基于多Agent的作业服务系统的设计

提出了一个基于多Agent的智能化的作业系统设计模型,它改进了目前普遍使用的作业系统,通过建立自适应的用户模型和领域模型来跟踪用户的学习,记录用户学习信息,实现个性化的用户学习处理策略和智能化的指导用户学习过程。     

基于虚拟化平台的可信任计算基

采用虚拟化技术来提高嵌入式设备的安全特性,避免了基于硬件方法带来的灵活性差、设备复杂度高和生产成本高的缺点.虚拟化平台SmartVP以软件方式实现了对系统环境的保护,SmartVP在ARM处理器上划分出两组并行的计算资源,分别运行标准的实时操作系统T-Kernel和通用操作系统Linux;通过保护T-Kernel上的软件代码和数据,实现了基础安全服务和接口,从而构造出一个可信任计算基.性能测试和实际应用结果均表明,SmartVP能够在提升嵌入式设备安全性的同时,有效地降低实施风险、时间和开发成本.     

面向不均衡类别朴素贝叶斯犯罪案件文本分类

针对案件文本的特点,提出了具有针对性的特殊文本预处理方法,并比较了两种有效的特征选择方法。针对案件类别分布不均衡的特点,提出了改进的多变量贝努里模型。实验结果表明,改进的多变量贝努里模型有效地提高了案件文本分类的准确率。     

基于语义嵌入模型与交易信息的智能合约自动分类系统

作为区块链技术的一个突破性扩展,智能合约允许用户在区块链上实现个性化的代码逻辑从而使得区块链技术更加的简单易用.在智能合约代码信息迅速增长的背景下,如何管理和组织海量智能合约代码变得更具挑战性.基于人工智能技术的代码分类系统能根据代码的文本信息自动分门别类,从而更好地帮助人们管理和组织代码的信息.本文以Ethereum平台上的智能合约为例,鉴于词嵌入模型可以捕获代码的语义信息,提出一种基于词嵌入模型的智能合约分类系统.另外,每一个智能合约都关联着一系列交易,我们又通过智能合约的交易信息来更深入地了解智能合约的逻辑行为.据我们所知,本文是对智能合约代码自动分类问题的首次研究尝试.测试结果显示该系统具有较为令人满意的分类性能.