一种基于文本特征的Android应用分类方法

应用商店常根据开发者在上传App时所填写的类别和描述信息来判断App的归类,这可能会导致错误分类的发生。同时,大量应用并没有上架知名的应用商店,而是通过其他的分发方式进入到用户的手机中。这些应用由于没有经过应用商店的审核,没有确切的分类,并可能会存在恶意行为。一种基于APK资源文件中文本信息的分类方法被提出以解决上述问题。在收集的14类共4254个应用的分类中得到了84.14%的准确率,与现有方法相比有较大提升。

基于敏感特征深度域关联的Android恶意应用检测方法

利用机器学习或深度学习算法进行Android恶意应用的检测是当前主流方法,取得了一定的效果。然而,多数方法仅关注应用的权限和敏感行为等信息,缺乏对敏感行为协同的深度分析,导致恶意应用检测准确率低。对敏感行为协同深度分析的挑战主要有两个:表征敏感特征域关联和基于敏感特征域关联的深层分析与检测。本文提出了一种新的Android恶意应用检测模型GCNDroid,基于敏感特征域关联关系图描述的应用程序主要敏感行为以及敏感行为之间的域关联关系来有效地检测Android恶意应用。首先,为了筛选出对分类更加敏感的特征,同时减少图节点的数量,加速分析,本文构建了敏感特征字典。接着,定义类或者包为域,在同一个域中的敏感特征具有域关联关系。通过敏感特征所在域的相对范围,构造敏感特征之间不同的域关联权重,生成敏感特征域关联关系图,敏感特征域关联关系图可以准确表征特定功能模块中的敏感行为,以及敏感行为之间的完整关系。然后,基于敏感特征域关联关系图,设计基于图卷积神经网络的深度表征,构建Android恶意应用检测模型GCNDroid。在实践中,GCNDroid还可以利用新的敏感特征不断更新,以适应移动应用程序新的敏感行为。最后,本文对GCDNroid进行了系统评估,召回率、调和平均数、AUC等重要指标均超过96%。与传统的机器学习算法(支持向量机和决策树)和深度学习算法(深度神经网络和卷积神经网络)相比,GCNDroid取得了预期的效果。

潜分类增长模型在获得性免疫缺陷综合征动态防控策略中的应用进展

在不同群体中获得性免疫缺陷综合征(以下简称“艾滋病”)的防控需求具有显著的异质性,这为制订和实施防控策略带来了极大挑战。动态评估不同群体的异质性和疾病进展轨迹至关重要。潜分类增长模型是将纵向数据拟合为不同发展轨迹的N个亚组,以识别和分析不同亚组的发展轨迹,从而为疾病的防控策略提供新视角。潜分类增长模型在艾滋病防控领域的应用中显现出显著优势,尤其在深入理解和分析艾滋病流行病学特征、风险行为、心理研究、检测的异质性和动态变化等方面,总结其优势和局限可为艾滋病的精准防控提供科学依据。

高强度训练:概念厘清、功能分类和应用导向

采用文献资料、逻辑分析等方法,剖析高强度训练概念、功能分类,并提出实践应用导向。基于明确训练强度、持续时间和训练手段等本质特征,认为高强度训练是训练强度大于无氧阈或最大乳酸稳态,持续时间相对短暂,以及训练手段多元变化的综合体能训练体系,涵盖多种功能差异的训练模式。基于本质特征与实践效果差异,高强度训练可以分为高强度间歇、耐力、抗阻、冲刺、功能训练5种训练模式,应用于特定的人群、场景等,发展出改善有氧与无氧系统、肌肉力量或整体体能素质等训练效果。高强度训练在分类功能、项目需求、训练安排、训练内容与训练创新上,以满足精确化选择、专项化体能、复合化训练、整体化设计以及科学化进程等诉求为未来应用导向,对训练强度定量细分、功能效果精专应用、单一模式交互实践、训练板块合理安排以及训练模式创新发展,促进高强度训练专门性训练模式发展和针对性功能实践。

面向智慧农业的Android应用开发课程教学案例设计与实践

文章以农业智能化进程中的移动终端应用软件开发为切入点,首先阐述了农业智能化的基本内涵,继而介绍了Android应用开发课程的核心内容及其在计算机专业教学体系中的重要地位。文章进一步探讨了Android应用开发在推进农业智能化进程中的功能作用,以及当前该课程在教学实践中普遍存在的问题。基于此,提出了融合理论知识、行业实践和探索创新于一体的案例式、启发式、探索式教学模式,旨在优化Android应用开发课程中理论讲授与项目实践的配比,创设适应农业智能化新场景的教学案例。通过实施本教改方案组织具体教学活动,旨在全面提升学生运用系统工程思维解决农业智能化实际问题的能力。

