【摘 要】
：
多模态是描述一个整合不同数据包括文本、图像、声音等信息的过程.在互联网领域,设备单位归属是指连接到互联网中的设备属于哪一个单位或组织.网络设备所属单位的识别对提高网络的安全性和服务性等方面起着重要的作用.域名作为计算机的定位标识,确定它所属的单位对网络的安全和管理十分必要.现有的确定域名所属单位的方法通常是通过查询设备注册商,但由于提供服务的云服务商,域名服务商的存在,大多数域名的注册单位并不是域名的使用单位.为了能快速、准确地确定域名所属的单位,这篇文章以域名对应的网站为基础,通过分析网站中的文字信息和
【机 构】
：
河南大学 开封 475000;中国科学院大学 北京 100049
论文部分内容阅读
多模态是描述一个整合不同数据包括文本、图像、声音等信息的过程.在互联网领域,设备单位归属是指连接到互联网中的设备属于哪一个单位或组织.网络设备所属单位的识别对提高网络的安全性和服务性等方面起着重要的作用.域名作为计算机的定位标识,确定它所属的单位对网络的安全和管理十分必要.现有的确定域名所属单位的方法通常是通过查询设备注册商,但由于提供服务的云服务商,域名服务商的存在,大多数域名的注册单位并不是域名的使用单位.为了能快速、准确地确定域名所属的单位,这篇文章以域名对应的网站为基础,通过分析网站中的文字信息和图像信息,提出了一种基于多模态的识别域名所属单位的方法.实验结果表明,与已有方法比较,这篇文章中介绍的方法在识别域名的真正所属单位的方面拥有着更好的性能.
其他文献
云制造是一种实现制造资源和能力流通的先进制造模式,而云制造服务组合是云制造中的一个关键问题.云制造平台上的部分高端制造服务具有稀缺性,在面向复杂重型装备的制造服务中尤其如此.同时,云制造过程中由于生产环境的波动而导致的产品质量损失不可忽略.考虑上述情况,在基于帕累托包络的选择算法(PESA2)的基础上,提出一个改进的双目标云制造服务组合模型及基于距离的自适应PESA2算法(DA-PESA2).该模型考虑制造服务的稀缺性,并将产品质量损失和生产过程中的可持续性过程指标纳入模型.在DA-PESA2算法中,基于
为提高国产汽车消费忠诚度,改善客户关系,从微观视角研究了顾客抱怨的产生和负面口碑的扩散过程及规律,指导自主品牌整车企业实施持续改进.首先,依据负面口碑形成过程,将汽车消费生态圈参与个体划分为不同状态,借鉴SIR疫病模型,刻画负面口碑传播过程.其次,考虑到抱怨个体的异质性,利用异质元胞自动机建模方法,构建负面口碑传播的动力学模型.最后,借助离散动力学仿真,研究初始抱怨比例、产品质量水平、售后服务水平和抱怨者分布模式等对负面口碑扩散的影响.结果表明,负面口碑的扩散效应明显,产品质量和售后服务作为顾客抱怨的补偿
为提升用户满意度及项目交付成功率,针对传统软件研发中对产品创新及用户创新偏好研究不足的问题,提出了面向特征考虑用户创新偏好的软件产品创新机会识别及优先级分析方法.首先,结合区间二元语义、质量功能展开(QFD)和决策实验与评估试验法(DEMATEL),将用户需求及重要度转换为软件产品的特征及重要度;其次,在利用创新Kano(I-Kano)模型分析用户创新偏好的基础上,运用多维技术创新地图提出的创新法则识别软件特征的创新机会,并量化创新机会的满意度;再次,采用由软件特征重要度、创新机会满意度及成本构成的ISC
联合研制是制造业开放交流,推动高质量发展的重要技术实现路径.交易结构设计是其合约基础和效率保障.一些联合研制项目,尤其是国际间联合研制项目,因缺乏有效的交易结构设计理论与方法等,致使项目立项失当或实施失控,甚至中止.因此,为指导联合研制项目合理立项与顺利实施,提出并研究了联合研制与交易结构设计交互关系;在魏朱商业模式理论拓展研究基础上,提出了其交易结构设计定位内涵、模式特征、关键要素体系;提出了联合研制项目全方位四模块、全生命周期六阶段、全要素七十项内容的交易结构体系构建模式;形成了联合研制项目交易结构设
随着物联网系统的迅速发展,越来越多设备和参与方加入到系统中.但是,大多数现有系统采用中心化的管理方式,在可扩展性、数据安全与隐私性、多方协作、数据共享方面面临诸多挑战.区块链技术是一种结合数字加密、分布式计算的点对点分布式记账技术,具有去中心化、不可篡改、可验证、可追溯等特性,为物联网系统面临的安全、协作和信任问题提供了解决方案.论文阐述了物联网系统前存在的挑战,分析了区块链在这些应用场景下的优势特性,并对区块链在物联网领域的应用解决方案做了对比和归纳,对区块链+物联网应用具有一定的借鉴意义.
