【摘 要】
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在海量数据中快速、准确地对数据进行分类分级,快速识别用户异常行为是目前数据安全领域的重要研究内容.在数据分类分级研究领域,自然语言处理技术提升了分类分级的准确率,但是中文语体混杂、无监督学习准确率低、有监督学习样本标注工作量大等问题亟待取得关键突破.本文提出多元中文语言模型和基于无监督算法构建样本,突破数据分类分级领域面临的关键问题.在用户异常行为分析研究领域,由于样本依赖度过高,导致异常行为识别准确率较低,本文提出利用离群点检测方法构建异常行为样本库,解决样本依赖过高问题.为验证方法可行性,进一步构建实
【机 构】
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在海量数据中快速、准确地对数据进行分类分级,快速识别用户异常行为是目前数据安全领域的重要研究内容.在数据分类分级研究领域,自然语言处理技术提升了分类分级的准确率,但是中文语体混杂、无监督学习准确率低、有监督学习样本标注工作量大等问题亟待取得关键突破.本文提出多元中文语言模型和基于无监督算法构建样本,突破数据分类分级领域面临的关键问题.在用户异常行为分析研究领域,由于样本依赖度过高,导致异常行为识别准确率较低,本文提出利用离群点检测方法构建异常行为样本库,解决样本依赖过高问题.为验证方法可行性,进一步构建实验系统开展实验分析,通过实验验证所提出方法可以显著提高数据分类分级和异常行为分析的准确率.
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近年来,我国医疗健康和养老服务行业存在资源结构不平衡、医养服务智能化水平低、跨域协同难等问题;同时,缺乏应对重大疫情与突发公共卫生事件的信息化体系与机制.针对上述问题,本文基于大数据、人工智能、物联网、服务计算等新一代信息技术,通过服务模式、服务匹配、医养大数据治理、智能化诊疗服务与智能化辅助诊断机器人等关键技术创新以及智能化医养融合服务平台的研发,通过“互联网+医疗健康”和“互联网+养老”服务体系的深度智能化协同,实现了医疗健康与养老服务的深度融合,解决了医养服务资源整合难、多源多模态数据与异构系统治理
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现有时空感知的表示学习框架无法对强时空语义的实际场景存在的“When”、“Where”和“What”3个问题给出一个统一的解决方案.同时,现有的时间和空间建模上的研究方案也存在着一定的缺陷,无法在复杂的实际场景中取得最优的性能.为了解决这些问题,本文提出了一个统一的用户表示框架—GTRL(geography and time aware representation learning),可以同时在时间和空间的维度上对用户的历史行为轨迹进行联合建模.在时间建模上,GTRL采用函数式的时间编码以及连续时间和上
通过熔融共混将β成核剂WBG-Ⅱ和烷基化氧化石墨烯(GO-ODA)混入等规聚丙烯(iPP)中,研究了 GO-ODA对WBG-Ⅱ自组装行为的影响.结果表明:GO-ODA的加入会影响WBG-Ⅱ自组装形态,GO-ODA可以通过氢键相互作用为组装过程中的成核剂提供额外成核位点.另外,在iPP非等温结晶过程中,WBG-Ⅱ和GO-ODA对复合材料的起始结晶温度(Tcon)和结晶峰温度(Tcmax)表现出协同效应,而不是叠加效应.当最终加热温度(Tf)低于220℃时,复合材料的Tcon和Tcmax对GO-ODA含量不敏
采用聚乙二醇辛基苯基醚(OP-10)、十四烷基三甲基溴化铵(TTAB)对蒙脱土(MMT)进行改性,得到有机化改性蒙脱土(OMMT).采用分散性试验、X射线衍射仪(XRD)测试等手段研究了 MMT有机化改性效果,并将OMMT、玻璃纤维(GF)与尼龙66(PA66)经双螺杆熔融共混得到PA66/GF/OMMT复合材料,研究了复合材料的力学性能、阻燃性能和阻隔性能.结果表明:OMMT与无水乙醇、甲苯、苯的相容性得到了极大提高,TTAB能插入到MMT层间,使MMT层间距扩大至2.685 nm;OMMT的加入能提高
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