Android应用程序漏洞检测方法和工具新进展

Android是移动设备和智能设备的主流操作系统,其安全性受到广泛关注。然而Android应用程序普遍存在漏洞或恶意代码,许多学者对Andriod应用程序的漏洞检测方法开展了研究。由于Android系统发展迅速,且近年来机器学习和深度学习方法成功应用于漏洞检测,该文对2016年至2022年间发表的Android应用程序漏洞检测的最新成果进行了总结,阐述了涉及的源代码特征提取方法、基于机器学习/深度学习的检测方法、传统检测方法等,并给出了详细对比表。研究表明,仍缺乏Android专用的源代码漏洞数据集和工具等,以便对基于机器学习/深度学习的Android漏洞检测方法提供更有效的支撑。

O2O商业模式分类及应用——以传统批发业转型为例

随着电子商务的发展,在传统渠道中占据重要地位的批发业,现如今面临着巨大困境。马龙龙[1]认为批发业面临着“两头活跃、中间萎缩”的基本格局;徐鹏[2]和韩俊德等[3]则提出了批发业面临着信息化水平较低的问题。最早在2010年AlexRampell提出O2O的概念。

pit分型联合jnet分型在结直肠息肉病理分类诊断中的应用价值

目的:探究pit分型联合jnet分型在结直肠息肉病理分类判断中的应用价值。方法:选取102例结直肠息肉患者(共134个病灶)为研究对象,所有患者均接受内镜及病理检查。以病理诊断结果为金标准,比较pit分型、jnet分型对各病理分类结直肠息肉的诊断符合率。采用Kappa检验分析pit分型、jnet分型单独及联合诊断结直肠息肉性质的结果与病理诊断结果的一致性。结果:pit分型II型与病理诊断为非肿瘤性息肉的符合率为88.00%(22/25);IIIL型与病理诊断为管状腺瘤的符合率为91.38%(53/58);Ⅳ型与病理诊断为绒毛状腺瘤的符合率为80.00%(16/20);Ⅵ型与病理诊断为高级别上皮内瘤变(HGIN)/粘膜下浅层浸润癌(SM-s)的符合率为85.19%(23/27);VN型与病理诊断粘膜下深层浸润癌(SM-d)的符合率为50.00%(2/4)。jnet分型1型与病理诊断为非肿瘤性息肉的符合率为80.00%(20/25);2A型与病理诊断为腺瘤性息肉的符合率为84.62%(66/78);2B型与病理诊断为HGIN/SM-s的符合率为92.59%(25/27);3型与病理诊断为SM-d的符合率为100.00%(4/4)。pit分型、jnet分型及pit分型联合jnet分型诊断肿瘤性结直肠息肉的Kappa值分别为0.809、0.714、0.925。pit分型、jnet分型单独及联合诊断结直肠息肉的敏感度分别为88.00%、80.00%、92.00%,特异度分别为95.41%、93.58%、99.08%,阳性预测值分别为81.46%、74.07%、95.83%,阴性预测值分别为97.20%、95.33%、98.18%,准确度分别为94.03%、91.04%、97.76%。结论:pit分型联合jnet分型在结直肠息肉病理分类诊断中,可提高诊断结直肠息肉性质的准确性,为临床治疗决策提供指导。

面向青少年认知发展的互联网教育应用立体化分类

青少年是互联网教育应用的重要使用群体之一,互联网教育应用应突出其教育属性并特别关注对青少年认知发展的影响。当前的互联网教育应用种类繁多、鱼龙混杂,从青少年认知发展的视角对互联网教育应用进行精准分类,是对其实施有效监管与治理并引导其良性发展的重要基础。面向青少年认知发展的互联网教育应用分类应立足互联网教育应用信息组织的多样化、多维化、立体化、结构化等特征,遵循科学性、精确性、适用性、延展性的原则,突破单一分类方法的不足,采用“类型学”+“分类学”的综合分类范式。具体而言,就是以认知发展相关理论为分类的理论基础,以教育移动互联网应用程序备案管理平台上的备案服务信息/类目为实际依据,从学段、内容、功能三个维度建构面向青少年认知发展的互联网教育应用立体化分类体系。该分类体系有助于对互联网教育应用进行精准划分,在实践层面为学校、家长、学生选择合适的互联网教育应用产品提供指导和支持,并引导互联网教育应用市场与产品遵循青少年认知发展规律,促进其良性发展。

分层分类教学在“信息技术”课程中的创新应用

“信息技术”课程作为公共基础课程,面向不同生源、不同专业、不同基础的学生开设,传统的“一刀切”教学模式已经无法满足学生多元化的需求。在实践教学中,我们根据学生的实际情况,从教学目标、教学内容、教学组织、教学策略、学习任务、评价方法等多个方面进行系统性的分层分类教学。同时,结合信息化的教学手段进行创新的应用,实现全方位、系统化的分层分类教学。

