Web网络虚拟资源中特定数据检测优化仿真

对Web网络虚拟资源中特定数据进行检测,在提高网络虚拟资源安全方面具有重要作用。由于海量Web网络虚拟资源数据量过大,使得资源数据特征多且相似。传统的检测方法主要通过对资源数据特征进行分类筛选来实现数据检测的,当出现大量相似的数据特征时,不能准确地进行分类筛选,导致检测不准确、效率低的问题。提出新的海量Web网络虚拟资源中特定数据检测方法。对海量Web网络虚拟资源背景环境进行分析,采集网络虚拟资源数据集;利用小波变换分析法对采集的数据集进行去噪并归一化处理。引入区域特定数据离群系数算法,获取特定数据与数据集远离程度度量因数,并通过区域离群系数相关距离判断是否存在特定数据,实现对海量Web网络虚拟资源中特定数据进行快速检测。仿真结果表明,改进的检测方法相比传统的检测方法检测效率高,误差低,时间短,具有一定的实用性。

海量医学数据中的特定数据挖掘模型仿真分析

针对海量医学数据挖掘中忽略数据关联性,导致挖掘效率低的问题,提出基于特征提取的特定数据挖掘方法,对于提高疾病的诊断效率具有重要的意义。传统的挖掘算法,忽略了具有关联性的数据对挖掘带来的影响,仅通过重复计算来降低数据之间的关联性,导致挖掘效率较低。为提高诊断效果,引入特征提取的方法对海量医学数据进行初步分类与识别,利用关联度挖掘的方法对各个医学数据特征之间的关联度进行计算,最终实现特定医学数据的准确挖掘。仿真结果表明,改进算法能够准确的挖掘海量医学数据中的特定医学数据,精确度高,效率好。

大数据嵌入式网络分析特定数据检测方法研究

对大数据嵌入式网络中特定数据准确检测,可以提高数据处理的效率。大数据嵌入式网络中的经常会加入一些外部数据,不断更新网络中特定数据的检测特性,而传统的基于特征的检测方法难以判断特定数据的更新频率,需要反复通过跳动窗口形式对特定数据的检测特性进行比较,降低了特定数据检测效率和精度。提出采用链距离估计的大数据嵌入式网络分析中特定数据检测方法,先利用链距离估计定义大数据嵌入式网络中特定数据的离群因子概念,提取特定数据主特征量,计算出特定数据检测概率密度值,得到基于链距离估计的特定数据检测的预测值,并融合于分数阶Fourier变换进行特定数据特征匹配处理,进行特定数据分类空间引导,构建K-L特定数据分类器,利用上述分类器实现了大数据嵌入式网络分析中特定数据检测。仿真结果证明,改进算法能有效提高大数据嵌入式网络分析中特定数据检测性能。

基于模糊约束的数据库特定数据挖掘算法

对数据库中特定数据进行准确挖掘,可以提高数据管理和处理效率。进行特定数据挖掘过程中,需要提取数据库特定数据的平均动态特征,而传统数据挖掘算法通过对整个数据库的所有数据特征逐一进行分析过滤,不能对数据整体平均动态特征进行提取,耗时较长,无法快速有效的实现数据库特定数据的挖掘。提出一种基于模糊约束的数据库特定数据挖掘算法,对数据库特定数据的平均动态特征进行提取,依据该值获取模糊约束条件。分析模糊神经网络的结构,确定隶属函数,通过训练模糊神经网络对隶属函数参数进行调整,通过模糊神经网络对数据库特定数据进行挖掘。仿真结果表明,所提算法不仅挖掘效率高,而且具有很高的挖掘精度。

网络数据库特定数据检索算法研究

对网络数据库特定数据进行检索可以有效的提升其数据访问和查询能力。进行特定数据检索时,需要对同一类型的特定数据进行划分,再依据划分结果进行检索,而传统的神经网络算法没有相关的分类参数,不能对数据按类型进行划分,导致网络数据库特定数据检索效率低,同时降低了数据检索的精度。提出基于模糊约束的网络数据库特定数据检索算法,首先先引入模糊理论对网络数据库特定数据散度度量样本间的相似性进行模糊化,促使特定数据样本的类内散度最小化和类间散度最大化同时进行,并引入模糊约束算法,利用网络数据库中特定数据模糊集间的贴近度描述特定数据间的一致度,提取网络数据库原始特定数据的动态特征,利用平均动态特征和静态特征进行约束,组建相应的网络数据库特定数据检索模型。仿真结果表明,改进算法有效的提升了数据库特定数据的检索效率。

