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网络安全产品测试项目的风险管理研究

网络安全产品测试项目的风险管理研究

作者：刘洪瑞北京邮电大学

学位级别：硕士

信息化的发展与5G时代的到来将网络安全行业推向了顶峰,作为保障网络安全产品质量的产品测试环节也面临着严峻的考验。由于测试项目的时效性和不确定性以及大部分项目的不可回退性等特征,使得测试在实际的项目中所处的位置要比其他环节... 详细信息

信息化的发展与5G时代的到来将网络安全行业推向了顶峰,作为保障网络安全产品质量的产品测试环节也面临着严峻的考验。由于测试项目的时效性和不确定性以及大部分项目的不可回退性等特征,使得测试在实际的项目中所处的位置要比其他环节具有更高的风险性,并且测试风险一旦出现在项目的验收阶段,那么极有可能对项目造成不可挽回的后果,因此产品测试的风险管理从某些方面来说可以决定整个项目的成败。一个完整的项目其实测试的时间要占到整个项目周期的一半以上,测试的质量决定产品的质量,由此也能看出测试的重要性。论文将针对安全产品测试的风险管理进行分析,依据风险管理的理论基础并结合实际测试中存在的风险对安全产品测试项目中的风险管理进行深入的探索和研究,其中对整个安全类产品测试过程中的风险进行持续的把控并且将测试的风险管理形成一套完整的体系是论文重点解决的一个问题。在论文中介绍了对安全产品测试风险管理进行研究的重要性、研究的具体内容和研究方式以及论文的研究所具有的创新点。对国内外测试方面的风险管理文献进行分析,讨论我国测试风险管理的发展与现状。阐述风险管理经典理论结合实际测试项目的运用,对产品测试项目风险管理进行概述,介绍产品测试基本类型,测试与风险管理过程的关系,通过对各个风险管理模型的介绍与分析选择出最适合测试项目风险管理的模型并结合安全产品测试项目的特点,对安全产品测试项目的风险进行深入的研究,提出一套安全产品测试项目风险管理的方法。将风险管理体系向实际的工作中推动,使风险管理标准化、流程化,能够做到对所有的测试项目都能适用。介绍风险管理效果在实际项目中的使用效果,得出论文的基本结论并对后续测试中的风险管理进行展望。

关键词：安全产品测试项目管理风险管理定性分析定量分析

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新时代中国共产党提升舆论引导能力研究

新时代中国共产党提升舆论引导能力研究

作者：刘洪瑞山东师范大学

学位级别：硕士

当前,中国社会处于剧烈转型、深刻变革的关键时期,国际局势变幻与综合国力竞争日趋激烈,经济体制转轨与利益结构不断分化,加之主体意识的觉醒与新兴媒体的发展,使得公众非理性的情绪表达大量涌入舆论空间。在这种前所未有的新形势下,舆... 详细信息

当前,中国社会处于剧烈转型、深刻变革的关键时期,国际局势变幻与综合国力竞争日趋激烈,经济体制转轨与利益结构不断分化,加之主体意识的觉醒与新兴媒体的发展,使得公众非理性的情绪表达大量涌入舆论空间。在这种前所未有的新形势下,舆论引导作为一项十分复杂的社会系统工程,需要承担起提升国家形象与维护社会稳定的历史使命。党的十八大以来,以习近平同志为核心的党中央高度重视党的舆论引导工作。2016年2月,习近平在党的新闻舆论工作座谈会上指出,切实提高党的新闻舆论传播力、引导力、影响力和公信力。2017年10月,习近平在十九大报告中提出,坚持正确舆论导向,高度重视传播手段建设和创新,提高新闻舆论传播力、引导力、影响力、公信力。中国共产党提升舆论引导能力的要求是在新时期国际和国内舆论环境显著变化的背景下,中国共产党百年新闻舆论工作的实践基础上,承继创新马克思主义经典作家的新闻舆论思想与中国共产党人的新闻舆论思想过程中提出的,具有深厚的理论、历史与现实依据。当前,中国共产党的舆论引导工作处在由正本清源进入守正创新的重要阶段,既需要遵循以往的舆论引导原则,又要在其基础上根据新媒体时代特点与时俱进,探索符合时代发展的原则遵循。进入新时代以来,中国共产党为提升舆论引导能力,在主流媒体“三力”、媒体融合发展、网络舆论生态治理与国际舆论引导等主要方面持续推进,在具体路径层面,培养舆论引导新思维,健全舆论引导的各类体制机制,创新舆论引导的方式,提升党政干部媒介素养并加强新闻人才队伍建设。由此,中国共产党提升舆论引导能力取得了一系列成效,包括舆论引导的思想与方式趋向科学化、时代化,舆论引导的各类体制机制日趋完善,全媒体传播体系向纵深发展,网络舆论引导能力显著提升,国际舆论引导力显著增强。然而,舆论引导是一项复杂的工程,涉及到方方面面。当下中国共产党在舆论引导过程中仍存在一定不足,必须进一步完善舆论引导过程中存在的不足以进一步提升中国共产党的舆论引导能力。