车载CAN通信Android应用的设计模式研究与应用

在汽车中,电子控制器件可以通过CAN协议连接成局域网络用于信息传输。车载娱乐系统在这些电子器件中扮演着与用户交互的重要角色,为了满足用户生态化需求和友好的界面操作体验,Android系统被引入车载娱乐系统中。文中主要探讨了通过Android应用程序采用模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)、模型-视图-表示器(Model-View-Presenter,MVP)和模型-视图-视图模型(Model-View-ViewModel,MVVM)设计模式来访问CAN网络的实现方式,并对这3种设计模式进行了比较,分析它们在访问CAN网络方面的优缺点,结果表明MVVM设计模式更适合于车载娱乐系统应用程序访问CAN网络。

以措施分类为基础的护理模式在甲状腺结节切除手术患者中的应用

目的:探究以措施分类为基础的护理模式在甲状腺结节切除手术患者中的应用效果。方法:将2020年2月至2023年2月于联勤保障部队第910医院接受甲状腺结节切除手术的106例患者纳入研究对象,分为对照组(n=53)和实验组(n=53),对照组患者接受传统护理模式,实验组采用以措施分类为基础的护理模式。对两组患者的生活质量量表(SF-36)、焦虑自评量表(SAS)、抑郁自评量表(SDS)以及护理满意度评分进行比较。结果:护理结束后,实验组的SF-36评分较护理前得到明显提高,且高于对照组(P<0.05)。此外,实验组的SAS和SDS评分在护理结束后达到正常值,且低于对照组(P<0.05),同时护理满意度也明显高于对照组(P<0.05)。结论:对甲状腺结节切除手术患者给予以措施分类为基础的护理模式,有利于提高护理质量,优化患者的生活质量,减轻其焦虑、抑郁等负面情绪,提高患者满意度。

故障成因分类措施在有线电视固网宽带运维中的应用及思考

在有线电视固网宽带业务的运维实践中,科学合理地总结分析故障成因,是后续采取针对性措施加以应对的基础,为此本文通过实际工作中对故障成因的梳理,总结出能够应用于实际的故障成因分类及界定标准,为持续优化整体固网宽带运维体系提供一定的支撑依据。

图书馆机器人分类及应用探讨

随着科技的发展进步,机器人越来越多地参与到图书馆的业务工作当中。该文按照所担任的工作职能对图书馆机器人进行分类,并列举不同种类机器人在我国公共图书馆及高校图书馆的相关应用实例;结合图书馆机器人当前发展现状,对未来图书馆机器人发展提出合理化建议。

《信息安全技术网络安全事件分类分级指南》应用探讨

国家标准《信息安全技术网络安全事件分类分级指南》(GB/T20986-2023)已于2023年12月起实施。本文解析了标准修订的主要变化,并对标准应用前景做了探讨,提出了标准应用的优化建议。

分类讨论思想在初中数学解题教学中的应用

分类讨论是初中数学中重要的思想方法和解题方法,它能够培养学生横向联系知识的能力,提升其知识迁移运用水平和数学思维,对初中数学教学质量的提升具有积极意义.在初中数学教学中,教师有必要引导学生深入理解分类讨论思想,并灵活应用到各类问题的解决中,进而让学生掌握正确的解题规律及解题方法,全面提升学生的解题能力.

分类讨论思想在初中数学解题中的应用

分类讨论是一种常用的数学解题思想与方法,在初中数学解题中有广泛的应用,它在解决复杂数学问题时,能够起到“化整为零、各个击破”的作用,从而有利于降低解题难度.要在初中数学解题中应用好分类讨论思想,需要全面理解掌握分类讨论数学思想的内涵与应用原则、解题的一般步骤以及常见的解题类型.通过对分类讨论思想的实践应用,可以帮助初中学生更好地理解数学问题的本质并提高解题能力.

应用型本科院校大学英语分类教学改革路径探索

新文科理念的提出为应用型本科院校大学英语教学带来了全新的发展与创新机遇。文章着重对新文科背景下高校大学英语教学的改革方向与大学英语分类教学的改革思路进行梳理,从运用多种教学方法与建立完善的评价考核机制两个方面提出了可行性改革路径,以期提升高校大学生的英语水平与实际应用能力,进而为国家与社会培养满足时代发展需求的高素质专业化国际人才,更好地推动高校的转型与可持续发展。

分类讨论思想在高中数学教学中的应用探析

随着我国教育不断发展,高中数学课堂教学方法也发生了改变,传统“填鸭式”的教育模式已不能满足当代高中生发展的实际需要。数学教师应积极探索适合高中生数学学习的方法,提高学生的数学学习质量,将分类讨论教学法运用到高中数学教学中,有利于这一教学目标的实现。本文分析了高中数学课程教学现状,探究了分类讨论思想在高中数学中渗透分类讨论思想的方法。

SOLO分类理论在高中化学教学中的应用策略研究

文章主要研究SOLO分类理论在高中化学教学中的应用。文章首先论述SOLO分类理论的内涵及SOLO分类理论在高中化学教学中的应用价值,接着分析SOLO分类理论在高中化学教学中应用的原则,最后提出应用策略,包括明确教学目标、采取多种教学方法、关注个体差异性、结合生活实例、强化实验教学及加强教学评价与反馈等,以期提升高中化学教学质量,促进学生核心素养的全面发展。