基于人工免疫系统的RFID数据过滤模型研究*

为了避免感染计算机病毒或者包含恶意代码等不良信息的电子标签对RFID应用系统运行效率的影响,采用人工免疫系统的多层过滤机制建立了面向RFID数据中不良信息的过滤模型,模型的实施包括数据预处理、多层过滤器的生成与衰亡、过滤器的应用及进化。实验结果表明,该模型有较高的召回率和正确率,这说明了基于人工免疫系统的RFID数据过滤模型具有动态性和自适应强的优点,并为特定领域的信息分类问题解决提供了参考。     

中文网页内容柔性过滤器的研究与实现

不法分子为了逃避过滤,将不良信息中的敏感关键词进行变形。为了识别这些变形的关键词,提出了一种柔性过滤算法。在此基础上,利用浏览器帮助对象（BHO）,构建了一个中文网页内容柔性过滤器,用于实时过滤由变形关键词生成的不良网页。该过滤器改善了传统过滤器不能过滤变形关键词的现状,是对传统的基于关键词过滤方法的补充。     

网络伪装不良信息检测方法的研究与仿真

研究网络中不良文字信息检测问题,提高检测的准确率。针对传统的不良信息检测方法都是针对具体的非法汉字进行对比检测的,没有考虑到汉字中的语义特征,当不良信息由合法汉字组成的时候,基于特征的检测方法由于没有考虑语义的因素,过于依赖不良汉字库,造成不良信息漏检率很高的问题。为解决上述问题,提出一种根据语义关联决策的信息过滤技术,通过计算信息语义与不良信息语义的关联程度,运用语义因素判定非法信息,有效克服传统方法的弊端。实验证明,方法能快速、完整地将高度伪装的不良信息检测出来,保证了信息的安全,取得了不错的效果。     

技嘉G1.Sniper Z5主板 千元级游戏狙击手

近期主板行业一个最明显的发展趋势就是为用户提供高性价比的游戏主板,如技嘉科技在前段时间推出1500元级的G1．Sniper Z87主板后,又在很短的时间内为我们带来了一款价格更低的Z87游戏主板——G1．Sniper Z5。     

学习型过滤器综述

作为一种高效的概率性结构，过滤器可以高效地解决近似集合成员查询问题。近年来，随着机器学习技术的发展，一些学习型过滤器表现出色，超越了传统的过滤器。这些学习型过滤器考虑数据分布信息，将集合成员查询问题视为二分类问题，实现了超越传统过滤器的性能。受此启发，学习型过滤器研究领域迅速发展，出现了多个变种。然而，目前还缺乏对近些年相关工作的系统性回顾和比较。为了填补上述空缺，文中全面回顾了近年来的学习型过滤器相关工作，并展望了未来的发展方向。     

技嘉超耐久重庆沙龙

技嘉超耐久玩家沙龙2012年首站来到重庆,在活动现场,玩家体验了G1.Sniper2与X79的高端平台。     

截取过滤器模式在基于J2EE的Web开发中的应用

在基于J2EE的Web开发中,经常需要对用户请求进行预处理,传统的方法很难实现软件复用,因此需要一种新型、高效的技术来解决这个问题,本文结合截取过滤器模式的特点,提出了使用截取过滤器模式来解决用户请求预处理的问题,并用一个例子来说明如何在开发中运用截取过滤器模式提高软件的可读性、可维护性。     

刺客归来技嘉G1.AssassInin2主板

技嘉的G僚列主板一直都以游戏到上（Game First.G1）作为产品的研发设计宗旨,在X58、P67以及Z68平台上的G1.Assassin、G1.Sniper以用G1.Sniper以及G1、Sinper2等产品都给留下了深刻的印象。     

专家表示应加强立法用“网筛”管住“网络垃圾”

这几天，一份题为《加一元钱“锁”住不良信息》的提案在赴京参加全国政协会议的上海委员率引起了不小反响。且不论有关“网筛”的技术细节让委员们深感责任重大的是这一技术可能解决的社会问题—过滤掉互联网上有毒有害的不良信息．还公众尤其是青少年一个健康成长的网络生存环境。     

极致玩家 再度发力 技嘉G1.Sniper Z87主板实测

正新一代的技嘉G1-Killer极致玩家系列主板大获成功,成为了目前市场上点名率最高的游戏主板。不过技嘉并未因此满足,多款定位于主流用户的产品也先后问世,进一步加强了G1-Killer的市场细分。而现在,G1.Sniper Z87又再度登场,成为了新一代游戏主板的标杆。极致玩家系列的完美补充G1.Sniper Z87是一款注重高效游戏主板,定位介于G1.Sniper 5(售价2999元)和G1.SniperM5(售价999元)之间,售价1499元。产品采用的是8相处理器供电设计,板身除音频电路外,悉数配备了技嘉独有的黑色固态电容、铁素体密闭式电感和超低电阻场效应管,整体品质值得肯定。产品去掉了G1.Sniper 5上使用的一体式静音风扇/水冷双重散热设计,取而代之的是朴实厚重的散     

