基于表征学习的网络游戏流量识别

进行基于表征学习的网络游戏流量识别研究.首先,由于流量识别领域公开数据集中缺乏游戏流量,采集各类游戏流量,并建立各种游戏与进程端口的映射关系,基于该映射关系从采集的流量中过滤游戏流量,扩展公开数据集;利用深度学习中的表征学习模型,对经过预处理的原始端到端游戏流量自动进行特征学习和特征选择;最后用分类器进行游戏类别识别.通过构建特征空间由卷积神经网络自学习原始信息的特征,成功避免传统机器学习算法中流量数据集的二次处理导致的信息丢失以及流量分类模型对特征选择的依赖.实验结果表明,相比于原数据集的分类效果,扩充后的数据集在神经网络模型上的分类准确率提高了5%,游戏流量识别准确率达到92%,识别性能明显提升.

武汉地区碎石土填方地基强夯处理效果分析

结合武汉市江夏区碎石土填方夯实地基工程实例,介绍了该种填料的主要特性和项目实际强夯击实情况,通过浅层平板荷载试验、重型动力触探试验研究,分析了夯实地基的处理效果,总结该类型夯实地基的变形模量、加固深度等一般规律。通过后期近1a的沉降观测数据,分析沉降变形特征,并进一步验证强夯处理的有效性和适用性。

暖心携手“益加亲” 此心安处是吾乡

“妍妍,爸爸妈妈去上班了,阿姨陪你好不好?”今年春节,江苏省南通市崇川区八里庙村社区的巾帼志愿者徐星晨正在和来自徐州的周妍希小朋友一起剪窗花、贴窗花。周妍希的爸爸妈妈是辖区某企业的职工,为了工作,过年也不能陪在孩子身边。了解情况后,徐星晨便牺牲了陪伴儿子的时间,充当起妍妍的临时妈妈,让身在异乡的她感受到家的温暖。