大数据背景下编辑记者能力培养对策

信息化和全球化的发展,使得大数据对人们的日常生活愈发重要。记者作为事实和真相的记录者和报道者,必须与时俱进,提高自己的能力。大数据对传统的编辑记者既是机遇也是挑战,编辑记者只有不断创新,提高自己的综合素质和职业能力才能脱颖而出。本文为编辑记者在大数据背景下如何提高自己的能力提出建议。     

岩移沉降观测中数据缺失的一种估算方法

在矿区的岩移沉降观测过程中,由于环境、人为等原因导致观测数据缺失问题,损害了整体观测数据的完整性,影响后续沉降趋势预测.文中提出了一种最大期望算法,通过计算极大似然估计,交替执行E步和M步,最终得到观测缺失数据填补值.利用某矿区实测数据进行实验,对比分析发现最大期望算法对缺失数据填补更接近实际测量值,在实际应用中有一定参考价值.     

计算机网络信息安全中数据加密技术探究

随着科技进步,计算机技术作为生活和工作的重要工具被广泛应用,成为不可或缺的先进技术,可以推动经济发展和产业升级,作用十分突出.但是在计算机应用阶段,网络安全问题却令人担忧,像黑客、病毒等,都会破坏网络环境,让信息隐私受到威胁.无论是企业还是个人,都需要注重这方面的防护工作,防止信息篡改,以免造成麻烦和损失.基于此,从信息安全风险防范的角度进行了分析,掌握核心加密技术,提高网络的安全性.     

巴斯夫推出基于可再生原料的增塑剂产品组合

巴斯夫已开始向PVC行业提供部分基于循环原料的增塑剂组合。对于这种新的增塑剂组合,在价值链的开始阶段,使用可再生或化学循环原料代替化石资源。替代原料根据质量平衡法分配到销售产品中。巴斯夫的生物质平衡(BMB)增塑剂基于可再生原料,名称为Hexamoll■DINCH BMB、Palatinol■N BMB、Palatinol■10-P BMB和Plastomoll■DOA BMB,使用所需数量的生物石脑油或沼气代替化石资源。这些材料来自有机废物或植物油。生物质平衡增塑剂比传统增塑剂的碳足迹更低,有助于节约化石资源。巴斯夫的质量平衡方法和BMB增塑剂都是根据REDcert2认证的。     

基于面元素重排的三维网格模型数据隐藏算法

目的 为了解决目前三维数据隐藏算法不能兼顾无失真和盲提取的问题，提出一种新的完全无失真的三维网格模型数据隐藏盲算法。方法 首先使用混沌逻辑映射选择嵌入与提取模式，保证数据的安全性。然后利用面元素重排，完全不会造成三维模型失真的性质，通过不同嵌入模式规则对三角面元素进行重排，以嵌入秘密数据。接收端则可根据相应的提取模式规则提取秘密数据。结果 仿真结果与分析表明，该算法不会对三维模型造成任何失真，嵌入容量为每顶点2比特，且能抵抗仿射变换攻击、噪声攻击和平滑攻击等。结论 这种三维数据隐藏盲算法无失真，容量大、安全性高、鲁棒性强，适用于三维载体不容修改的情形，如军事、医学、秘密通信和版权保护等。     

链路增益平坦度对OTA测试准确性的影响分析

空口(OTA)测试已广泛应用在无线通信领域,提高测试结果的准确性是OTA测试当前急需解决的问题.文章从影响OTA测试结果准确性的因素链路增益平坦度入手,使用衰减器对测试链路进行增益削剪,分析测试了不同链路增益平坦度对被测件的EVM(误差矢量幅度)、BER(误码率)、TIS(总全向灵敏度)三项性能指标的测试误差与测试不确定度的影响.测试结果表明,增大链路增益平坦度会导致EVM、BER参数发生偏移,降低测试系统的通信质量;当系统的链路增益平坦度为1.82 dB时,测试误差与不确定度接近CTIA测试标准中规定值.最后,提出一种使用增益均衡器降低链路增益平坦度的方法,在链路增益平坦度为3.25 dB的测试系统中可将其控制在0.5dB以内.     

结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。