依赖模糊C均值聚类的网络数据库特定数据检索算法

对网络数据库特定数据进行检索可以有效的提升其数据访问和查询能力。本研究提出了一种依赖模糊C均值聚类的网络数据库特定数据检索算法。该算法以网络数据库特定数据作为检索单位,自底向上构建网络数据库特定数据的各向异性模型。在模型内,通过全局检索得到模型内粗粒化网络数据库特定数据。实验结果表明:与主流检索算法相比,本研究提出的复杂数据检索算法检索精度高、速度快。

混合型数据库特定数据最优检测模型仿真

混合数据库的数据检测中,面临不同数据库选择中的多路径混合的问题。数据库之间的设计结构、数据属性不同,对最优检测路径的选取规则也不同。传统的挖掘过程中,主要以单一型数据库为主,由于混合型数据库存在检测路径变化大的问题,需要进行大量的迭代校验计算已确定最优路径,导致挖掘效果较低。提出采用聚类粒子群的混合数据库中特定数据最优路径挖掘方法。提取特定数据传输路径的特征,对特定数据路径特征进行聚类,并利用粒子群迭代处理的方法对最优路径进行寻优,最终获得最优的特定数据传输路径。仿真结果表明,利用改进算法进行混合数据库中特定数据最优路径检测,能够提高数据检测的准确率和效率。

海量题库中的特定数据搜索系统的设计与实现

在挖掘海量数据集过程中,传统海量数据检索方法无法适应海量题库中数据的快速增加趋势,不能在有限时间内获取高质量的挖掘结果。因此,采用Elastic Search分布式架构技术,设计并实现了海量题库中的特定数据快速搜索系统。该系统由用户界面、数据库连接模块、数据抽取模块、索引塑造检索以及索引检索和数据搜索模块等构成。详细介绍了数据抽取模块、索引塑造模块以及索引检索模块的设计和实现过程,3个模块共同实现海量题库中的特定数据快速搜索任务。实验结果表明,该系统的搜索平均响应时间、系统资源消耗以及索引检索性能三方面的性能较高,能够满足用户快速检索特定数据的需求。

网络数据库特定数据检索算法研究

在挖掘海量数据信息的过程中,传统的数据检索方法不再适应海量题库中数据快速增加的趋势,数据信息获取和处理效率较为低下。对网络数据库特定数据信息进行检索能提升数据访问和查询能力,提升数据信息利用率。为此,文章在阐述网络数据库特定数据检索原理的基础上,打造网络数据库特定数据检索体系结构,进行网络数据库特定数据检索模块的设计和仿真实验,旨在有效提升数据库特定数据的检索效率。

面向特定领域大数据平台架构及标准化研究

分析了与国家民生和安全密切相关的特定领域的大数据发展现状,介绍了大数据标准研究的相关工作。研究了特定领域大数据的特点和现实需求,给出了适合这些领域大数据建设的参考架构,结合大数据主流技术和基础平台,详细分析了特定领域大数据参考架构的不同部件。考虑大数据未来技术发展,梳理了面向特定领域大数据标准体系发展脉络,提出了相应的大数据参考标准体系,为面向特定领域大数据相关体系架构和标准化建设提供技术参考。

基于遗传模拟退火算法的特定关系数据库著作权保护系统

为了验证特定关系数据库著作权保护,设计开发基于遗传模拟退火算法的特定关系数据库著作权保护系统,通过该系统将水印信息嵌入特定关系数据库中,当发生版权纠纷时,能证明关系数据库的版权归属。

