【摘 要】
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日志分析是国网成都供电公司日常网络安全防护工作中必不可少的一个重要环节，安全运维人员需要在巨量复杂的日志中寻找攻击者的蛛丝马迹，这个过程需要耗费大量时间和精力来完成，迫切需要提升日志分析效率。本文提出一种基于流量清洗规则与OneClass SVM算法相结合的日志降噪分析技术，该技术使用了One-Class SVM[1]（单类支持向量机）算法，将数据挖掘One-Class SVM算法模型在日志分析技
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日志分析是国网成都供电公司日常网络安全防护工作中必不可少的一个重要环节，安全运维人员需要在巨量复杂的日志中寻找攻击者的蛛丝马迹，这个过程需要耗费大量时间和精力来完成，迫切需要提升日志分析效率。本文提出一种基于流量清洗规则与OneClass SVM算法相结合的日志降噪分析技术，该技术使用了One-Class SVM[1]（单类支持向量机）算法，将数据挖掘One-Class SVM算法模型在日志分析技术中进行应用，大量减少了需要分析的日志数量，有效提高了日志分析效率。
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2013年4月,江宁区博物馆工作人员对南京市江宁区湖熟街道的两座古墓进行了抢救性清理。其中M1为一座前后双室的砖室墓,墓内出土各类随葬品共33件,均为铜质,其中一枚印有"都乡"字样的铜印尤其值得注意。根据墓葬形制和出土遗物分析,可以判断该墓年代为东汉中晚期。
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过一硫酸盐（peroxymonosulfate,PMS）和炭材料在环境修复领域表现出了很大潜力。储量丰富、环境友好、物理化学特性可控的炭材料可活化PMS产生活性氧物种（SO4·-、HO·和1O2等）或诱导电子转移,但其催化活性与稳定性仍存在很大的提升空间,且界面反应机理尚不明确。针对以上问题,本论文提出对炭材料进行改性并调控其界面结构,用于高效活化PMS。通过非金属杂原子（N、S）掺杂来调节炭材料
当前,凭借氟原子较小的原子半径、较低的极化率以及较高的键能,含氟聚合物在航空航天、石油化工、电子信息和医药等领域得到了广泛应用,这些氟化材料的开发极大地改变了人们的生活。根据含氟链段所处位置的不同,可以细分为主链型和侧链型含氟聚合物,其中主链型含氟聚合物克服了传统含氟均聚物因结晶度高和溶解性差而带来的问题,并且表现出许多独特的性能。但是,合成主链型含氟聚合物的常规方法过于繁琐、条件过于苛刻,因此,
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