引入动态内存分析的微信撤回消息恢复方法

作为广受用户青睐的即时通信系统,微信在给人们生活带来极大便利的同时,也给不法分子提供了违法犯罪的新手段、新工具。微信聊天记录作为我国法律中明确列出的电子证据类型,其有效性引起广泛关注,使得微信聊天记录的恢复成为相关领域的研究热点。针对现有的聊天记录恢复研究多集中于删除消息的恢复,撤回消息的恢复尚未取得有效进展,通过研究PC版微信运行过程中的动态内存管理机制,分析撤回消息在动态内存中的特征字符及字段结构,对比文本、表情、图片等不同类型的消息在内存中的存储原理,提出一种基于动态内存分析的微信撤回消息恢复方法。利用Python语言编写的工具实现了对微信撤回消息原文、撤回状态、撤回方微信ID等内容的批量恢复,验证了该方法的有效性。     

基于Word2Vec词嵌入和聚类模型的安全生产事故文本案例分类

安全生产事故的分析对应急管理能力提升具有重要意义.通过对安全生产案例的语义分析,利用Word2Vec词嵌入技术和聚类模型,选用CBOW+负采样技术实现词向量,并结合安全生产事故案例分类的数据特点,通过基于半监督学习的聚类模型算法,根据事故性质的认定特点,提出了一种优化初始聚类中心的算法,并利用K-means聚类算法实现安全事故文本案例的分类.实验表明该方法较好实现安全生产的事故案例分类,并对安全生产事故的多个维度分析具有很好借鉴意义.     

融合文本特征的汉老双语句子相似度计算方法

双语句子相似度旨在计算不同语言句子间的语义相似程度,在信息检索、平行语料库构建、机器翻译等领域有重要作用。由于汉语、老挝语平行语料稀少,且老挝语在语义表达、句子结构上与汉语有明显差异,导致汉老双语句子相似度研究的难度较大。该文提出了一种融合文本特征的汉老双语句子相似度计算方法,并构建了句子相似度模型。首先,在句子相似度模型中将汉语、老挝语的词性、数字共现等文本特征与GloVe预训练词向量融合,以此丰富句子特征,提升模型计算准确率。其次,由基于自注意力的双向长短时记忆网络组成多层孪生网络来提取长距离上下文特征和深层次语义信息,其中自注意力机制可以保证语义信息的有效利用。最后,采用迁移学习的方法将通用模型参数初始化,并使用不同的微调参策略增强模型的泛化能力。实验表明,该文提出的方法,其召回率、准确率和F₁值分别达到了82.5%、85.78%和84.00%。     

面向用户的支持用户掉线的联邦学习数据隐私保护方法

联邦学习是解决多组织协同训练问题的一种有效手段,但是现有的联邦学习存在不支持用户掉线、模型API泄露敏感信息等问题。文章提出一种面向用户的支持用户掉线的联邦学习数据隐私保护方法,可以在用户掉线和保护的模型参数下训练出一个差分隐私扰动模型。该方法利用联邦学习框架设计了基于深度学习的数据隐私保护模型,主要包含两个执行协议:服务器和用户执行协议。用户在本地训练一个深度模型,在本地模型参数上添加差分隐私扰动,在聚合的参数上添加掉线用户的噪声和,使得联邦学习过程满足(ε,δ)-差分隐私。实验表明,当用户数为50、ε=1时,可以在模型隐私性与可用性之间达到平衡。     

大数据融合模型的智能化网络安全检测方法

针对传统智能化网络安全检测平台处理数据效率低、误差大等问题,文章提出一种新型的解决方案;该方案基于大数据融合模型构建新型的智能化网络安全检测平台,采用卡尔曼滤波算法、采用数据融合分类算法和模糊推理算法3种方法结合构建出数据融合模型来对网络安全检测数据进行运算与处理;其中,采用卡尔曼滤波算法进行改进,对原始网络安全检测数据进行滤波降低噪声干扰,提高数据的精准度;通过SAE稀疏自动编码器自主提取网络安全检测数据的特征信息,之后K-means聚类算法对SAE稀疏自动编码器输出的数据进行处理,通过模糊推理算法调整权值;试验表明,文章所提方案克服了现有技术存在的不足,显著提高了处理数据效率和精准度,在数据量为2 TB的环境下,本研究方法的误差低至6.9％.     