关键词：新时代中国共产党舆论引导舆论引导能力

基于生成对抗网络和风格感知的人脸图像修复技术研究

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基于生成对抗网络和风格感知的人脸图像修复技术研究

作者：刘洪瑞天津大学

学位级别：硕士

人脸图像修复因其在电影工业、刑事侦破等方面的广泛应用,成为了计算机视觉领域的一个研究热点。近来发展起来的基于深度学习的图像修复方法可通过理解受损图像内容从而对缺失区域内容进行推理生成,能够为破损的自然图像生成较为准确的... 详细信息

人脸图像修复因其在电影工业、刑事侦破等方面的广泛应用,成为了计算机视觉领域的一个研究热点。近来发展起来的基于深度学习的图像修复方法可通过理解受损图像内容从而对缺失区域内容进行推理生成,能够为破损的自然图像生成较为准确的语义信息,但将这一技术用于人脸图像修复时,仍存在许多巨大的技术挑战。本文分别针对修复结果的全局语义不合理和身份不确定两个问题展开研究,取得了以下创新性成果:(1)本文在生成式对抗网络框架下,融合风格感知和多尺度注意力,构建了一种新的人脸图像修复网络。风格感知模块,用于提取图像的整体风格,并对修复结果的语义进行全局性地调节;多尺度注意力模块,用于将破损图像中已知区域的合理信息有效地转移到被遮蔽的位置上。这两个模块极大增强了修复网络的特征长程迁移能力,提升了修复结果的全局语义合理性。本文在公开数据集Celeb A-HQ上进行了定性和定量的评估。实验表明:该方案可以生成自然清晰的人脸图像,全局语义更加合理,修复效果优于现有方案。(2)本文设计了一种基于辅助图像的双通道人脸图像修复网络,利用与破损图像具有相同身份的辅助图像来修复破损图像的身份信息。为了将辅助图像的身份信息合理地引入修复图像中,本文将辅助图像的姿态特征和身份特征进行了解耦,然后将解耦所得的身份特征与破损图像本身的姿态特征进行融合。本文在公开数据集Celeb A-HQ上进行了定性和定量的评估。实验结果表明:该方案能够生成身份合理的修复图像,修复效果优于现有图像修复方法。

关键词：人脸图像修复生成对抗网络风格感知多尺度注意力长程迁移特征解耦特征融合

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基于置信度的可信图神经网络研究

基于置信度的可信图神经网络研究

作者：刘洪瑞北京邮电大学

学位级别：硕士

近几年来,随着深度学习技术的深入发展,适用于图这种特殊数据结构表示学习方法——图神经网络(Graph Neural Network,GNN)受到了广泛关注。实验表明,图神经网络已经在多种图相关的任务与场景中取得了卓越的成果,包括社交网络分析,交通... 详细信息

