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1.
一、引言现在,“可移动计算”是指用户使用携带的便携式计算机(典型地是IBM-PC兼容机)运行最初为非移动环境设计的系统软件。当用户旅行时,这些计算机通过调制解调器与其它计算机连接;当用户在办公室时,通过直接网络连接。典型地,办公室计算机中存放数据的主拷贝,旅行前所需的数据卸到便携式计算机上,回来后重新加载到办公室计算机上。用户完全对确保文件的正确装卸负责。近年来的技术进步已使得便携式计算机的能力 相似文献
2.
本给出拓广的左线性递归变换算法并证明其正确性。拓广的左线性递归中可以包含一个或多个IDB谓词,它是左线性递归的一般化和左线性递归计算算法一样,本提供的算法遵循魔集的模式:首先改写规则,然后用半扑质的自底向上算法计算新规则,算法的有效性也在本作简略讨论。 相似文献
3.
4.
提出了一种基于乳房水平面与乳房矢状面相结合的多维度DCE-MRI乳房图像全自动分割方法。方法分为3部分,即基于乳房水平面的分割,基于乳房矢状面的分割,以及水平面与矢状面相结合的分割方法。首先,基于水平面的分割方法通过阈值确定乳房外边缘,经过梯度算法后,根据乳房与胸大肌分界面的特点设定约束条件,得到分界面的分割曲线。其次,基于乳房矢状面的分割方法使用双边滤波、边缘提取法对图像预处理,分区计算分割曲线。最后,矢状面的分割结果根据图像三维大小按比例映射到水平面上,将两者的分割结果结合,然后根据相邻图像之间的相关性,从而进行优化,输出分割结果。通过对24例DCE-MRI病例测试,与手动分割得到的结果对比,平均重叠率为93.33%,平均差异度为8.14%。 相似文献
5.
6.
提出了一种使用基于贝叶斯的基分类器建立组合分类器的新方法PCABoost.本方法在创建训练样本时,随机地将特征集划分成K个子集,使用PCA得到每个子集的主成分,形成新的特征空间,并将全部的训练数据映射到新的特征空间作为新的训练集.通过不同的变换生成不同的特征空间,从而产生若干个有差异的训练集.在每一个新的训练集上利用AdaBoost建立一组基于贝叶斯的逐渐提升的分类器(即一个分类器组),这样就建立了若干个有差异的分类器组,然后在每个分类器组内部通过加权投票产生一个预测,再把每个组的预测通过投票来产生组合分类器的分类结果,最终建立一个具有两层组合的组合分类器.从UCI标准数据集中随机选取30个数据集进行实验.结果表明,本算法不仅能够显著提高基于贝叶斯的分类器的分类性能,而且与Rotation Forest和AdaBoost等组合方法相比,在大部分数据集上都具有更高的分类准确率. 相似文献
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8.
9.
10.
基于UFEI的BOOTKIT攻击能对UFEI固件、操作系统的完整性进行破坏,严重影响计算机安全。基于此,该文提出一种新的基于UEFI固件的BOOTKIT检测方法UDS,来保护固件和操作系统的安全。UDS以UEFI虚拟设备驱动程序的形式实现,在OS之前加载启动;采用了将完整性检测与文件恢复相结合的策略,对固件和操作系统内核进行保护;并通过代码混淆和文件隐藏的方法,防止UDS自身被BOOTKIT攻击。实验表明,UDS能有效保护固件和OS的完整性,防范基于UEFI的BOOTKIT攻击,具有启动时间早、空间开销少及自我保护性好的优点。 相似文献