基于语义分析的网络不良信息过滤系统研究

设计一种基于语义分析的信息过滤模型。该模型针对不良信息的特点,以自然语句为处理单元,采用主题词和语义分析的两级过滤工作模式,可以同时获得较高的处理效率和精度。样本实验表明,该过滤模型能够更好地满足不良信息过滤的实时性和准确性要求。     

基于LSI和SVM分类法的定题邮件过滤研究

潜在语义索引(LSI)是一种有效的信息查询方法,同时也被成功地应用到了文本分类中。LSI能解决同义和多义的问题,通过降低原始文档-术语矩阵的噪声来凸现出词条和文档之间的语义关系。为了识别和过滤有害的、不期望的定题的信息或Email,在双语言环境下(包括中文和英文),提出了一个基于改进的LSI方法的定题邮件类信息过滤系统,该系统采用潜在语义模型来表示被过滤的信息类,通过奇异值分解和正例监护学习方法,选择支持向量机(SVM)来识别和分类预定义的定题信息。实验结果表明:基于LSI的特征选择的SVM分类算法是一种更有效的信息识别和文本分类方法,不但具有较好的分类性能,同时也能大大减小计算的复杂性。     

On the divergence of information filter for multi sensors fusion

The paper deals with the divergence of information filter in multi sensor target tracking problem using bearing only measurements. Information filter has a number of advantages in terms of computational requirements over Kalman filter for target tracking applications. Compared to Kalman filter it also has the advantage that one can start estimation even without an initial estimate. But this filter is seen to diverge after tracking for a short period of time, even when the target is moving at a constant velocity. A technique to overcome this problem has been discussed in this paper. The information update equations of the conventional information filter are modified in terms of fuzzy function of error and change of error, and the results have been found to be encouraging. The efficacy of the technique in preventing divergence is demonstrated in the context of tracking a maneuvering target also.     

网络有害信息的发现机制研究综述

伴随互联网的快速发展，网络有害信息的传播和扩散已成为一个迫切需要解决的问题。本文总结并分析了国内外近年来在网络有害信息的发现机制等方面的研究，探讨了进一步的研究方向。     

虚拟社会网络特征与公共危害信息的网络传播行为研究

首先给出了虚拟网络社会的概念,按照底层计算机网络拓扑结构的不同,将虚拟社会网络分类;其次分析虚拟社会网络的结构和特征,并应用社会资本观点对公共危害信息在虚拟社会服务网络传播的动机进行分析,最后从社会学的视角,提出了防治有害信息传播的治理策略。     

A new approach for combining content-based and collaborative filters

With the development of e-commerce and the proliferation of easily accessible information, recommender systems have become a popular technique to prune large information spaces so that users are directed toward those items that best meet their needs and preferences. A variety of techniques have been proposed for performing recommendations, including content-based and collaborative techniques. Content-based filtering selects information based on semantic content, whereas collaborative filtering combines the opinions of other users to make a prediction for a target user. In this paper, we describe a new filtering approach that combines the content-based filter and collaborative filter to capitalize on their respective strengths, and thereby achieves a good performance. We present a series of recommendations on the selection of the appropriate factors and also look into different techniques for calculating user-user similarities based on the integrated information extracted from user profiles and user ratings. Finally, we experimentally evaluate our approach and compare it with classic filters, the result of which demonstrate the effectiveness of our approach.     

Web信息资源整合系统模型和方法

Wweb信息资源整合(Web Information Integration，WII)是对网络上的信息进行识别、筛选、规范化、存储，充分了解其语义内容，并在此基础上实现高效的查询、检索和比较，乃至数据挖掘、知识发现等应用，使人们能以一种统一的界面访问Web上的信息资源。该文提出了一个以本体模型(ontology)为指导的WII系统模型，介绍和分析了该模型的基本思想和体系结构，并结合实例分析了实际应用的方向和前景c     

基于兴趣模型的WEB信息预测采集过滤方法

Web网上海量信息急速膨胀使得有效定向采集相关信息检索成为网上信息查询一个日益重要的研究方向。该文提出一种基于用户兴趣模型的Web文本信息预测采集过滤方法。这种方法根据正反集文本过滤方法,设计出一种用户兴趣模型,并在对Web站点结构进行分析的基础上,通过对网页的相关度的预测来控制信息的采集。在保持定向采集精度的同时,缩短采集时间、减少存储、加快检索,节约了网络资源。     

通用互联网信息采集系统的设计与初步实现

通过建立网页资源库,结合Spider技术、内容分析技术、引入用户数据项和替换抽取指令编辑器等,提供和定制可视化通用性较强的互联网信息采集系统,能定期自动跟踪相关网站或网页,进行比较分析、抽取、规整入库、分类等,从互联网上获取所需信息。     

证券信息推送系统中用户兴趣模型研究

推送技术根据用户的兴趣来搜索、过滤信息,将用户感兴趣的信息主动推给用户,帮助用户高效率地发掘有价值的信息。本文主要研究证券信息智能推送系统中用户兴趣模型的建立,提出通过分析具有相似需求的用户的定制行为来主动给用户进行推荐的机制,建立全面的用户兴趣模型,发掘用户的兴趣信息,为用户提供个性化的服务策略和服务内容。