近几年来,随着深度学习技术的深入发展,适用于图这种特殊数据结构表示学习方法——图神经网络(Graph Neural Network,GNN)受到了广泛关注。实验表明,图神经网络已经在多种图相关的任务与场景中取得了卓越的成果,包括社交网络分析,交通流量预测,生物医药,推荐系统,计算机视觉等。尽管图神经网络预测性能卓越,但其预测结果是否可信仍有待探索,尤其是当图神经网络涉及到风险敏感场景时,模型的可信性成为一个更加迫切的需求。迄今为止,对可信性的定义仍未形成共识,但深度学习领域的诸多研究,如对模型的鲁棒性、可解释性、分布外泛化性等研究均被认为属于可信性的范畴。在此之中,有一种思想从置信度的角度出发,认为可信的模型应该具有恰当的自我认知能力,能够清楚其预测能力的边界,并通过可信的置信度表现出。换句话说,整体而言,可信模型应该能够对其正确的预测给出较高的置信度,对其错误的预测给出较低的置信度,即模型对预测结果的置信度与其预测准确率一致。先前的研究表明,许多神经网络对预测过于自信,即预测结果的平均置信度高于其平均预测准确率,其置信度是不可信的。然而,还未有研究基于置信度探究图神经网络的可信性,因此本研究旨在弥补该研究空白,从置信度出发,从多种角度探究图神经网络模型与基于图神经网络的学习方法的可信性。本研究首先探究了朴素图神经网络模型的置信度与其预测准确率是否一致,探究结果指出图神经网络模型的置信度是不可信的,这与对传统神经网络模型的实验结果一致。但是本研究额外发现,图神经网络预测结果的平均置信度低于其平均预测准确率,这说明图神经网络是欠自信的,这与传统神经网络模型表现截然相反。进而,本研究设计了拓扑感知的后处理置信度校正函数,以改进置信度的可信性。该校正函数以图卷积神经网络作为骨干模型,并融合了温度缩放方法,以保证置信度校正后图神经网络模型的预测性能不会发生改变,从而得到一种新颖的可信赖图神经网络模型CaGCN,最后本研究通过大量实验验证了 CaGCN在提升置信度可信性方面的有效性。受启发于对图神经网络的置信度不可信的发现,本研究继续探究了置信度在基于图神经网络的学习方法——图自训练学习中的可信性。探究结果表明在图自训练过程引入过多的高置信度伪标签节点并不会为模型带来太多性能增益,而且还会为数据集引入分布迁移问题,本研究因此得出图自训练学习中置信度是不可信的结论。基于此,本研究提出了新型的图自训练学习框架DR-GST,其基于信息增益的损失函数可以消除分布迁移的负面影响,并继续增加了损失修正策略以提升伪标签的正确率,最后本研究通过实验和理论证明了 DR-GST的合理性和有效性。此外,由于受到噪音和隐私保护的负面影响,可信的图神经网络模型并不一定能够获得可信的预测结果,因此本研究进而从置信度的角度出发探究如何提升图神经网络的输入——图数据的可信性。考虑到消息传递机制对图神经网络的决定性作用,本研究从图数据中对消息传递机制最有可能产生负面影响的因子,节点的度入手,探究在度呈现长尾分布的图中如何获得可信的图拓扑。本研究提出了置信度引导的可信拓扑生成方案TNTG,其能够在富含信息的头节点的指导下为信息较少的尾节点生成图拓扑。本研究最后证明了提出的TNTG在改进图神经网络在节点分类尤其是尾节点分类方面的有效性。

关键词：图神经网络可信性置信度自训练长尾分布

齐元富教授运用清热解毒法治疗肺癌的用药配伍规律及特色研究

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齐元富教授运用清热解毒法治疗肺癌的用药配伍规律及特色研究

作者：刘洪瑞山东中医药大学

学位级别：硕士

目的:基于“中医传承辅助平台软件（V2.5）”,运用数据挖掘手段,探讨齐元富教授运用清热解毒法治疗肺癌的用药配伍规律及特色研究,为中医临床诊治肺癌提供经验借鉴,拓宽中医治疗肺癌的思路。方法:通过收集齐元富教授2019年9月到2021年1... 详细信息

目的:基于“中医传承辅助平台软件（V2.5）”,运用数据挖掘手段,探讨齐元富教授运用清热解毒法治疗肺癌的用药配伍规律及特色研究,为中医临床诊治肺癌提供经验借鉴,拓宽中医治疗肺癌的思路。方法:通过收集齐元富教授2019年9月到2021年12月在山东中医药大学附属医院病房及门诊收治肺癌患者的中药处方,基于“中医传承辅助平台（V2.5）”软件进行统计学分析,得出齐元富教授治疗肺癌的用药规律及诊治思路,从而总结齐元富教授运用清热解毒法治疗肺癌的用药配伍经验及特色,为临床治疗肺癌拓宽思路,提供新的借鉴。结果:通过运用“中医传承辅助平台（V2.5）”软件,对于所收集的163例患者共计486首处方进行数据挖掘及分析,得出齐元富教授在治疗肺癌时,使用频次居于前十的药物是黄芩、重楼、白花蛇舌草、甘草、白前、桔梗、鱼腥草、瓜蒌皮、薤白、杏仁。齐元富教授处方中所使用的中药四气五味主要以苦寒为主,归经居于前五位的依次为肺、胃、脾、肝、大肠。使用频次最高的50味中药分类统计,最常用的中药类型为清热药,以清热解毒药为主。通过药物的关联规则,在组方规律下分析得出核心药物组合共85条,其中使用频次最高的核心药对是黄芩、重楼,并通过无监督系统熵聚类的算法得出新核心药物组合26个以及12个新处方。结论:由数据分析结果可以得出,齐元富教授在治疗肺癌时,主要以清热解毒法为主,同时配伍止咳化痰平喘、扶正固本、理气等治法,可以得到良好的临床疗效。

