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一种蒸压加气混凝土稳泡剂及其制备方法
【发表日期】
:
2023年01期
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当今时代信息技术高度发达,数据的数量和维度都急剧增加。这不可避免地造成了冗余数据的产生,从而导致数据信息密度降低,以及存储和使用数据的困难。粗糙集理论是一套从数据中提取知识和信息的理论,其主要思想是利用等价关系对数据进行粒化,并利用粒化得到的等价类对不确定的概念进行近似描述。属性约简是粗糙集理论衍生出的一项热门应用,旨在从数据中去除冗余的属性,而保留重要度较高的属性。由于使用等价关系获取粒化结果,
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漏洞权限是网络安全防护中非常重要的一环,有了漏洞权限就可以构建漏洞利用链,可以指导安全工作者制定合理的应急策略。但是现在的漏洞库中缺乏漏洞权限的信息。目前对漏洞权限生成的研究处在起步阶段,主要使用的是基于专家规则的漏洞权限,使用深度学习方法生成漏洞权限的研究较少,本文提出了一种基于深度神经网络的漏洞权限生成方法,方法和结构具有创新性。(1)针对以往的漏洞权限生成模型过渡依赖漏洞描述信息的问题,本文
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区块链技术以其独有的去中心化、不可篡改、隐私保护和可溯源等原生特性,为许多传统行业和领域进行技术瓶颈突破提供了关键助力。但随着时间的推移和技术的更迭,链上数据往往会不断积累最终达到惊人的数量级,尤其是比特币这种开放的公有区块链系统。庞大的链上数据提升了区块链网络中的节点存储和计算的性能门槛,节点需要具备大量的存储空间进行账本维护。并且新节点同步过程也需要下载、验证和存储同样量级的数据,提升了加入网
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信息化时代得到了快速发展,这使得传输数据的呈现形式变得丰富多彩。然而信息在网络传输过程中安全性未得到保证,在图像加密应用中尤为突出。因此,设计出一种新的安全性强的图像加密算法成为了当前迫切需要解决的问题。混沌所具有的对初始状态值异常敏感、难以预测的伪随机性等特点,与密码学的特性相关联,因此受到了信息安全和密码学研究者的重视,并在密码学当中得到了广泛应用。混沌系统迭代产生的伪随机序列能够为图像加密算
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以互联网新技术为载体,精品在线开放课程日趋受到广大师生的欢迎。在2021年4月的全国职教工作会议中,明确提出要大力推进“岗课赛证”综合育人模式,提升人才培养质量。但从目前传统课程“岗课赛证”融通来看还存在一些问题,如课程内容融通不紧密,课程思政主线不突出,“三教”融通不充分,课程评价不能有效达到学生预期等。针对这些问题,为了更好地适应“岗课赛证”融通要求,也为了使课程更加丰富,开发传统课程(线下)
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随着大数据时代的到来,海量信息喷涌而出,现实生活中的网络信息规模不断扩张。如今在网络中已经涌现出纷繁复杂的节点类型,以及复杂多样的关系类型,甚至伴随出现了节点或关系的附属属性信息,此类异质网络给网络分析带来了挑战。异质网络表示学习的目的是在最大程度上保留网络拓扑结构信息以及丰富语义信息的情况下,将节点嵌入到低维向量空间中,并通过一系列下游验证任务来验证节点表示的准确性。近年来,异质信息网络表示学习
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四边形网格是三维模型数字化表示的重要形式,因其天然具有张量积性质、能够直观地捕获模型的几何特征和语义信息等优良特性,而被广泛应用于多边形建模、高阶曲面造型、纹理映射、有限元建模、压缩等方面。因此,高效率、高质量、自动化地生成四边形网格算法已成为国内外研究内容的热点。基于方向场参数化,从输入的三角形网格中获得特征对齐的四边形网格是目前最有效也是最流行的方法。但是当输入带有小尺度拓扑特征的大型网格模型
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自然语言文本作为互联网中不可或缺的信息载体,近年来其体量呈现爆炸性增长,进而兴起了许多协助用户快速获取信息的技术。其中,事件抽取作为信息抽取的关键子任务,可以为下游的自然语言理解和生成任务提供细粒度的事实数据。同时在基于神经网络的研究方法中,兼顾全局和局部的特征表示法已经被证实是有效的特征提取方法。基于此,本文在篇章级事件论元抽取上的主要研究内容如下:首先,研究了词跨度的实体语义增强嵌入。由于事件
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