科技期刊在线投审稿系统的研建

科技期刊传统的投审稿方式存在一定的风险性和滞后性,审稿过程对于投稿者来说是模糊的.基于国际互联网(Internet)利用Web技术专门开发的在线投稿、审稿系统不仅能大大缩短投审稿周期和周转流程,增加审稿全程的透明性,而且对体现科技期刊信息化和网络化的时代特点起到明显的推动作用.本文分析了科技期刊投审稿的基本流程及其实现网络化的途径和方法,并以ColdFusion技术初步开发出的一个应用系统为例,对科技期刊在线投审稿流程、方法以及存在的问题进行了有益的探索.     

基于时效规则的数据修复方法

数据时效性是影响数据质量的重要因素,可靠的数据时效性对数据检索的精确度、数据分析结论的可信性起到关键作用.数据时效不精确、数据过时等现象给大数据应用带来诸多问题,很大程度上影响着数据价值的发挥.对于缺失了时间戳或者时间不准确的数据,精确恢复其时间戳是困难的,但可以依据一定的规则对其时间先后顺序进行还原恢复,满足数据清洗及各类应用需求.在数据时效性应用需求分析的基础上,首先明确了属性的时效规则相关概念,对属性的时效规则等进行了形式化定义;然后提出了基于图模型的时效规则发现以及数据时序修复算法;随后,对相关算法进行了实现,并在真实数据集上对算法运行效率、修复正确率等进行了测试,分析了影响算法修复数据正确率的一些影响因素,对算法进行了较为全面的分析评价.实验结果表明,算法具有较高的执行效率和较好的时效修复效果.     

基于ERNIE+DPCNN+BiGRU的农业新闻文本分类

针对农业新闻目前面临的针对性差、分类不清和数据集缺乏等问题,提出一种基于ERNIE(Enhanced Representation through kNowledge IntEgration)、深度金字塔卷积神经网络（DPCNN）和双向门控循环单元（BiGRU）的农业新闻分类模型——EGC。首先利用ERNIE对数据集进行编码,然后利用改进后的DPCNN和BiGRU同时提取新闻文本的特征,再将两者提取的特征进行拼合并经过Softmax得到最终结果。为了使EGC模型适用于农业新闻分类领域,对DPCNN进行改进,减少它的卷积层以保留更多特征。实验结果表明,与ERNIE相比,EGC模型的精确率、召回率和F1分数别提升了1.47、1.29和1.42个百分点,优于传统分类模型。     

基于ASP.NET的密码学实验教学网站的实现与应用

信息安全概论中的密码学基础内容抽象、不易理解,教学难度较大。基于ASP.NET的密码学实验教学网站在辅助理论教学,降低学生学习理解难度上取得了很好的教学效果。本文从理论和实验教学实际出发,针对密码学基础理论实践教学中存在的问题,阐述系统的设计思想与实现要点,通过RSA加密通信实例介绍平台的实验设计和典型应用,并且对实验网站的进一步完善方向进行探讨。     

一种扩展Winnowing剽窃检测算法

剽窃是目前学术界和教育界面临的普遍问题,成熟的商业化剽窃检测系统运行时间和经济代价高,不适合实时性、轻量级的学生作业等日常检测。对基于文本指纹的Winnowing剽窃检测算法进行扩展,在提取指纹的同时记录文本定位及其长度信息,给出了指纹提取、文本定位、剽窃指纹索引合并等算法,实现了剽窃文本的检测、定位、标记。实验结果及算法在应用系统中实际运行状况表明,算法的扩展对其性能影响不大,普通硬件配置条件下即可满足中小规模应用需求。扩展算法在原算法轻量级、高效率、可靠性和灵活度高等特点基础上,进一步拓展了Winnowing的功能,增强了原算法的适应性和应用价值。