高校承办大型体育赛事风险识别内容与程序研究

该文采用观察法、访谈法和文献资料法等研究方法,力图在全面了解大型体育赛事风险特征和高校承办大型体育赛事特点的基础上,结合我校承办大型体育赛事实践经历,探讨高校承办大型赛事的风险识别内容和识别程序。研究认为:大型体育赛事风险特征的特殊性表现为易发性、复杂性和难控性;高校承办大型体育赛事特点在于具备丰富的人力资源、场馆设施和文化底蕴优势,可以实现大型体育赛事低成本投入和高产出价值的预期目标。高校承办大型体育赛事风险识别的内容包括:自然灾害类风险、政治冲突类风险、经济财务类风险、技术创新类风险、人员安全类风险、组织管理类风险、场馆器材类风险;具体程序可以划分为筛选、监测和诊断三个环节。

基于语义内容识别的网络舆论监测分析系统框架

网络已成为公众表达意见,讨论公共事务,参与经济、社会和政治生活的重要公共平台。随着信息的传播,网络舆论呈几何级数增长,有必要对网络舆论进行监测和分析,以便政府管理舆论信息,及时发现热点,正确引导舆论走向。因此,网络舆情监测与分析成为近年来的热点问题。目前主要成熟的技术是基于关键词的统计分析。然而,在提高其有效性方面仍有很大的空间。文章描述了一个基于语义内容识别的网络舆情监测与分析系统框架,以解决舆情的一些关键问题。

大语言模型在科技数据敏感内容识别中的应用研究

科技数据中存在大量敏感信息,数据安全风险较高,需要将其识别出来,以采取相应保护措施。以往研究采用了多种方法并取得了一定效果,但仍存在较大的局限性。近年来,大语言模型迅猛发展,具备了一定的语义理解能力,可以更加精细和深入地识别敏感信息。基于此,设计了基于大语言模型的科技数据敏感内容识别技术框架,并通过实验研究证明该框架取得了良好的效果。

基于文本内容的敏感数据识别方法研究与实现

为了防止敏感数据的泄露,为数据的访问控制提供依据,提出并实现了一种基于中文文本内容的敏感数据识别方法。通过对敏感数据库和已知分类文档库的学习,完成对文本中敏感数据识别的阙值的确定和未知文档是否敏感数据的判断过程。描述了预处理、文本识别、阙值确定的详细设计和实现过程。通过对搜狗语料库中教育相关部分文本的识别,验证该方法的敏感数据识别过程简单实用并且具有较高的正确率。

基于内容识别的Web集群负载均衡算法的研究

可扩展Web服务器集群是目前高性能网络服务器的主要架构方法,负载均衡技术是集群系统中任务分配的核心环节。提出了一种基于内容识别的负载均衡算法,引入了访问量阈值的概念,并通过动态的修正访问量阈值以适应网络负载的变化;利用动态反馈机制来获取服务器的负载状态,同时通过保证负载的局部性,减少相同内容在多个服务器中的重复缓存,提高服务器Cache的命中率。

e-Learning中不良网络内容的识别与阻断技术

针对不良网络内容对数字教育的使用者尤其是青少年用户的威胁,提出了不良网络内容的识别与阻断系统模型,并研究了其中3项关键技术,包括高速网络流量数据的获取与还原技术、不良网络内容快速识别技术以及不良网络内容的自动阻断技术。在此基础上设计开发出一套不良网络内容识别与阻断系统,在Cernet西北网中心进行的验证与测试中,不良网络内容快速识别技术的准确率达到98.1%,不良网络内容自动阻断技术的成功率达到97.3%,为保障校园网的绿色安全提供了可靠的技术保证。

文本内容主题的识别方法

提出了一种基于知识的内容主题识别方法 ,其中采用基于统计和规则的技术进行主题特征识别 ,利用集聚公式进行主题特征集聚分析·通过引入领域知识库 ,将基于词汇的分析技术提升到领域知识计算层面·实验结果显示主题识别平均正确率为 70 % ·

基于数字串内容识别的用户验证方法研究

提出一种新的说话人验证方法。本方法通过对用户登录的语音数字串的内容进行识别来验证用户身份。而且采取计算后验相似度比例对数LLR(log-likelihood ratio)的措施,进一步提高系统的可靠性和识别准确率。提出的方法与目前普遍使用的说话人验证方法相比,本方法所需要的训练语音相对较少,对环境的要求也比较低,因而注册使用更加方便,保密性更高。通过实验,系统的合法用户通过率达到98.4%,非法用户拒识率达到100%。

基于本体学习与动态内容识别的信息抽取系统自优化研究

随着信息抽取技术的日益发展,信息抽取的准确性、效率、覆盖率以及维护成本等综合性能的提高成为有待突破的核心问题。提升信息抽取系统在运行过程中的自我优化能力是解决这个问题的关键。本文针对目前信息抽取系统优化中存在的人工参与过多、训练集要求过高等问题,提出一种基于本体学习与动态内容识别相结合的自优化方式,即通过动态内容识别结构化抽取结果,借助发掘的新概念促进本体学习,之后用新本体生成新抽取模式,循环迭代,最终实现信息抽取系统不断自优化。最后设计了系统实验方案并进行实验,实验结果证明在该自优化方案下抽取的准确性与覆盖率得到显著提升。

