计算机数据存储备份的分类与对比分析

当前计算机数据存储备份面临着较大压力,加强存储备份技术研究可有效防止数据的破坏与丢失。对计算机数据存储系统进行了分类和技术对比,并对数据备份技术做了分类与介绍,明确了各种技术的优缺点与应用范围,为计算机数据的存储灾备提供帮助与参考。

浅析我国体育旅游调查研究的分类与对比

文章通过对体育旅游中各种调查研究方法的分类与对比,就如何做好体育旅游方面的调查研究提出了要求,明确了体育旅游调查研究中的一些原则和做法。

民用建筑暖通空调系统分类与对比

暖通空调系统是民用建筑不可或缺的重要部分,若选用不当,建筑内部空气环境、舒适度,以及经济性等均会受到直接影响。对民用建筑常用空调系统的分类进行简要梳理,提出既能定性又能定量地选用空调系统的对比评分表,并以多联机、风冷热泵水系统、离心机+市政供热3种系统为例进行对比,供业主及相关人员在选用空调系统时作为参考。

计算机数据存储备份的分类与对比分析

随着计算机技术的高度普及与应用，越来越多的数据涌现出来，在如此大规模的数据爆发时代，计算机数据储存备份技术也受到了更多的关注，数据的保存，分类以及对比是数据管理的重要方面，在明确就似乎优势与应用范围的前提下，更好的对数据进行处理与保存，进而应对未来可能出现的计算机安全问题。

计算机数据存储备份的分类与对比分析

随着网络时代的到来, 我们已经逐渐的进入了信息化时代, 在信息化时代对计算机的数据进行存储备份是很重要的问题, 目前来看还面临着较大的压力, 因此加强对于存储备份技术的研究, 不但能够有效地预防数据遭到破坏或者丢失, 而且对于个人信息的保护也起到了很大的作用, 因此本文对计算机的数据存储的备份进行了研究, 主要包括对其进行分类并且对于各种备份技术进行对比分析, 使得各种技术的优缺点更加的明确.

中、美石油储量的分类与对比

由于受政治、经济体制、工业发展历史和资源条件的影响,各国石油储量分类的具体含义有较大差别,了解世界石油储量,便于与我国石油储量分类进行对比。这里介绍我国和美国石油储量分级的特点及其含义。

高光谱预处理方法与多模型在分类判别中的对比研究

高光谱技术能够快速、无损地获取丰富的信息,在植物研究和监测中已成为一种广泛应用的工具。茄科植物作为一种重要的经济农作物,与高光谱技术结合进行研究具有巨大的应用潜力。本研究采用高光谱技术对茄科植物的初烤后不同部位叶片进行分类研究。采用Field Spec 3光谱辐射仪对293份不同部位的茄科植物粉末样本进行高光谱采样,采用S-G平滑以及一阶导数和二阶导数的方法对数据进行预处理,用于信息增强和去除噪声,并通过偏最小二乘法对数据进行降维,以减少冗余特征。基于降维数据,采样支持向量机、逻辑回归、K近邻、决策树、随机森林和梯度提升决策树这六种机器学习算法建立分类模型。结果显示,在分类任务中,经过一阶导数处理后,支持向量机模型最佳,在训练集和测试集上分别实现了100.0%和84.7%的准确率。经网格参数优化后确定最优参数为:最大深度不限制,最小样本分割数为4,估计器数量为200。参数优化后五折交叉验证准确率为88.1%,训练集准确率为100%,测试集准确率为86.4%。研究结果表明,预处理方法结合降维方法能够增强数据信息使得分类模型能够更好地捕捉茄科植物样本的特征。该研究对于快速、准确、无损地区分茄科植物的部位具有重要意义。

先天口面裂的分级分类诊疗专家共识

先天口面裂是颌面部最常见的出生缺陷,其预后根据畸形的病因和严重程度的不同有着很大的差别。其中非综合征型先天口面裂的畸形程度较轻且治愈效果好,综合征型先天口面裂常因伴有身体其他器官的异常而致使治疗难度较大,预后较差。本共识对不同严重程度的先天口面裂进行详细的分级分类,并提出相应的诊疗指南,为患者家庭应对产前筛查结果、选择治疗方案提供参考,对我国预防和控制严重出生缺陷发生、促进人口长期均衡发展具有重要意义。

