基于双向时间卷积网络的半监督日志异常检测

由于日志解析准确率不高以及标记样本不足降低了异常检测的准确率,所以提出了一种新的基于日志的半监督异常检测方法。首先,通过改进字典的日志解析方法,保留了日志事件中的部分参数信息,从而提高日志信息的利用率和日志解析的准确率;然后,使用BERT对模板中的语义信息进行编码,获得日志的语义向量;接着采用聚类的方法进行标签估计,缓解了数据标注不足的问题,有效提高了模型对不稳定数据的检测;最后,使用带有残差块的双向时间卷积网络（Bi-TCN）从两个方向捕获上下文信息,提高了异常检测的精度和效率。为了评估该方法的性能,在两个数据集上进行了评估,最终实验结果表明,该方法与最新的三个基准模型LogBERT、PLELog和LogEncoder相比,F1值平均提高了7%、14.1%和8.04%,能够高效精准地进行日志解析和日志异常检测。     

超声波协同酶法提取香椿老叶可溶性膳食纤维的工艺优化

以香椿老叶为试材,研究超声波协同酶法提取香椿老叶可溶性膳食纤维的影响因素,通过响应面优化试验确定最佳提取工艺参数。结果表明：影响香椿老叶可溶性膳食纤维提取率的因素主次顺序为超声时间＞纤维素酶添加量＞pH值＞超声温度;最佳提取条件为纤维素酶添加量0.50%、超声温度60.0 ℃、超声时间53.0 min、pH 6.0;此条件下可溶性膳食纤维的提取率可达7.11%,产品杂质含量低,持水力和膨胀力分别为7.29 g/g和4.40 mL/g。     

美国新经济的发展及对中国经济发展的启示

当今世界，新经济的发展是一个不可逆转的趋势，新经济领域的竞争是国际竞争的焦点。通过分析推动美国新经济发展的因素，提出对中国经济发展的启示。