基于台标特征的图像内容识别技术

围绕台标图像内容的表示以及图像特征的匹配问题展开。在台标图像内容的表示方面,讨论了如何按照台标图像的全局和局部的颜色分布来索引图像,通过计算每种颜色的像素的个数并构造颜色直方图和颜色集;在图像特征匹配方面,以颜色特征为基础,进行距离测度计算,并根据图像特征的一般情况,结合考虑了颜色的分类与一些初级的几何特征的因素,利用统计学原理的相似性度量的性质和算法进行基于台标图像内容的信息检索,提高台标图像检索的准确性。

基于分段链码的图像内容识别方法研究

当图像边缘不连续或不闭合时,传统的特征点提取方法受限,影响边缘匹配和目标识别,针对这一问题,提出了基于分段链码的图像内容识别方法。介绍了图像链码技术,指出了传统方法在某些应用场合的不足;提出了分段链码的概念,给出了分段链码的相似度、基于边缘的结构矩、相关影响因素的处理以及实现步骤和适用范围;给出了仿真算例。

视听节目内容识别技术在三网融合中的应用

随着"三网融合"的推进,网络内容传播的渠道越来越多,同时呈爆炸式增长的视听节目具有数量多、源头多、传播快、更新快等特点,这些都给视听节目的监管提出了新的要求和挑战。本文分析了视听节目内容识别技术在视听节目监管中的重要作用,并着重介绍一种先进的视听节目内容识别技术——影视基因技术,论述了其在三网融合中的应用。

基于音律的中文内容识别

中文内容识别是目前研究界关注的热点,目前对非正常书写的汉字词组识别的质量和速度不能满足应用需求.为解决上述问题,本文提出了基于音律的中文内容识别的新方法,主要工作包括:①分析现有方法的不足之处;②提出了汉字热码的概念和基于热码的内容识别的方法;③提出并实现了音律首字母树结构和基于首字母树的算法;④做了详实的实验,实验表明,新的中文内容识别方法准确度提高了18%,速度较传统方法提高了4倍.

大数据环境下不良网络内容识别技术研究

在大数据环境下对网络上的不良内容进行识别是实现网络侦查和信息监管的重要手段。当前主要采用人工识别方法,效率低下,可靠性差。提出一种基于奇异特征提取和聚类的大数据环境下不良网络内容识别技术,构建大数据环境下网络不良内容的存储和数据传输模型,对不良内容进行信号模型构建,采用奇异特征提取方法对内容进行特征提取,以此为数据基础进行数据聚类分析,以实现对不良内容的准确识别。仿真实验表明,采用该算法对不良网络内容进行识别准确率较高,可有效实现网络信息的监管和跟踪。

基于聚类算法的内容识别研究

随着互联网内容的快速增长,对于网络内容的快速识别压力越来越大。本文进行基于聚类算法的内容识别研究,为维护网络安全、网络内容健康,具有非常重要的意义。目前的互联网内容识别方式主要以关键字检索方法进行识别,但是面对日益丰富的网络内容和不同方式存储在服务器的内容,这种方式已经无法满足实际的需求。从实际问题出发针对互联网内容中以图形、图像、音频等非结构化数据形式存储在服务器中的内容进行识别,依据互联网内容的发展规律对现有的聚类算法进行改进,以求能够最大程度地对互联网内容进行筛选和甄别,维护互联网安全。

人工智能技术在文化大数据内容识别场景应用研究

提出文化大数据生态场景下的监测监管需求,研究特殊文化内容素材的前置识别处理技术,并将其应用于传统内容识别监测系统中。相比于传统的广播电视播出内容和互联网新媒体发布的图像、视音频等媒体的智能化审查,此次研究更注重于文化数据内容的识别处理。

网络视频内容的识别和过滤综述

随着网络视频的迅猛发展和广泛使用,网络不良视频的识别和过滤日益重要。通过对图像内容识别与过滤、视频结构分析与检索两个领域技术发展的分析,阐述了一种综合利用视频时域分割、关键帧提取、图像内容识别及皮肤检测等视频分析方面关键技术的解决方法。该方法简单,并且容易实现。此外,介绍了目前网络视频内容识别和过滤的研究现状和主要应用,分析了其面对的主要问题及未来发展趋势。

移动数据业务内容识别方案的深度分析

移动数据业务内容识别是差异化流量经营的基础。根据内容识别功能单元所处的位置以及在数据报文获取方式上的不同,归纳为3类主流内容识别方案,并对每一种方案适应的场景和对计费的影响进行了剖析。对PCC架构方案和流量导引方案对内容识别的优化进行了原理描述,给出了流量导引的2种典型方案和3种常用的流量导引技术。最后,指出了内容识别方案在流量经营中的积极因素和不利条件,提出了流量经营者制定经营策略时应考虑的内容识别限制。

浅析如何对视频内容进行识别填充

本文探讨用AfterEffects的Content-Aware以及Mocha软件对视频内容进行擦除。

基于特征加权的网络不良内容识别方法

网络上不良信息的出现是困扰社会精神健康发展的"顽疾",如果不进行有效的过滤,会给搜索服务带来不良影响,极大的影响了社会的和谐稳定发展。提出一种基于特征加权的网络不良内容识别方法,在对网页上的文本预处理后,引入针对不良内容的加权方法,然后再结合KNN、朴素贝叶斯、SVM三种文本分类方法进行实验对比。对比实验结果表明,所采用的方法在识别网络不良内容上的准确率和召回率都有较大提高。