基于XLNet和多粒度对比学习的新闻主题文本分类方法

新闻主题文本内容简短却含义丰富,传统方法通常只考虑词粒度或句粒度向量中的一种进行研究,未能充分利用新闻主题文本不同粒度向量之间的关联信息。为深入挖掘文本的词向量和句向量间的依赖关系,提出一种基于XLNet和多粒度特征对比学习的新闻主题分类方法。首先,利用XLNet对新闻主题文本进行特征提取获得文本中词、句粒度的特征表示和潜在空间关系;然后,通过对比学习R-Drop策略生成不同粒度特征的正负样本对,以一定权重对文本的词向量-词向量、词向量-句向量和句向量-句向量进行特征相似度学习,使模型深入挖掘出字符属性和语句属性之间的关联信息,提升模型的表达能力。在THUCNews、Toutiao和SHNews数据集上进行实验,实验结果表明,与基准模型相比,所提方法在准确率和F 1值上都有更好的表现,在三个数据集上的F 1值分别达到了93.88%、90.08%、87.35%,验证了方法的有效性和合理性。

基于改进Res2Net与迁移学习的水果图像分类

针对传统水果图像分类算法特征学习能力弱和细粒度特征信息表示不强的缺点,提出一种基于改进Res2Net与迁移学习的水果图像分类算法。首先,针对网络结构,在Res2Net的残差单元中引入动态多尺度融合注意力模块,对各种尺寸的图像动态地生成卷积核,利用meta-ACON激活函数优化ReLU激活函数,动态学习激活函数的线性和非线性,自适应选择是否激活神经元;其次,采用基于模型迁移的训练方式进一步提升分类的效率与鲁棒性。实验结果表明,该算法在Fruit-Dataset和Fruits-360数据集上的测试准确率相比Res2Net提升了1.2%和1.0%,召回率相比Res2Net提升了1.13%和0.89%,有效提升了水果图像分类性能。

基于卷积神经网络和多标签分类的复杂结构损伤诊断

为研究复杂空间框架节点损伤识别问题,利用多标签分类的优势,构建了多标签单输出和多标签多输出两种卷积神经网络模型,用于框架结构节点损伤位置的判断和损伤程度诊断。针对复杂结构损伤位置判断时工况多、识别准确率不高等问题,提出了一种能对结构进行分层(或分区)处理并同时完成损伤诊断的多标签多输出卷积神经网络模型。分别构建了适用于多标签分类的浅层、深层和深层残差多输出卷积神经网络模型,并对其泛化性能进行了研究。结果表明:提出的模型具有较高的损伤诊断准确率和一定的抗噪能力,特别是经过分层(分区)处理后的多标签多输出网络模型更具高效性,有更快的收敛速度和更高的诊断准确率;利用多标签多输出残差卷积神经网络模型可以从训练工况中提取到足够多的损伤信息,在面对未经过学习的工况时也能较准确判断各节点的损伤等级。

乡村分类的新方法:沙漏法模型体系构建——基于资源县的实证研究

随着乡村振兴战略持续深入推进,乡村管理的精细化水平不断提升,乡村分类的重要性也日益显现。目前,乡村分类主要依赖于定性和量化技术,但研究发现,单一的分类结果往往无法全面反映乡村类型的核心特征。为解决这一问题,创新性地提出了一种名为“沙漏法模型体系”的乡村分类方法。该方法融合定性和定量两种方法,通过层层筛选,最终得出乡村分类结果。沙漏法模型体系具有客观性、灵活性、普适性以及技术检验与反馈等多重优势。在资源县的实证研究中,该方法展现出较高的准确性,为不同类型乡村的发展提供了规划指引和治理策略。

