研究》一书,深入探讨新时期大学英语文化与读写教学研究。     

不同技术条件下露天矿最终境界变化情况分析

基于 Opmetalminer 软件系统，综合考虑改变回采率、选矿回收率及废石混入率 3 种技术参数取值对露天矿最终境界的影响。首先根据矿山的地质数据构建相应的矿床数值模型，主要包括地表标高模型、台阶模型以及品位模型；然后根据矿山提供的相关技术参数及市场现时价格对境界进行优化，从而得到基础境界；最后分别对改变废石混入率、改变回采率与废石混入率、改变选矿回收率 3 种情况进行分析讨论。结果表明：单独考虑废石混入率时，废石混入率突破从 8% 降至 7% 的技术瓶颈时，可以获得增长幅度最大的境界盈利值；同时考虑回采率与废石混入率时，回采率突破从 91% 提升至 92% 的技术瓶颈时，尽管废石混入率从 2% 增至 3%，但依然可以获得增长幅度最大的境界盈利值；单独考虑选矿回收率时，选矿回收率突破从 79% 提升至 80% 的技术瓶颈时，可以获得增长幅度最大的境界盈利值。     

基于卷积神经网络的安全防御模式研究

云计算、大数据、5G通信等技术的快速发展，有力的促进了计算机网络在多个领域的普及和使用，人们已经进入到了“互联网+”时代，实现了工作、生活和学习的数字化、智能化和共享化。计算机网络在为人们提供各种便利服务的同时也面临着许多的安全威胁，比如木马、病毒等，不法分子攻击网络数据中心，破坏用户服务终端及服务器，为人们带来严重的威胁。网络安全学者或企业机构也提出了许多安全防御技术，比如入侵检测技术、深度包过滤技术、防火墙技术、数据加密技术等，一定程度上提高了网络安全防御的能力，但是随着互联网数据流量的增多，需要引入更加先进的人工智能技术，以便能够快速的采集、分析网络数据流，确定数据流中是否存在病毒或木马，以便及时的对其进行查杀，进一步提高网络安全防御的主动性、积极性     

重磅揭晓:2020 年度“中国网络安全与信息产业金智奖”评选结果公布

2021年2月23日,由信息安全与通信保密杂志社、中国网络空间安全网主办,北京商用密码行业协会、中关村智能终端操作系统产业联盟协办的2020年度“中国网络安全与信息产业金智奖”评选结果正式公布。本届评选获得了参选企业的大力支持和业界同仁的广泛关注,在120余位专家评委、50余位媒体评委以及1000余位专业评委的参与和见证下,经过网络投票、媒体和专家终评等系列环节,最终产生了所有的奖项。     

基于开源Graylog的高职院校网络安全日志分析系统的应用研究

为解决高职院校的全校服务器安全管理问题,提高网络安全日志处理的效率,利用Graylog的可扩展性,设计了一套基于Graylog的日志分析系统,便于对服务器日志状态进行观察.高职院校众多服务器会产生庞大的日志数据量,为优化大量日志数据的查询响应时间,提出了Graylog集群,在集群中利用Graylog的重要组件Elasticsearch,主要通过段合并的方式提升性能.实验结果表明,在日志数据量为10万条的情况下,查询优化可以达到最大值,优化百分比最大为87.7％.     

基于数据融合与迁移学习的学生表情识别研究

学生表情逐渐成为感知学生状态的重要途径,因此准确的识别学生表情因具有重要价值而受到广泛的关注.本文针对学生表情识别这一问题,提出基于数据融合与迁移学习的识别模型,该模型融合3个数据集,以解决学生表情数据缺乏与多样性问题,同时引入迁移学习来提升预测精度.在数据集及实际学生表情图像上的实验结果表明,本文提出的模型可以准确识别学生表情,提升了预测精度.     

计算机信息管理系统的安全性分析

网络安全在计算机网络及信息化建设中具有重要地位,对网络技术发展产生直接影响.为加强计算机网络安全性,通过分析相关资料,对计算机信息管理系统技术在网络安全中的重要性及应用措施进行了研究,以期可以为相关人员开展工作提供可靠依据.     

基于情境感知工具辅助碎片化学习行为的研究

碎片化学习难以集中记录,存在无法迅速定位到自己需要的学习内容等用户体验问题.传统方法不能采集真实情境下的用户数据,无法满足研究人员的研究需求.基于此,开发一种基于用户行为的捕捉工具——CAUX(Context-Aware User Experience,CAUX),设计了具有情境感知能力的数据采集模块,自动捕捉指定App内的用户行为数据.CAUX对用户干扰性低,可以辅助研究人员捕捉典型的碎片化学习行为.对利用CAUX采集到的数据进行处理,并结合人工方法进行分析,可以发现不同情境下的用户行为和用户体验问题.