高校创新创业人才培养模式的分析与构建

培养创新创业人才是我国经济发展和社会进步的重要推动力。深入剖析我国创新创业人才培养模式的现状和存在的问题,结合高校人才培养的特点提出了通过树立正确的创新创业教育理念、加强师资队伍建设、优化现有的课程体系、构筑开放性的产学研实践教育平台、加强学生的创新创业团队建设等方式构建新的高校创新创业人才培养新模式,并采用人才胜任力等模式设计了高校创新创业教育教学评价体系。

基于N-Gram静态分析技术的恶意软件分类研究

为了解决恶意软件分类准确率不高的问题,提出了一种基于N-Gram静态分析技术的恶意软件分类方法。首先,通过N-Gram方法在恶意软件样本中提取长度为2的字节序列;其次,根据提取的特征利用KNN、逻辑回归、随机森林、XGBoost训练基于机器学习的恶意软件分类模型;然后,使用混淆矩阵和对数损失函数对恶意软件分类模型进行评价;最后,将恶意软件分类模型在Kaggle恶意软件数据集中进行训练和测试。实验结果表明,XGBoost和随机森林的恶意软件分类模型准确率分别达到了98.43%和97.93%,Log Loss值分别为0.022240和0.026946。与已有方法相比,通过N-Gram进行特征提取的方法可以更准确地对恶意软件进行分类,保护计算机系统免受恶意软件的攻击。

基于均值迁移的粒子滤波算法研究

针对弱观测噪声环境下的粒子退化现象,特别是观测噪声较小时非线性非高斯的粒子滤波问题,提出了一种基于均值迁移的粒子滤波算法。首先,将核密度估计的无参快速模式匹配算法引入到粒子滤波中,并迭代计算概率密度估计。然后,利用均值迁移估计粒子梯度的方向,计算每个粒子移向其样本的均值。当粒子位置发生改变时,对重采样粒子进行加权处理。最后,根据本算法采样更新粒子集,有效地克服了粒子退化现象并提高了状态估计精度。

基于差分隐私的LBS用户位置隐私保护方案

为了兼顾共享位置数据的可用性和隐私保护需求,针对第三方收集的用户共享位置信息,提出了一种基于差分隐私的LBS用户位置隐私保护方案。首先,对共享位置数据集进行预处理,使用字典查询方式构建位置事务数据库,采用Trie树结构存储位置数据和频率,提高查询效率,减少加噪次数;其次,在Trie树上进行频繁位置选取,并使用差分隐私下的拉普拉斯机制扰动位置频率;最后,基于向上后置处理和一致性约束后置处理2种技术对扰动后的数据进行优化,并通过理论证明所提方案满足ε-差分隐私。结果表明,与已有方法相比,差分隐私保护方案提高了数据处理效率,泛化了敏感位置同时具有较高的精确率和较低的拒真率。所提方案能够有效保护用户的位置隐私,同时在共享位置数据可用性方面具有一定的参考价值。

基于多特征融合的恶意软件分类方案

传统的恶意软件分类特征提取常以单一特征作为检测分类标准,存在检测准确率低、效果差问题,为此提出了一种提取多重静态特征进行融合并利用集成学习算法进行恶意软件家族分类方案.首先,在Kaggle数据集上对反编译恶意样本提取字节码、操作码、API序列和灰度图四种不同角度的静态特征;然后,利用卡方检验和皮尔逊相关系数进行重要特征选择,筛选出与类标签相关性强的特征;最后,将筛选出的重要特征输入到GBDT算法、XGBoost算法和随机森林算法等集成学习模型中进行恶意软件家族分类.实验结果表明,与传统的恶意软件分类方案相比,基于多特征融合的集成学习恶意软件分类方案准确率达到99.8%.相较传统单一特征机器学习分类方案能有效的提高对未知或变体恶意软件检测和分类的准确率.

论转型发展中的“四四制”人才培养模式

随着国家经济和科技的快速发展,对高校的人才培养提出了更高的要求,高校的转型发展势在必行,河北科技大学理工学院作为河北省应用技术型大学的转型发展试点院校之一,以学生发展为主体,以社会需求为目标的提出了"四四制"人才培养战略,对不同类型、不同学业水平、不同兴趣追求的学生设计了个性化的培养方案和多样化的发展平台,经过多年来的实践和完善,取得了良好的效果。

智慧化人力资源管理信息服务平台架构设计与实现

人力资源是企业发展和社会进步的重要组成保障,传统的管理方式存在着数据采集量不足、共享程度不够、数据异构程度高等问题,无法满足管理者的需求,本文提出了以大数据、物联网和智慧算法为核心的技术架构,很好地实现了异构数据的同构化处理,海量数据的挖掘和利用,从而为提高人力资源管理的科学性、智慧性铺平了道路.

基于BiLSTM和注意力机制的智能合约漏洞检测方案

针对传统智能合约漏洞检测方案的检测准确率低以及采用深度学习的方案检测漏洞类型单一等问题,文章提出基于双向长短期记忆(Bi-Directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)网络和注意力机制的智能合约漏洞检测方案。首先,利用Word2vec词嵌入技术对数据进行训练,通过训练获得操作码词向量表示;然后,通过将词向量传入BiLSTM来提取序列特征,并利用注意力机制为不同的特征赋予不同的权重以突出关键特征;最后,通过激活函数进行归一化处理,实现智能合约漏洞的检测与识别。文章在以太坊上收集了3000个智能合约,并利用这些合约对模型进行实验和评估。实验结果表明,与深度学习模型和传统工具相比,文章所提方案的精确率、召回率和F1分数均有一定提升,能够准确识别出4种类型的智能合约漏洞,准确率达86.34%。

基于Wavelet-CNN网络的人类活动识别技术

针对传统的识别方法不能满足人类活动识别(Human Activity Recognition,HAR)技术研究需求的现状,提出了一种基于小波变换和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)相结合的深度学习模型。将多通道传感器的波形数据通过小波变换分解并重组作为输入。利用不同卷积核的CNN高效提取多维特征,使用最大池化层对人体无意识抖动引起的干扰噪声进行滤波操作。经过全连接层输出分类,实现对人体活动状态的准确识别。实验分别从模型收敛速度、损耗和精度三方面评估了模型性能,并在OPPORTUNITY公共数据集上与较先进的识别模型进行了对比。实验结果表明,提出的小波变化卷积网络Wavelet-CNN实现了91.65%的F1分数,具有更高的活动识别能力。

市场经济条件下发展校办产业的思路

改革开放以来,我国高等学校校办产业迅速崛起和蓬勃发展,对于发展我国的高等教育事业起了重要的作用。但在校办产业的发展过程中,还存在不少问题,和建立社会主义市场经济体制,和高等教育管理体制改革不相适应。因此,探索社会主义市场经济条件下发展校办产业的路子非常必要。

立式车床加工薄壁工件工艺解析

针对某些形状精度和尺寸精度要求较高的薄壁管零件,设计工艺加工工艺,保证工件在加工过程中避免因加工切削力和装卡力不当而产生的刚性变形。