基于Ollivier-Ricci曲率的图扩散节点分类算法

为解决图扩散方法在处理复杂边关系时精度降低的局限性,提出了一种基于曲率的图扩散神经网络。首先,引入Ollivier-Ricci曲率量化图的边曲率,提供关于图结构的几何度量;其次,运用曲率调整随机转移矩阵的权重,根据几何关系进行相应的权重修改;最后,将处理后的曲率矩阵与图扩散矩阵结合,更新权重系数进行模型训练。实验结果表明,与传统的图扩散方法相比,改良后的方法保持了有效地平滑图信号和减少高频噪声的优点,并在不同边和节点数量的数据集上将精度提高0.3~2.0百分点。该方法通过优化图扩散的消息聚合,能够更有效地利用图结构中的节点信息和边权重,从而提升节点分类任务中的模型性能,为未来基于图方法的研究提供了更可靠的方法与实验。

面向长尾分布的民众诉求层次多标签分类模型

接诉即办是实现社会治理智能化、提高人民满意度的重要举措,其中精准分析民众诉求智能匹配工单处理部门,实现诉求的快速响应、高效办理尤为关键;然而,民众诉求数据中的诉求描述不清晰、类别混淆且比例失衡会导致诉求类别分析困难,影响了智能派单的效率与准确性。针对上述问题,提出编解码器结构的诉求层次多标签分类模型(HMCHotline)。首先,在文本编码器中引入诉求领域中的细粒度关键词先验知识以抑制噪声干扰,并融合诉求的时空信息提高语义特征的判别力;其次,利用标签层次结构生成具有层次与语义感知的标签嵌入,并构建基于Transformer模型的标签解码器,利用诉求的语义特征和标签嵌入进行标签解码;同时,在标签的层级依赖关系基础上引入动态标签表策略限制标签的解码范围,以解决标签不一致问题;最后,采用Softmax分组策略将样本数量相近的标签类别分为同组进行Softmax操作,从而缓解由标签长尾分布导致的分类准确率低的问题。在Hotline、RCV1(Reuters Corpus VolumeⅠ)-v2和WOS(Web Of Science)数据集上的实验结果表明,相较于层次感知的标签语义匹配网络(HiMatch),所提模型的Micro-F1分别提高了1.65、2.06和0.43个百分点,验证了模型的有效性。

GKPA-联合全局与关键区域的光学-SAR中分辨率遥感影像场景分类

遥感影像场景分类是自然灾害检测和城市功能规划等实际应用的基础,因此研究遥感影像场景分类具有重要意义。基于深度学习的方法由于其强大的特征提取能力已经成为遥感影像场景分类领域最常用的方法,此类方法强烈依赖数据集的质量。现阶段场景分类领域的数据集大多为高分辨率的光学影像,易于提取有效的语义特征。在面对中分辨率场景时,影像中细节信息更匮乏,有效特征不够显著,场景分类具有更大难度,相较于高分辨率场景分类精度不够理想。在此情况下,利用其他模态的数据如合成孔径雷达(SAR)提供互补特征可以有效改善场景分类精度。考虑到以上现状,本文构建光学-SAR遥感影像场景分类数据集(OS-RSISC),基于此数据集进一步提出了一个联合全局与关键区域的感知注意力双模态场景分类框架(GKPA-RSSC)。实验结果显示GKPA-RSSC相较于对比方法具有最高的分类精度,总体精度达81.97%。光学-SAR数据与单模态数据的对比试验结果突显双模态数据的优势,进而验证了本文提出的光学-SAR场景分类数据集的重要意义。

基于矢量分类的NPC型三电平双三相PMSM的改进模型预测电压控制

多电平多相电机驱动系统存在电压矢量数目多、冗余复杂及多目标非线性约束等问题。以二极管钳位型三电平六相逆变器驱动双三相永磁同步电机为研究对象,以电机谐波电流抑制和逆变器直流侧中点电位平衡控制为目标,提出一种基于电压矢量三角区域分类的改进模型预测电压控制策略。首先,以基波子平面大投影幅值为原则,对729个电压矢量进行初筛;接着,基于三角区域分类方法对筛选后的电压矢量进行分类,并对期望电压进行所属三角区域定位、确定候选矢量。设计满足电机定子电流谐波抑制及逆变器中点电位平衡控制的目标函数;根据电机数学模型和逆变器特征研究多目标控制权重因子的理论设计方法。不同工况下的有效性及对比实验表明,所研究的控制策略不仅能改善多电平多相电机驱动系统的多目标控制性能,还能有效降低控制器计算负担。

