职校学生学习心理现状调查分析报告——以苏州工业园区工业技术学校学生为例

本调查采用问卷方式,从学习意识、学习动机、学习策略、自我效能感等方面,对苏州工业园区工业技术学校学生学习心理现状进行调查,深入分析学生学习心理现象及存在的问题,总结职校学生学习心理特点,以期对激发学生内部学习动机,帮助学生有针对性地改进、提高自我监控学习的能力和自我效能感等建议的提出提供客观依据.

“机车监控信息自动分析系统”通过了太原铁路局技术鉴定

2008年12月17日，太原铁路局科委组织专家组对太原机务段研制的“机车监控信息自动分析系统”项目进行了技术鉴定，鉴定委员会听取了课题组的技术报告并在现场查看了设备演示，通过认真讨论，认为该系统在监控分析方面达到了路内领先水平，同意通过鉴定。

趋势科技TrendLabs“11月恶意程序分析报告”

11月病毒排行，NETSKY第8度夺魁 趋势科技全球防毒研发暨技术支持中心-TreadLabs最新出炉的“11月恶意程序分析报告”指出：趋势科技病毒实时监控中心列出的11月十大感染病毒分布图显示．网络天下Netsky独占鳌头．六个不同的变种占了6席，且包办了前三名席位。七月、八月和九月“毒”领风骚的震荡波Sasser，在11月已经被挤出10大排行榜外。

基于SVM分析SMART数据的磁盘阵列故障预测

针对空管记录仪中磁盘阵列故障随机性高的问题,提出了一种利用磁盘自我监测分析和报告技术(SMART)数据,通过支持向量机(SVM) 分析来预测磁盘阵列故障的方法。首先采用磁盘阵列的监控软件收集磁盘阵列的工作状态及硬盘的 SMART 数据,选取有代表性的 SMART 数据作为故障区分的特征属性参数,通过对正常磁盘和故障磁盘特征属性参数的学习,采用SVM分类算法来预测故障的磁盘,并在 MATLAB 环境下进行了仿真实验。

AI+全栈 Dynatrace云监控解决方案亮相云栖大会

2017年10月11日,全球最大的云监控解决方案提供商Dynatrace正式亮相云栖大会,并为用户带来了基于人工智能技术、全栈式自动化的Dynatrace云监控解决方案,帮助用户实现即插即用、覆盖全部各类云环境、实时分析并提供处理建议的全天候云监控应用,从而更快实现企业数字化转型,抢占业务先机。现今,在企业数字化转型的浪潮中,云计算的应用成为了其中的先导。

基于变权重随机森林的硬盘故障预测方法

为保证一定硬盘故障预测准确率并消除预测误判率,提出一种基于变权重随机森林模型的优化方法。采用计算特征属性值和硬盘故障的相关性对原始数据集进行降维处理,考虑到决策树的节点分裂信息值可能为0的情况,提出分裂信息值与分裂信息平均值之和来代替单一的分裂信息值;根据精度和多样性值选取较优决策树,为其动态分配权值组成强分类器随机森林模型。该模型在保证极高故障预测准确率的同时,将故障预测误判率降低到了0.008%。相比较之前的模型,准确率提高的同时误判率低至0,为解决预测硬盘故障的问题提供了一种借鉴思路。

基于COG-OS框架利用SMART预测云计算平台的硬盘故障

针对云计算平台的硬盘不可靠问题,提出基于带过采样的COG(COG-OS)框架,利用硬盘自我监测分析和报告技术(SMART)日志预测故障硬盘。首先采用DBScan或K-means聚类算法将无故障硬盘样本划分成多个不相交子集;再与故障硬盘样本结合,采用少量样本合成过采样技术(SMOTE)使整体样本集趋于平衡;最后采用LIBSVM分类算法预测故障硬盘。调整参数,将COG-OS与SMOTE+支持向量机(SVM)的预测性能相比较,实验结果表明该方法具有可行性。当采用K-means方法划分无故障盘样本,并采用径向基函数(RBF)内核的LIBSVM方法预测故障盘时,COG-OS改善了SMOTE+SVM对故障硬盘的预测查全率和整体性能。

基于Adaboost和遗传算法的硬盘故障预测模型优化及选择

硬盘故障给数据中心的可靠性和可用性带来的影响越来越大,采用不同的机器学习方法构建基于自监控分析报告技术(self-monitoring,analysis and reporting technology,SMART)属性的硬盘故障预测模型策略的研究已经取得了一定的效果.但这些模型策略无法得到较为稳定的预测效果,并且无法选择适合于不同用户需求的最佳模型.为得到更高的准确率和较低的误报率,实现了基于Adaboost算法的BP神经网络预测模型优化方法.在此基础上,为更好地适用于实际工作场景,实现了根据遗传算法(genetic algorithm,GA),按照用户的预测效果要求,选择出最恰当的预测模型的方法,在不同的效果要求下选用不同的预测模型.

以综合解决方案为支点 ZNV力维倾力打造全球安防领导品牌!

据统计，力维的监控产品应用已遍布欧洲、美洲、非洲、亚洲等全球60多个国家及地区．300多个城市；此外，力维已向电信、政府、公安、交通、军队．环保、能源．金融．教育等多个行业提供了深度定制化的综合监控整体解决方案。其中，力维主打的动力环境监控产品市场占有率更连续多年位居国内第1位；另据权威机构2012年视频监控市场分析报告统计力维摄像机、编码器等视频监控产品的国内市场占有率也是名列前茅。力维，1995年中兴通讯成立的一条监控产品线，2005年正式以“深圳中兴力维技术有限公司”身份开始独立运营，短短数年不仅在主营业务动环监控取得了做人的成绩，并因其将电信ICT优势很好的融入到安防技术，在新业务安防视频监控中打响了自己的品牌，受到用户的一致肯定。

看警示图片更利于防病

全球每年死于非传染性疾病的人数超过2/3,且与吸烟、不良饮食习惯、缺乏体育锻炼等有关。研究人员发现,与非视觉信息相比,利用医学成像技术将健康状况可视化,更能够阻止人的不良行为。基于对9000多名成人进行的21项随机对照试验,英国剑桥大学研究人员在《公共科学图书馆·医学》杂志发表了一份综合分析报告。受试者的测试项目包括吸烟、用药、体育活动、饮食、口腔卫生、防晒、血糖测试、皮肤自我检查和足部护理等。