基于深度学习技术的恶意APP软件动态检测技术

本文利用深度学习技术的方法提高检测恶意程序的能力,通过机器学习技术延伸出了机器学习技术,被广泛应用到图像处理、自然语言处理、计算机视觉与语言识别等领域中。深度学习中的卷积神经网络CNN具有良好的分类性能,还能够提高未知样本的预测能力。以此,本文就对将恶意学习技术作为基础的恶意APP软件动态检测技术进行分析。     

融入局部几何特征的流形谱聚类图像分割

为了改善谱聚类图像分割的精准性和时效性,文中提出融入局部几何特征的流形谱聚类图像分割算法.首先,考虑图像数据的流形结构,在数据点的K近邻域内执行局部PCA,得到数据间本征维数的关系.然后,引入流形学习中的局部线性重构技术,通过混合线性分析器得到数据间局部切空间的相似性,结合二者构造含有局部几何特征的相似性矩阵.再利用Nystr m技术逼近待分割图像的特征向量,对构造的k个主特征向量执行谱聚类.最后,在Berkeley数据集上的对比实验验证文中算法的准确性和时效性优势.     

高层建筑工程施工技术及工程质量控制要点分析

高层建筑具有楼层多、建筑高、结构复杂等基本特点,对高层建筑的施工,往往是专业性强,技术要求高,且施工时间长。由于高层建筑结构荷载大,对施工技术完整性等方面,就有着严格的要求。近几年国家为了确保该类建筑能够顺利建设,在其施工过程中不断鼓励创新,从而出现了不少新技术、新工艺,让人目不暇接,对施工技术的有效监管和对建设质量的监督,带来了较大的难度和不可控性。本文从施工建设安全性和工程质量出发,对高层建筑施工技术中必须掌握的要点部分进行了分析和探究。     

复合分散剂液体磁性磨具的分散机理

为提高水基液体磁性磨具的稳定性,选定六偏磷酸钠(SHMP)与聚丙烯酸(PAA)作为复合分散剂,纳米二氧化硅为辅剂,对悬浮液中固相颗粒表面进行改性,并研究其影响稳定性机理;对单个固相粒子进行微观分析,表征其物理特性,同时以沉降率和零磁场黏度为指标研究改性后的水基液体磁性磨具的稳定性。结果表明:六偏磷酸钠、PAA与纳米二氧化硅最佳的配方比例大致为0.19∶0.40∶0.41,稳定性最好。     

经验、规律与知识:新时期国际规划历史研究的任务

新时期的国际规划历史研究必须服务于新时期中国城乡规划理论与实践发展的需求。一方面,基于对国际城市发展与规划学科互动演进机制与规律的研究,预判中国城市与规划制度发展的可能趋势;另一方面,通过全球视野的比较和分析,探索城乡规划的普世真知,通过学科知识的中国化,实现中国知识的全球化。作为当今世界最为发达的国家,美国已经经历较为完整的城镇化历程,其不同城镇化阶段所面对的挑战、产生的问题以及规划和公共政策的应对机制,对于中国的规划转型日益显现出巨大的价值,是国际规划历史研究的重点。     

基于静力水准的变形监测在某网架结构中的应用

本文简单介绍了常见的监测变形方式,阐述了静力水准的工作原理,并将其运用在某网架结构中对建筑结构变形进行监测。     

配煤掺烧最小煤质偏差模型及煤场存放优化

定义了混煤和锅炉目标煤的煤质偏差,给出以煤质偏差作为目标函数的掺配优化模型,通过调整某个成分的期望误差,可单独调节该成分与目标煤的接近程度;通过对模型约束条件设定,可限制低灰熔点煤的掺配份额,控制炉膛结焦,或提高采购量大的单煤的掺配比例。基于最小煤质偏差模型,针对某670 MW超临界压力直流锅炉进行掺配优化模拟,提出煤场存放的优化概念和方法。结果表明:该模型能够从复杂的单煤煤源中找到最接近目标煤质的掺配方案,优化后入炉煤质稳定,且接近目标煤质。