水利施工企业资金管理探析

资金是企业的血液,是维系企业可持续经营的物质基础和必备条件。水利施工企业普遍存在大量垫资施工问题,资金十分紧张,对企业的生产经营造成了一定程度的影响,也给水利施工企业的生存和发展带来了巨大的挑战,造成资金链紧张甚至短缺,经营压力和经营风险加大。通过分析水利施工企业目前资金管理现状,阐述加强水利施工企业资金管理缓解资金压力的措施。     

Oracle中矢量数据安全保护方法

为防止矢量数据在Oracle Spatial的存储过程中被非法访问,设计一个独立于Oracle的加密系统。以字段作为粒度,利用3DES算法加密空间字段,以确保对矢量数据加密后不会增加额外的存储空间。并提出一种基于DES的R树加密方法,以结点为粒度,采用“重叠”的方式对空间索引进行加密,由此保证加密后R树的完整性,降低每次查询时需要解密的数据量。实验结果证明,该加密系统可以实现对空间数据的透明加/解密,适用于各种基于Oracle的地理信息系统应用,并提供灵活、高效的安全保护。     

多层次互动型普通化学实验教学模式探索

普通化学实验是我校非化学类专业开设的第一门基础实验课程,担负着承前启后的作用。通过对我校普通化学实验教学现状的分析,结合学生的专业特点,对其实验教学模式、教学内容以及考核模式等进行具体的改革实践,旨在提高学生的实验操作技能,培养分析问题、解决问题的能力,达到提高学生的综合素质和创新能力的目的,有利于学生更好地适应社会发展的需要。     

基于关键阶段分析的Spark性能预测模型

Spark作为目前大数据处理领域广泛使用的计算平台,合理分配集群资源对Spark作业性能优化有着重要的作用.性能预测是集群资源分配优化的基础和关键,本文正是基于此提出了一种Spark性能预测模型.文中选取作业执行时间作为Spark性能衡量指标,提出了Spark作业关键阶段的概念,通过运行小批量数据集来获取关键阶段的运行时间和作业输入数据量之间关系,从而构建了Spark性能预测模型.实验结果表明该模型较为有效.     

食用油中多环芳烃检测的前处理方法研究进展

近年来，食用油中多环芳烃的检出多有报道，其安全问题备受社会关注。多环芳烃作为一类复杂的高亲脂性有机污染物，具有致畸致癌性，易在食用油的生产加工贮存过程中残留，对人体健康造成危害。因此，开发快速准确的分析方法检测食用油中的多环芳烃对于认识和应对食用油中多环芳烃的危害有着重要的理论和实践价值，其中分析检测过程的关键环节是选择合适的前处理方法。本文首先对食用油脂中多环芳烃进行概述，同时重点综述了近年来检测食用油中多环芳烃的常用样品前处理方法，并比较了不同前处理方法的优缺点，最后对未来多环芳烃检测方法的发展方向进行了展望，以期为开发更高效的油脂中多环芳烃检测的前处理方法提供参考。     

基于Spark并行化改进混合地点推荐

推荐算法是数据挖掘中最重要的算法之一.地点推荐是推荐系统的重要研究内容.针对目前地点推荐面临的数据稀疏、冷启动、个性化程度低等问题,设计并实现了基于Spark并行化处理的改进混合地点推荐模型.该算法融合了基于内容的推荐和基于协同过滤的推荐,结合了用户当前的偏好和其他用户的意见.使用基于用户-地点属性偏好的矩阵填充方式,以此改善数据稀疏性问题;同时,对于海量数据,系统采用Spark分布式集群实现并行计算,缩短了模型训练时间.实验结果表明,与其他推荐算法相比,该算法能有效改善数据稀疏性、提升推荐效果.     

基于多特征融合Single-Pass-SOM组合模型的话题检测

当今时代, 网络舆情传播速度快、影响力大, 而话题检测在网络舆情监管中有着不可替代的作用. 针对传统方法提取文本特征不完整和特征维度过高的问题, 本文提出了基于时间衰减因子的LDA&&Word2Vec文本表示模型, 将LDA模型的隐含主题特征和Word2Vec模型的语义特征进行加权融合, 并引入了时间衰减因子, 同时起到了降维和提高文本特征完整度的作用. 同时, 本文又提出了Single-Pass-SOM组合聚类模型, 该模型解决了SOM模型需要设定初始神经元的问题, 提高了话题聚类的精度. 实验结果表明, 本文提出的文本表示模型和文本聚类方法较传统方法拥有更好的话题检测效果.     

面向时间序列的鲁棒性半监督模糊C均值聚类

针对时间序列模糊C均值聚类算法对噪声数据敏感,及其未能将数据中少量已标记数据所包含的监督信息进行有效利用的问题,提出了一种改进的鲁棒性半监督模糊C均值聚类算法。该算法中先使用马氏距离提出一种样本不确定性分析方法,并加入到半监督模糊C均值聚类建模中,以消除噪声点的影响。并改进半监督模糊C均值聚类的部分监督机制来加大已标记数据的监督能力。采用能够弹性度量时间序列相似性的时间扭曲编辑距离代替欧氏距离进行聚类。通过对7组公开的时间序列数据集进行实验对比,结果表明所提算法具有良好的聚类效果。