基于双向时间卷积网络的半监督日志异常检测

由于日志解析准确率不高以及标记样本不足降低了异常检测的准确率,所以提出了一种新的基于日志的半监督异常检测方法。首先,通过改进字典的日志解析方法,保留了日志事件中的部分参数信息,从而提高日志信息的利用率和日志解析的准确率;然后,使用BERT对模板中的语义信息进行编码,获得日志的语义向量;接着采用聚类的方法进行标签估计,缓解了数据标注不足的问题,有效提高了模型对不稳定数据的检测;最后,使用带有残差块的双向时间卷积网络(Bi-TCN)从两个方向捕获上下文信息,提高了异常检测的精度和效率。为了评估该方法的性能,在两个数据集上进行了评估,最终实验结果表明,该方法与最新的三个基准模型LogBERT、PLELog和LogEncoder相比,F 1值平均提高了7%、14.1%和8.04%,能够高效精准地进行日志解析和日志异常检测。

超声波协同酶法提取香椿老叶可溶性膳食纤维的工艺优化

以香椿老叶为试材,研究超声波协同酶法提取香椿老叶可溶性膳食纤维的影响因素,通过响应面优化试验确定最佳提取工艺参数。结果表明:影响香椿老叶可溶性膳食纤维提取率的因素主次顺序为超声时间>纤维素酶添加量>pH值>超声温度;最佳提取条件为纤维素酶添加量0.50%、超声温度60.0℃、超声时间53.0 min、pH 6.0;此条件下可溶性膳食纤维的提取率可达7.11%,产品杂质含量低,持水力和膨胀力分别为7.29 g/g和4.40 mL/g。

信息技术在高中生物教学中的应用探析

在社会经济的不断发展下,科学技术也在进行飞速的发展,在这样的时代背景下,信息技术也越来越成为教育事业当中的重要部分。在课堂上也逐渐地进行使用多媒体进行教学,在这样的基础上,教学质量也会随着上升,对于教学资源来说,也逐渐地出现共享,这一点可以参考运用在线题库和在线网课中。高中的生物课程是高中阶段的重点科目,在课堂上怎样去高效的应用信息技术就成为了重要的课题。这篇文章就是探析信息技术在高中生物教学中的实际应用进行论述。

美国新经济的发展及对中国经济发展的启示

当今世界，新经济的发展是一个不可逆转的趋势，新经济领域的竞争是国际竞争的焦点。通过分析推动美国新经济发展的因素，提出对中国经济发展的启示。

银行业面临长期困难 商业化还需加快步伐

国有银行商业化是我国金融体制改革的一项重要内容。从国有银行所面临的困境出发，结合国有银行商业化改革的现状，论述国有银行商业化改革应加大力度，把握正确的改革方向。