关键词：齐元富肺癌配伍规律临床经验清热解毒

新课改背景下白山市高中体育课程优化路径研究

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新课改背景下白山市高中体育课程优化路径研究

作者：刘洪瑞中国矿业大学

学位级别：硕士

本文通过以新课改后吉林省白山市高中学体育课程优化路径为研究对象,采用文献资料法,调查法,数理统计法,层次分析法,特尔菲等多种研究手段。对新课改背景下吉林省白山市高中体育课程的基本情况分析、新课改背景吉林省白山市高中体育教... 详细信息

本文通过以新课改后吉林省白山市高中学体育课程优化路径为研究对象,采用文献资料法,调查法,数理统计法,层次分析法,特尔菲等多种研究手段。对新课改背景下吉林省白山市高中体育课程的基本情况分析、新课改背景吉林省白山市高中体育教师与学生的基本现状、新课改背景下影响实现吉林省白山市高中体育课程优化路径的因素分析、论述新课改背景影响实现吉林省白山市高中体育课程优化路径分析,开展调查研究和分析工作。主要得出以下几点结论:1.受新一轮基础教育课程改革的影响和持续作用,吉林省白山市高中学校体育教学的相好的方向逐步发展。新一轮基础教育课程改革后的吉林省白山市高中体育课程的目标,吉林省白山市高中体育课程设计,吉林省白山市高中体育课程实施和吉林省白山市高中体育,吉林省白山市高中体育课程评价都在一定程度上得到了改善和发展。新一轮基础教育课程改革后的吉林省白山市高中体育课程的隐性作用较小,但仍然有较大的进步空间,在调查研究中发现吉林省白山市体育课程在教学实践中和体育教师队伍基本达到国家要求能有效完成教学任务。2.在吉林省白山市高中体育教学中,各级地方政府以及有关部门对国家政策的能大部分理解和充分执行,对新一轮基础教育课程改革后高中体育课程向着更好发展存在一定影响,这种现象正向影响了吉林省白山市体育课程的进一步向更好的方向发展。3.通过特尔菲法所建立的吉林省白山市体育课程优化的评价体系,共有三个维度分别为,基准层、因子层和指标层。其中基准层包含阻力因素、法律法规以及体育教学。其中因子层有一共有9项指标分别为,体育教师、教学环境、学生、新课改文件、政府教育局、其他相关文件、执行力、高考压力、社会阻力;其中指标层有42项具体指标,这里就不进行一一列举了。经过收集数据统计分析确定因子层权重排序为:体育教师>教学环境>学生>新课改文件>政府教育局>其他相关文件>执行力>高考压力>社会阻力,因子层体育教师是实现吉林省白山市体育课程优化发展最主要的影响方面。4.新一轮基础教育课程改革后从总体上看吉林省白山市高中体育教育教师大多数大力支持并且积极参与体育课程优化以及体育课程的有效作用,有利于学生形成终身体育,但吉林省白山市体育教师所能使用的硬件设施达不到标准,体育课程优化无法进一步提高,影响制约了吉林省白山市体育教育的发展。5.高考考试政策对体育教育的发展有重要影响。教师,家长,学生对高考分数的要求导致学生压力过大,学生需要体育课程来进行身心调节。

关键词：高中体育课程优化路径吉林省白山市

多级别超限车辆过桥验算的系列化、通用化探讨

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公路交通科技（应用技术版） 2009年第7期5卷 122-124页

作者：刘洪瑞刘英广东工业大学建设学院广东广州510075

为了适应当前超限车辆过桥任务重、时间紧的特点,通过对不同级别超限车辆作用在不同桥型(多种跨径)上的承载力验算,将其验算结果整理成册,使之具有一定程度的系列化、通用化。应用计算机java语言开发并实现了多级别超限车辆过桥承载力... 详细信息