云计算环境下的海量数据特定特征挖掘技术

针对传统云端计算过程中的数据特定信息提取不精确的问题,提出一种云计算环境下的海量数据特定特征挖掘方法。采用矩阵节点差分模型进行数据的有序排列,避免传统方法中的数据混乱造成提取数据不精确,庞大的云端数据量致使数据的定位不精准,为了避免此类问题的产生,使用多维数据定位计算,能够有效地解决定位不准的问题,最终可以成功的对数据信息进行有效提取。为了验证设计云计算环境下的海量数据特定特征挖掘方法的有效性,设计了对比仿真实验,实验结果充分证明了该方法能够有效地解决数据提取不精确的问题。

网络勒索赎金创新纪录,“勒索软件即服务”成新趋势

所谓“网络勒索”通常表现为犯罪分子通过非法手段获取特定数据并威胁将在“暗网”上进行发布,以此来向受害者施压并迫使其支付赎金。2021年全球范围内发生了多起金额高、影响大的网络勒索攻击,这不仅引起了全球大型组织机构的高度关注,也让防范应对勒索软件成为各大网络安全团队优先处理的事项之一。

一种基于SSD目标检测算法的安全帽识别视频监控系统

视频监控技术源自人工智能的一个分支。它可以使用一台计算机,来自动分析视频图像源,从中识别并提取有用的关键信息,并自动控制机器执行相应的操作。本文是一种基于SSD目标检测算法的视频监视系统,用于识别安全帽的特定数据。目的是能够以更智能的方式进行巡逻和对事件做出响应,而无需投入大量人力资源停留在显示器前。

基于单片机的喷漆控制系统设计

本文介绍了采用双CPU控制的板材喷漆设备的单片机控制系统。该系统巧妙地利用了数据存储读取的特定地址方式和移位置"1"加宽处理的软件技术,在板材前进和喷头移动的过程中,根据读取的位置数据控制油漆喷射的开关,实现了对板材的有效喷漆控制。

用好MAX函数的查找功能

朋友们都知道,Excel的MAX函数可以用来求出最大值,其实这个函数还可以用来查找特定数据,较之VLOOKUP函数更为简洁。例如图1所示的数据,现在需要根据工号或姓名查找对应的奖金,由于实际的数据非常大,因此手工查找并不现实。

The Character and Formation of Elongated Depressions on the Upper Bulgarian Slope

Seafloor elongated depressions are indicators of gas seepage or slope instability. Here we report a sequence of slopeparallel elongated depressions that link to headwalls of sediment slides on upper slope. The depressions of about 250 m in width and several kilometers in length are areas of focused gas discharge indicated by bubble-release into the water column and methane enriched pore waters. Sparker seismic profiles running perpendicular and parallel to the coast, show gas migration pathways and trapped gas underneath these depressions with bright spots and seismic blanking. The data indicate that upward gas migration is the initial reason for fracturing sedimentary layers. In the top sediment where two young stages of landslides can be detected, the slopeparallel sediment weakening lengthens and deepens the surficial fractures, creating the elongated depressions in the seafloor supported by sediment erosion due to slope-parallel water currents.

The Flip Mode of Preliminary Mooc Based College English Classroom

This study was based on self-report of a MOOC school-based college English classroom teaching practice flip. Firstly, it is based on the analysis of the typical characteristics of MOOC leveraging MOOC college English courses on the basis of the next report on the concrete practice of school-based college English MOOC construction and flipped classroom teaching. Quantitative and qualitative data on learner feedback in the survey analysis shows that based MOOC flip mode is suitable for classroom teaching college English teaching, MOOC and flipped classroom have been highly recognized by students, which gives full play to both collaborative IT and foreign language teaching the depth of integration of blended learning potential.

一种基于生成式人工智能的更有效的多用途机器人技术

如果想训练一个机器人,使它了解如何使用工具,然后快速学会用锤子、扳手和螺丝刀,那么需要大量能演示工具如何使用的数据。现有的机器人数据集在形式上差异很大。有的由彩色图像组成,有的则是由触觉印记组成。数据可能是模拟的也可能是人工演示的。而且每个数据集都可能捕获自一个独特的任务和环境。在机器学习模型中,很难有效地将如此多来源的数据整合在一起,因此,许多模型仅使用一种类型的数据来训练机器人。但是,以这种方式训练的机器人,具有相对较少的任务特定数据,通常无法在不熟悉的环境中执行新任务。