责任政治:党建引领社区分类治理的行动逻辑

党建引领社区分类治理是基层政治改革的新趋向,蕴藏着合法性与有效性的责任政治。本文以责任政治的“观念—结构—行动”为分析框架,结合重庆市D社区“三事分流”的实践样本,有效回应了基层党组织引领社区分类治理的行动逻辑。具体而言,社区分类治理的行为过程彰显了党组织的核心地位和价值引领。以党建引领为主要手段,重构了社区分类治理的责任观念,理顺了社区多元主体的权责结构,激活了社区多元主体的责任行动;党建引领构建了社区分类治理的责任共同体,有效彰显了共识机制、责任机制和激励机制的统合作用。因此,巩固党建引领社区分类治理的实践成效,要围绕分类治理的责任行动,加强社区党组织的引领能力,以构建责任共同体为指引,激活基层党组织的责任观念,不断调适责任结构的存在样态,在激励机制的基础上,落实党建引领社区分类治理的政治责任。

《关于规范医疗器械产品分类界定工作的公告》修订内容深度剖析与技术展望

本文深入剖析了2024年国家药品监督管理局《关于规范医疗器械产品分类界定工作的公告》(以下简称“新版《公告》”)的修订内容,重点关注其修订背景、修订思路、主要修订内容及创新点,通过与2017年版对比分析,阐述了其利于创新驱动与智能化发展的技术导向,以及精准施策与高效执行的监管精髓。新版《公告》通过程序调整、提高信息透明度及鼓励创新等一系列技术措施,提升了医疗器械分类界定工作的科学性与时效性,为医疗器械产业的持续健康发展提供了有力支撑。

用于红外-可见光图像分类的跨模态双流交替交互网络

多特征模态融合时存在噪声的叠加,而为减小模态间的差异采用的级联方式的结构也未充分利用模态间的特征信息,因此设计一种跨模态双流交替交互网络(DAINet)方法。首先,构建双流交替增强(DAE)模块,以交互双分支形式融合模态特征,并通过学习模态数据的映射关系,以红外-可见光-红外(IR-VIS-IR)和可见光-红外-可见光(VIS-IR-VIS)的双向反馈调节实现模态间噪声的交叉抑制;然后,构建跨模态特征交互(CMFI)模块,并引入残差结构将红外-可见光模态内以及模态间的低层特征和高层特征进行有效融合,从而减小模态间的差异并充分利用模态间的特征信息;最后,在自建红外-可见光多模态台风数据集及RGB-NIR多模态公开场景数据集上进行实验,以验证DAE模块和CMFI模块的有效性。实验结果表明,与简单级联融合方法相比,所提的基于DAINet的特征融合方法在自建台风数据集上的红外模态和可见光模态上的总体分类精度分别提高了6.61和3.93个百分点,G-mean值分别提高了6.24和2.48个百分点,表明所提方法在类别不均衡分类任务上的通用性;所提方法在RGB-NIR数据集上的2种测试模态下的总体分类精度分别提高了13.47和13.90个百分点。同时,所提方法在2个数据集上分别与IFCNN(general Image Fusion framework based on Convolutional Neural Network)和DenseFuse方法进行对比的实验结果表明,所提方法在自建台风数据集上的2种测试模态下的总体分类精度分别提高了9.82、6.02和17.38、1.68个百分点。

本科高校分类发展政策实施效果的实证分析——以北京市为例

我国各省市高校分类发展正处于政策颁布和分类建设的关键阶段,2020年北京市对21所市属公办本科高校进行分类。以北京市为案例,实证研究分类政策的科学性及实施效果,对全国省域高校分类发展具有一定的现实借鉴意义。在文献回顾及主要省市高校分类指标基础上,建立由5个一级指标、39个二级指标组成的指标体系,对2017到2021年这5年的院校数据进行具有时间序列性质的聚类分析。分析结果与政策比较得出:北京高校分类政策设计具包容性,体现政策智慧,5年间各大学均有所发展提高;研究型大学建设成效显著,特色型大学发展特色有待提升。对此提出:下一步政策调整应采取循证思维,类型可细化为“研究1型、研究2型、艺体型、应用型”这四类,开展分类管理、分类评价、分类建设,建立动态监测分析与调整机制。