基于APRIORI的层次化聚类算法及其在IDS日志分析中的应用

Julisch提出的聚类算法可以有效地减少IDS日志中的假阳性警报并找到根本的触发原因.但是由于海量的安全日志记录使常规的数据挖掘算法很难实时求解出触发的根源.因此,提出一种基于APRIORI的层次化聚类算法(HCAbA),首先阐述了APRIORI的可行性;然后进行日志聚类之后充分利用位操作的优势,将求交集操作映射为位与运算;最后在利用位操作求交之后从所有日志中删除上次求解出来的抽象向量覆盖的日志,使得将来的日志分析负担大大减少.实验表明,在预处理后采用位操作使得效率显著提高,建议常用CPU考虑增加或扩展某些机器指令.     

高压水除鳞技术的应用

在热轧钢材生产中,钢坯表面的炉生氧化铁皮是影响钢材表面质量的主要原因之一,长沙矿山研究院与杭州钢铁股份有限公司热轧带钢厂合作,设计了1套高压水除鳞装置。介绍了该装置的工作原理及其技术参数的确定方法,关键零部件的研制及使用效果等。     

降低热轧中、高碳窄带钢硬度的探讨

热轧中、高碳窄带钢硬度偏高，不利于冷轧加工。通过对该产品大量硬度测试和数据采集，分析硬度偏高的原因，提出了热轧后温降速度影响中、高碳窄带钢硬度的观点。采取针对措施，有效地降低了热轧中、,主碳带钢的硬度。     

OrientStore+: 一种支持高效更新的Native XML存储方法

XML数据在数据库中的存储模式对XML数据的查询、索引及更新有重要的影响.而目前许多XML存储方法在更新上都需要较高的代价.提出一种Native XML存储方法OrientStore ,可以完全保留XML树结构信息,同时还具有如下特点:1)易于对XML数据建立各种索引; 2)存储记录间相互独立,进行更新时,可以减少对XML存储及索引的修改,减小了更新的代价; 3)在Native XML数据库系统OrientX中实现了这种存储模式.另外,在这种存储模式基础上提出一种基于空间利用率的XML存储更新算法.并通过实验比较了在不同存储方法上的查询与更新效率.     

热带厂增强产品市场竞争力的几点做法

杭钢热轧带钢厂通过更新改造生产设备，调整产品结构，提高带钢质量等途径，不断增强产品的市场竞争力，效果显著。     

关于法律人工智能数据和算法问题的若干思考

人工智能技术的不断发展使其在司法方面的应用逐渐增多,并引起广泛关注.具体来说,人工智能已经在合同审查、智慧法院等应用场景中崭露头角,相比传统人工,人工智能的高效率表现展示了其在司法领域的巨大应用潜力.但在其他应用场景,如智能司法裁判,虽然国内外有一定尝试,并取得了一些成果,但仍面临着数据样本量不足、算法与待解决实际问题...