【摘 要】
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无线通信网络数据量较大，导致挖掘质量与效率有所下降，使得网络数据安全态势评估结果与实际结果存在较大误差，为此提出基于深度学习的无线通信网络数据安全态势感知方法。收集无线通信网络数据安全数据，并对采集到的数据进行预处理，利用所搭建的基于深度学习的自编码器提取网络安全态势特征。使用Apriori算法深度挖掘无线通信网络数据安全关联数据，利用深度学习实现网络安全态势预测，结合预测结果与数据融合结果搭建网
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无线通信网络数据量较大，导致挖掘质量与效率有所下降，使得网络数据安全态势评估结果与实际结果存在较大误差，为此提出基于深度学习的无线通信网络数据安全态势感知方法。收集无线通信网络数据安全数据，并对采集到的数据进行预处理，利用所搭建的基于深度学习的自编码器提取网络安全态势特征。使用Apriori算法深度挖掘无线通信网络数据安全关联数据，利用深度学习实现网络安全态势预测，结合预测结果与数据融合结果搭建网络安全态势感知模型，实现无线通信网络数据安全态势感知。实验结果表明，所设计方法的无线通信网络数据安全态势感知的敏感度较高，预测准确性极高，具有较强的可靠性。
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鸡公山花岗岩是桐柏-大别山造山带的一处重要岩基。为探讨鸡公山花岗岩的岩石成因和动力学背景，指导区域找矿，对鸡公山岩体开展了锆石U-Pb定年、岩石地球化学和Sr-Nd-Hf同位素研究。岩石地球化学分析结果显示，岩体具准铝质-弱过铝质花岗岩特征，属于高钾钙碱性系列；副矿物有少量角闪石，为分异I型花岗岩。锆石U-Pb定年测得岩体年龄值为141.8±0.8 Ma（n=26, MSWD=1.15）,表明鸡公
当下信息技术不断发展,传统音乐教学方式已经不适用素质教学潮流,在音乐新课程标准下,要求教师转变主导地位,让学生成为主体。信息技术元素融入音乐课堂成为我们一线教师不断研究与探索的教学模式,教师逐渐成为学生的合作者与交流者,现代化设备的运用能够更好的激发学生音乐学习兴趣,践行素质教育理念。本文以生为本理念为第一,打造音乐信息化课堂,旨在提高学生学习效率。
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