基于深度学习的小样本声目标识别方法

声目标分类识别是声源识别领域的核心问题,然而,在应用深层神经网络进行声目标分类识别时,从少量样本中学习(样本复杂度较低)是一个具有挑战性的问题;针对此问题,提出了一种基于深度学习的小样本声目标识别方法,该方法将手工设计特征和对数梅尔声谱特征结合到一起,扩充了深度学习模型的可利用特征量,提高了声信号识别效率和精度;在实验验证中,该方法在测试集上实现了87.6%的识别精度;更进一步地,用较少量的训练样本对该方法和其它几种主流的深度学习模型的性能进行了比较验证,结果表明,该方法只需要更少量的数据即可实现同样的识别精度,在声源探测领域具有一定应用价值。     

Research and Practice of Hybrid Teaching for Software Testing based on Interactive Learning

To address the problems of insufficient number of personalized exercises and cases and teachers' lack of grasp of students' weak knowledge points in the current software testing online courses, we study the strategy of establishing and updating intelligent exercise sets and case libraries and analyze the answers and dig out the weak points of knowledge through group intelligence reasoning and interactive machine learning methods. This will help teachers to make uniform and targeted explanations, reduce manual judgment, and achieve intelligent teaching quality reform, and implement the educational concepts of "keeping up with the times" and "teaching according to students' abilities".     

利用置信规则库构建WSN节点故障检测模型

在无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)节点故障检测领域的研究过程中,故障检测准确率会受节点数据的不确定性和专家知识模糊性的影响。针对这一问题,本文提出了一种基于置信规则库(belief rule base, BRB)的WSN节点故障检测方法。首先,根据WSN工作原理及节点工作特性描述WSN节点故障检测过程;然后,从空间和时间2个维度对节点数据提取特征,建立基于空间和时间相关性的WSN节点故障检测模型;最后,利用Intel Lab Data无线传感器数据集进行案例研究以验证模型的有效性。结果证明,本文方法能够统筹利用专家知识和节点数据实现WSN节点故障检测。     

基于宽度学习的结构沉降预测

结构监测是确保工程结构建设在施工和运营阶段安全的关键因素,因此采用合理有效的预测模型对结构沉降监测数据进行科学准确的预测成为了当前结构沉降预测研究的重点。针对传统预测方法与深度学习方法用于结构沉降预测存在的预测精度不够高、模型结构复杂、训练耗时等问题,提出了一种基于宽度学习的结构沉降时间序列预测模型。通过实测地铁地下隧道沉降监测数据对宽度学习、人工神经网络、支持向量回归和深度置信网络-支持向量回归预测模型的预测结果进行对比分析。实验结果表明:宽度学习系统(broad learning system,BLS)应用于结构沉降预测具有良好的效果,其训练速度更快,预测精度更高。验证了所提出的宽度学习算法应用于结构沉降预测的可实施性和有效性。     

改进YOLOV3算法的视频目标检测

由于监控中的行人检测存在背景复杂,目标尺度和姿态多样性及人与周围物体互相遮挡的问题,造成YOLOV3对部分目标检测不准确,会产生误检、漏检或重复检测的情况。因此,在YOLOV3的网络基础上,利用残差结构思想,将浅层特征和深层特征进行上采样连接融合得到104×104尺度检测层,并将K-means算法聚类得到的边界框尺寸应用到各尺度网络层,增加网络对多尺度、多姿态目标的敏感度,提高检测效果。同时,利用预测框对周围其他目标的斥力损失更新YOLOV3损失函数,使预测框向正确的目标靠近,远离错误的目标,降低模型的误检率,以改善目标间互相遮挡而影响的检测效果。实验结果证明,在MOT16数据集上,相比YOLOV3算法,提出的网络模型具有更好的检测效果,证明了方法的有效性。