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关键词： 僵尸网络   深度学习   检测模型  

摘要： 为提高检测僵尸网络攻击的能力,加强网络安全防护,首先概述了僵尸网络检测流程,重点探讨了特征提取方法,包括访问URL的频率、不同URL的个数、访问顺序、不同URL长度的个数、无UserAgent的访问个数以及访问URL的不同时间间隔个数等六个关键特征。经过归一化处理后,采用多层感知器构建深度学习检测模型,并进行模型训练。检测结果分析与讨论表明,该模型准确率约为65%,六个特征值共同作用可较准确、全面地描述僵尸网络流量,有效提高了检测模型的准确率。

关键词： 电子工程技术   网络通信系统   应用  

摘要： 在当今的数字化时代,电子工程学科在网络通信系统中扮演着核心角色。该学科涵盖了从基础信号处理到高级系统设计等多个层面,其理论和实践贯穿了通信技术的演进过程。随着技术的持续革新,电子工程的应用范围也在不断扩大,从传统的有线网络到现代无线通信技术,再到先进的光通信技术,电子工程的影响力无处不在。此外,新兴概念如软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)的提出,标志着电子工程技术正在推动网络通信系统向更高层次发展。这些趋势预示着未来通信技术将具有巨大的潜力和可能发生的变革。

关键词： 智慧城市   可持续发展目标   知识图谱   图神经网络   资源分配优化  

摘要： 本研究旨在通过知识图谱与图神经网络(GNN)的结合,构建一种创新的预测模型,以提升智慧城市中可持续发展目标(SDGs)的预测与决策能力。研究首先介绍了智慧城市与SDGs的背景,强调了传统方法在应对数据孤岛和复杂系统交互等挑战时的局限性。接着详细阐述了知识图谱与GNN的技术原理,包括数据整合、关系捕捉和动态适应能力。通过模拟案例W市,研究展示了模型在资源分配优化中的应用效果。结果表明,该模型能够有效提升资源分配的效率和SDGs的实现水平,为政策制定者提供了科学依据。研究的结论是,知识图谱与GNN的结合为智慧城市的可持续发展提供了新的技术手段,未来在技术进步和应用场景拓展的推动下,将在城市发展中发挥更加重要的作用。

关键词： 落点预测   适配器   卷积神经网络   支持向量机  

摘要： 针对发射过程适配器落点预测算法存在的求解时间长、耗费资源多等问题,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法的适配器落点预测模型。基于欧拉角描述建立发射过程适配器动力学运动模型,并通过四阶龙格库塔法对适配器运动轨迹进行数值求解,获得大量的适配器运动状态参数和落点信息;提出CNN-SVM的适配器落点预测模型,采用Adam优化器优化CNN网络性能,并通过网格搜索法获得SVM最佳的超参数。研究结果表明:CNN-SVM模型对适配器落点预测具有较好的求解精度和较强的泛化性能,其训练集和测试集的R 2值均大于0.99,同时该模型的平均绝对误差均小于0.1 m;在相同的计算资源且满足任务预测精度的条件下,其求解时间仅为传统数值积分方法的8.5%。该模型在实际应用中具备显著的优势,为发射过程中适配器分离落点快速预测提供了一种有效的解决方案。

关键词： 线性规划   智慧城市   交通流优化   透镜摄像头   凝胶  

摘要： 为降低城市拥堵发生频率,利用聚氯乙烯凝胶透镜摄像头拍摄城市交通车辆,从而提高车流密度信息特征的估计精度,达到优化城市交通流的目的,同时提出基于线性规划的智慧城市交通流优化技术。运用Small-World模型来模拟城市路网的演化,借助线性规划方法对城市交通路网结构实施线性分割。结果表明,聚氯乙烯凝胶掺量为30 g时,聚氯乙烯凝胶与玻璃基板具有良好的粘接性能。而基于线性规划技术能够准确识别交通网络中不同时段的车流变化规律,有效预测未来城市道路交通状况,从而制定相应的调度策略来应对城市潜在的交通拥堵。