股票市场作为金融系统的重要组成部分,是一个典型的具有结构复杂性和节点复杂性的复杂网络系统.作为拆分和了解复杂网络的有力工具,社团结构分析被广泛应用于社交网络、物流网络等多种复杂网络系统,并取得了突破性成果.论文采用Pearson相关系数来度量中国A股市场中股票价格波动的相关关系,构建股票市场加权网络,利用改进型社团相似性指标,选定了股票市场时序动态加权网络的步长与社团划分算法,并对社团结构进行了简要分析.
近年来为加快形成多域联合作战能力,美空军将“像作战一样训练”的理念推广应用到新技术、新战术、新能力的试验中,创新推出了“橙旗”、“翠旗”、“黑旗”3个新的以“像作战一样试验”为核心理念、相互联动、三位一体、试训结合的“试验旗”系列演习,为加快研制“天生联合”武器装备体系和快速形成全域作战能力提供重要平台和手段;文章介绍了近年来美空军频繁开展“试验旗”系列演习的实情;分析了“试验旗”成功实施背后的理论方法和能力基础;最后从转变理念、完善机制、整合资源等方面提出了对推动我国武器装备试验鉴定工作发展的启示建议.
分别采用归一化互信息和Pearson相关系数两种指标衡量A股市场股票价格波动相关性,并利用阈值法和PM-FG算法来构建股票市场网络.通过对所构建网络模型的比较和分析,发现基于Pearson相关系数的阈值筛选法表现较优.基于所构建的A股市场时序动态网络,对度中心性进行研究,通过设计度中心性策略并进行实证性分析,得到了市场表现更好的基于社团分析的度中心性策略.
近年来,大规模在线开放课程(MOOCs)发展迅速,吸引了学界的广泛关注.用户退课率极高这一问题的长期存在,使得退课行为预测成为了一个重要的研究课题.目前的退课行为预测模型过于依赖传统的机器学习算法.此外,很多研究忽视了MOOCs用户灵活修课的特点,采用时序无关的方法进行预测.针对目前该领域存在的问题,论文提出了一种融合注意力机制的时序预测模型.该模型首先利用长短期记忆网络从原始的时序数据中学习新的时序隐态表示,再使用多个一维卷积神经网络提取隐态中各类特征的时序模式,最后融合注意力机制,使模型能够通过注意力
聚类是一种无监督分类,常用于机器视觉、图像处理等领域.针对密度峰值聚类算法初始聚类中心需要人工手动选择问题,提出一种自动选择聚类中心算法,通过使用最小二乘法结合决策图进行簇中心选择,并提出改进选点策略进一步减少算法所需时间开销.实验中使用Matlab实现算法,并使用6种UCI常用数据集测试,实验结果表明它的性能优于现有的方法,在无需人为干预的情况下获得较好的聚类效果,对数据集内部规律和噪声点都有较好的识别能力.