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1.
Smartphones are being used and relied on by people more than ever before. The open connectivity brings with it great convenience and leads to a variety of risks that cannot be overlooked. Smartphone vendors, security policy designers, and security application providers have put a variety of practical efforts to secure smartphones, and researchers have conducted extensive research on threat sources, security techniques, and user security behaviors. Regrettably, smartphone users do not pay enough attention to mobile security, making many efforts futile. This study identifies this gap between technology affordance and user requirements, and attempts to investigate the asymmetric perceptions toward security features between developers and users, between users and users, as well as between different security features. These asymmetric perceptions include perceptions of quality, perceptions of importance, and perceptions of satisfaction. After scoping the range of smartphone security features, this study conducts an improved Kano-based method and exhaustively analyzes the 245 collected samples using correspondence analysis and importance satisfaction analysis. The 14 security features of the smartphone are divided into four Kano quality types and the perceived quality differences between developers and users are compared. Correspondence analysis is utilized to capture the relationship between the perceived importance of security features across different groups of respondents, and results of importance-satisfaction analysis provide the basis for the developmental path and resource reallocation strategy of security features. This article offers new insights for researchers as well as practitioners of smartphone security. 相似文献
2.
3.
多数电离辐射事故均为局部照射。对于局部照射剂量估算,国际原子能机构(IAEA)推荐采用Dolphin's 模型,该模型需推算出照射部位染色体畸变率,再代入离体均匀照射情况下建立的剂量效应曲线来估算局部照射剂量。准确推算照射部位染色体畸变率对于估算剂量十分重要,选用合适的剂量效应曲线对估算剂量也同样重要,而对于局部照射,关于不同剂量率剂量效应曲线对估算结果影响的报道还十分有限。基于此本研究利用人外周血淋巴细胞染色体畸变估算离体模拟局部照射剂量,分析不同剂量率剂量效应曲线对估算结果的影响。利用60Co γ射线离体照射人外周血样品(样本A和样本B),剂量分别为1 Gy和5 Gy。将照射血与未照射血按25%和75%比例混合以模拟局部照射,分析混合血样中淋巴细胞的双着丝粒染色体(dicentric chromosome,dic)加着丝粒环(r),利用Dolphin's模型估算局部照射dic+r率,并用剂量率不同的两种剂量效应曲线估算局部照射剂量。结果显示,大部分混合血样dic+r分布不符合泊松分布,为过离散分布。利用与实际照射剂量率一致的剂量效应曲线估算的样品受照剂量大多与实际照射剂量比较接近,相对偏差在10%以内,但两样本的1 Gy 25%组的估算受照剂量与实际照射剂量偏差较大。利用与实际照射剂量率不一致的剂量效应曲线估算的样品受照剂量与实际照射剂量相对偏差均超过10%。结果表明dic+r分析用于估算离体模拟局部照射的剂量有可行性,采用剂量率和照射剂量率一致的剂量效应曲线估算的结果更为准确。 相似文献
4.
高效率地使用工程车辆是工程项目管理中节约成本的有效方法,无人监管环境下工程车辆的工况识别,是实现工程车辆高效率使用的有效手段。目前以GPS等技术为核心的车辆智能管理系统未对工程车辆进行工况识别,提出一种基于GRU循环神经网络的工程车辆工况识别方法,通过对工程车辆在不同工况下产生的音频信号进行分析,从中提取Mel倒谱系数作为主要特征,构建GRU循环神经网络模型进行训练和识别。实验结果表明,该方法可以实现对工程车辆工况的有效识别。 相似文献
5.
Single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) is a rapidly increasing research area in biomedical signal processing. However, the high complexity of single-cell data makes efficient and accurate analysis difficult. To improve the performance of single-cell RNA data processing, two single-cell features calculation method and corresponding dual-input neural network structures are proposed. In this feature extraction and fusion scheme, the features at the cluster level are extracted by hierarchical clustering and differential gene analysis, and the features at the cell level are extracted by the calculation of gene frequency and cross cell frequency. Our experiments on COVID-19 data demonstrate that the combined use of these two feature achieves great results and high robustness for classification tasks. 相似文献
6.
为避免传统均匀采样方法因忽视曲线重要特征而生成不理想的采样结果,获得给定数量且由特征点和辅助点组成的采样点序列,提出基于特征识别的高质量空间曲线非均匀采样方法.首先使用抛物线插值法得到曲线上所有曲率极大值点和挠率极大值点的近似位置,经筛选后产生特征点,以更好地抓住空间曲线的轮廓特征.然后定义基于弧长、曲率和挠率加权组合的特征函数,并以此自适应地选取曲线上的辅助点.与3种主流采样方法比较的实验结果表明,该方法能够获得更高质量的采样结果且具有更好的实用性,从而进一步改善空间曲线的B样条拟合效果. 相似文献
7.
针对强噪声背景下轴承故障特征提取困难的问题,提出一种基于奇异值分解和参数优化变分模态分解联合降噪的轴承故障特征提取方法(SSVMD):首先,对原始信号进行奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)处理,运用奇异值差分谱法选取有效奇异值并将原始信号重构得到初步降噪信号;其次,为防止故障信息丢失,将残余信号进行麻雀算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化的变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)算法处理,得到最佳的模态个数K和惩罚参数α,选取峭度值最大、包络熵最小的IMF分量与初步降噪信号叠加得到最终降噪信号,并对信号进行包络分析;最后,通过仿真和试验数据分析得出,该方法能在信噪比很低的情况下降低噪声含量并提取轴承故障特征,为设备的状态监测和故障诊断提供理论依据。 相似文献
8.
9.
10.
Diagnosing the cardiovascular disease is one of the biggest medical difficulties in recent years. Coronary cardiovascular (CHD) is a kind of heart and blood vascular disease. Predicting this sort of cardiac illness leads to more precise decisions for cardiac disorders. Implementing Grid Search Optimization (GSO) machine training models is therefore a useful way to forecast the sickness as soon as possible. The state-of-the-art work is the tuning of the hyperparameter together with the selection of the feature by utilizing the model search to minimize the false-negative rate. Three models with a cross-validation approach do the required task. Feature Selection based on the use of statistical and correlation matrices for multivariate analysis. For Random Search and Grid Search models, extensive comparison findings are produced utilizing retrieval, F1 score, and precision measurements. The models are evaluated using the metrics and kappa statistics that illustrate the three models’ comparability. The study effort focuses on optimizing function selection, tweaking hyperparameters to improve model accuracy and the prediction of heart disease by examining Framingham datasets using random forestry classification. Tuning the hyperparameter in the model of grid search thus decreases the erroneous rate achieves global optimization. 相似文献