关键词： 图神经网络   拓扑结构   预训练模型   知识蒸馏模型  

摘要： 大量的非欧几里得数据充斥在我们的日常生活中,这些繁杂的实体集合以及实体之间的联系,难以使用现有的数据模型刻画,但是能够用图结构来高效、精准地建模。图结构能够很好地建模现实生活中复杂的关联关系,图表示方法可以有效挖掘复杂关系中的模式匹配信息。在图神经网络的基础上,结合拓扑结构中的度特征和Graphlets子图特征,高效、精准地建模实体与实体之间的多维度联系。引入了预训练机制,通过在预训练模型上的微调或者知识蒸馏,从而完成实体识别分类的任务。理论与实验表明,在多维数据集中,基于图神经网络并结合图拓扑结构信息的挖掘是可行且有效的,能够提升分类任务的性能。

关键词： 网络问政   政府回应   公共价值偏好   公众满意度  

摘要： [目的/意义]网络问政是信息技术发展和执政理念创新的产物。网络问政中的政府回应能力是我国数字治理能力的体现。但如何有效回应公众关切,提高网络问政效果仍是亟需解决的问题。[方法/过程]从公共价值理论视角切入,将人民网“领导留言板”的政府回应内容作为文本分析对象,运用质性研究与量化研究相结合的方法,实证检验了政府回应中的公共价值偏好对公众满意度的影响。[结果/结论]政府回应与任务型价值、非任务型价值的一致性可直接提升公众满意度,也可以通过影响公众感知质量间接提升公众满意度。因此,政府回应既要满足任务型价值,又要满足非任务型价值。

关键词： 海洋溢油监测   光学影像   小样本   生成对抗网络  

摘要： 光学卫星遥感具有高时空、高光谱分辨率的特点,可实现海洋溢油灾害的有效监测。而光学影像易受天气影响,导致利用光学卫星影像进行智能提取的数据极为缺乏。针对以上问题,本文设计了一种基于光学卫星遥感数据的海洋溢油智能提取方法,构建小样本生成对抗网络(small sample generation adversarial network, SSGAN)对光学卫星影像中溢油区域进行语义分割,解决溢油光学卫星影像数据缺乏的局限性,同时在模型中融合空间注意力机制以提升溢油智能提取的准确性。通过2020-2023年GF-1/2/6卫星长时序溢油监测数据进行模型验证比较,实验结果表明,SSGAN模型在溢油语义分割方面优于其他模型,根据提取结果还可制作多幅高分系列光学卫星溢油监测专题产品图。

关键词： 电信网络诈骗   犯罪数额   犯罪态势   传统犯罪   被害人权利   法律供给   防范手段   现代网络技术  

摘要： 电信网络诈骗是现代网络技术介入传统犯罪后产生的异化现象,随着网络与实体空间互嵌的日益深入,电信网络诈骗相较于传统诈骗愈发呈现出行为隐蔽性、传播广域性以及后果不可控性等特征。电信网络诈骗“衍生蔓延”和“难以根除”效应明显,在这一背景下,提升法律供给、充实司法应对等刚性手段,只能有限度地缓解犯罪态势。更为重要的是,在充分认识跨境电信网络诈骗时代特征的基础上,通过社会治理能力提升以及防范手段扩充,渐次消除电信网络诈骗的生成土壤,注重对犯罪次生危害的遏制,将防线设立在电信网络诈骗行为实施之前或结果出现之前。上述方案的融合,体现在治罪方案上,需要规范犯罪数额认定过程、完善证据认定制度以及扩充相关罪刑规范;而在治理途径上,则需要构建多主体的治理体系、注重被害人权利恢复并加强国际间在打击与预防领域的交流与合作。

关键词： GRU神经网络   瓦斯突出   预警模型   影响因素  

摘要： 瓦斯突出是矿井工作中的一大安全隐患,严重威胁着井下员工的人身安全和生产工作的顺利开展。建立一个可以及时防范瓦斯突出的模型对降低事故风险、保护矿工人身安全有着举足轻重的意义。造成瓦斯突出的原因有许多,这些原因造成瓦斯突出危险性的增加。在实际掘进活动中,把传感器采集到的多种信息加以综合,利用GRU神经网络强大的时间序列数据处理能力和记忆能力,构建出完整的瓦斯突出预警模型。实验结果表明,基于GRU神经网络的瓦斯突出预警模型在预测精度和分级预警效果上均表现出色,能够在关键时刻发出有效的预警信号,为煤矿安全生产提供了有力保障。