为了适应当前超限车辆过桥任务重、时间紧的特点,通过对不同级别超限车辆作用在不同桥型(多种跨径)上的承载力验算,将其验算结果整理成册,使之具有一定程度的系列化、通用化。应用计算机java语言开发并实现了多级别超限车辆过桥承载力咨询系统,用户只需在键盘上输入超限车辆及所通过桥梁的基本信息,就可获得该超限车辆能否过桥的咨询结果,若不能通过,则给出加固建议。有效地提高了超限车辆过桥验算的工作效率,为公路超限车辆运输管理提供帮助。该研究成果在广东省茂名石化多级别超限车辆过桥验算与加固项目中获得了成功地应用。

关键词：多级别超限车辆过桥验算系列化通用化咨询系统

不同的毒蕈碱配体对在Sf9昆虫细胞内表达的M2AChR-Gi1α融合蛋白的作用(英文)

维普期刊数据库

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Acta Pharmacologica Sinica 2002年第3期 42-48页

作者：王昊郭政东李智刘洪瑞中国 110001 中国医科大学药理学教研室中国医科大学药理学教研室沈阳

目的:表达M2AChR-Gila融合蛋白,检测不同配体或镁离子对M2AChR与Gila间相互作用的影响.方法:两步PCR建立M2AChR-Gila融合DNA,并在Sf9细胞内表达.[~3H]QNB和[35S]GTPγS结合实验检测M2AChR-Gila融合蛋白功能.结果:M2AChR-Gila的表达水平为(20.12±1.14)nmol·g-1protein.不同配体的存在使融合蛋白中Gila与GDP的亲和力发生变化.乙酰胆碱,卡巴胆碱,McN-A-343,毛果芸香碱和阿托品存在以及无配体存在时,GDP的IC50值(95％可信区间)分别是178(148-214)μmol/L,158 (126—199)μmol/L,66(56—78)μmol/L,62(55-72)μmol/L,5.0(4.6-5.5)μmol/L和15.9(14.3-17.6)μmol/L.在卡巴胆碱的作用下,Cila随Mg2+浓度增加而减小对GDP的亲和力,而阿托品使Gila不受Mg2+浓度的影响,始终保持对GDP的高亲和性.结论:杆状病毒-Sf9细胞系统表达的M2AChR-Gila具备M受体配体结合特性和组分间的偶联功能.M2AChR-Gila对GDP的亲和性决定于M2受体配体的性质,分析GDP亲和力的大小有利于筛选和鉴别M2亚型特异性药物.Mg2+离子是M2AChR-Gila与低亲和性GDP结合必需的阳离子.

关键词：毒蕈碱受体抑制的G~iG蛋白重组融合蛋白质类毒蕈碱激动剂毒蕈碱拮抗剂腺苷三磷酸鸟苷三磷酸鸟苷二磷酸放射配位体测定

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风格感知和多尺度注意力的人脸图像修复

哈尔滨工业大学学报 2022年第5期54卷 49-56页

作者：刘洪瑞李硕士朱新山孙浩张军天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072 数字出版技术国家重点实验室北京100871

人脸图像修复是计算机视觉领域中重建人脸图像的一项重要图像处理技术。现有人脸图像修复技术存在修复结果全局语义不合理的问题,这主要是由于现有技术的特征长程迁移能力不足,无法将破损图像中已知区域的信息合理地迁移到被遮蔽区域上... 详细信息

人脸图像修复是计算机视觉领域中重建人脸图像的一项重要图像处理技术。现有人脸图像修复技术存在修复结果全局语义不合理的问题,这主要是由于现有技术的特征长程迁移能力不足,无法将破损图像中已知区域的信息合理地迁移到被遮蔽区域上。为此,本文在生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)框架下,构建了一种融合风格感知和多尺度注意力的编解码人脸图像修复模型。风格感知模块用于提取图像的全局语义信息,并利用提取的信息对编码逐级地进行渲染,以实现对修复过程的全局性调节;利用多尺度注意力模块对多尺度特征进行补丁块提取,并通过共享注意力得分和提取补丁块的矩阵乘法进行多尺度特征的长程迁移。在公开数据集CelebA-HQ上的实验结果表明:风格感知模块和多尺度注意力模块极大地增强了修复网络的特征长程迁移能力。相较于现有先进的人脸图像修复方案,本文所提出的模型在多种评价指标上均有显著的提升;修复结果的全局语义更加合理,并且在暗光条件下的修复效果更加自然。

关键词：人脸图像修复生成对抗网络风格感知多尺度注意力长程迁移