检索结果-南通市图书馆

Android恶意软件的多特征协作决策检测方法

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计算机工程与应用 2016年第20期52卷 5-13页

作者：魏理豪艾解清邹洪崔磊龙震岳南方电网有限责任公司信息化评测重点实验室广东电网有限责任公司信息中心广州510000

由于智能手机使用率持续上升促使移动恶意软件在规模和复杂性方面发展更加迅速。作为免费和开源的系统,目前Android已经超越其他移动平台成为最流行的操作系统,使得针对Android平台的恶意软件数量也显著增加。针对Android平台应用软件... 详细信息

由于智能手机使用率持续上升促使移动恶意软件在规模和复杂性方面发展更加迅速。作为免费和开源的系统,目前Android已经超越其他移动平台成为最流行的操作系统,使得针对Android平台的恶意软件数量也显著增加。针对Android平台应用软件安全问题,提出了一种基于多特征协作决策的Android恶意软件检测方法,该方法主要通过对Android应用程序进行分析、提取特征属性以及根据机器学习模型和分类算法判断其是否为恶意软件。通过实验表明,使用该方法对Android应用软件数据集进行分类后,相比其他分类器或算法分类的结果,其各项评估指标均大幅提高。因此,提出的基于多特征协作决策的方式来对Android恶意软件进行检测的方法可以有效地用于对未知应用的恶意性进行检测,避免恶意应用对用户所造成的损害等。

关键词： Android平台恶意软件多特征协作决策机器学习

人工智能口腔实景图像识别技术用于龋齿筛查的效能研究

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空军军医大学学报 2024年第10期45卷 1140-1146页

作者：郭静张瑞文张东杰余快郭晓贺冯元姚翠娥轩昆口颌系统重建与再生全国重点实验室国家口腔疾病临床医学研究中心陕西省口腔疾病临床医学研究中心空军军医大学口腔医院预防科陕西西安710032 优尼柯(北京)健康管理有限责任公司北京102400 空军军医大学西京医院幼儿园陕西西安710032

目的基于人工智能(AI)图像识别技术,评估智能手机(Sp)和数字化单反相机(DSLR)两种设备采集的口内实景照片用于龋齿筛查的效能研究。方法建设“益生牙kid”AI龋齿筛查云平台,通过AI图像识别深度学习算法不断迭代学习口腔临床医生筛查龋... 详细信息

目的基于人工智能(AI)图像识别技术,评估智能手机(Sp)和数字化单反相机(DSLR)两种设备采集的口内实景照片用于龋齿筛查的效能研究。方法建设“益生牙kid”AI龋齿筛查云平台,通过AI图像识别深度学习算法不断迭代学习口腔临床医生筛查龋齿的方法,并用混合矩阵验证其识别效果。使用Sp及DSLR两种设备,同时采集27位受试者口内照片。每位受试者按照采集标准,Sp和DSLR分别获取3张、5张不同牙位照片,两组照片提取上传至龋齿筛查云平台,分别获得359、480个牙位龋齿筛查结果。受试者同时接受口腔医师使用WHO龋齿分级评判标准进行临床龋齿筛查。采用敏感度、特异度及曲线下面积(AUC)等作为AI龋齿图像识别效果的评价指标。结果混淆矩阵结果显示低风险早期龋和高风险成洞龋识别准确度高达90%以上,而中风险釉质轻度缺损龋齿识别准确度仅为32%。口腔医师采用WHO龋齿评判标准与AI筛查龋齿结果比较,Sp拍摄的口内照片诊断龋齿敏感度、特异度及AUC值分别为75.6%、85.8%及0.849;DSLR拍摄的口内照片诊断龋齿敏感度、特异度及AUC值分别为80.0%、86.2%及0.859。结论AI口腔实景图像识别龋齿筛查技术与临床医生龋齿诊断结果接近。Sp拍摄龋齿照片更便捷高效,与临床DSLR相比筛查正确率接近,实际推广应用价值更高。

关键词：龋齿筛查人工智能图像识别口内照片数字化单反相机智能手机

知母皂苷对AD模型大鼠学习记忆能力及磷酸化Tau蛋白和胆碱乙酰基转移酶表达的影响

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中药药理与临床 2016年第2期32卷 71-73页

作者：隋海娟马瑞国刘卓闫恩志金英辽宁医学院药理学教研室锦州121001 锦州奥鸿药业有限责任公司锦州121000

目的:研究知母皂苷(SAa B)对Aβ1-42诱导的大鼠学习记忆障碍的改善作用及机制。方法:选用SD大鼠48只随机分为4组:正常对照组,Aβ1-42组,SAa B(1、2.5 mg/ml)+Aβ1-42组,每组12只,侧脑室注射给药后第2 d进行Morris水迷宫实验,第7d快速取... 详细信息

目的:研究知母皂苷(SAa B)对Aβ1-42诱导的大鼠学习记忆障碍的改善作用及机制。方法:选用SD大鼠48只随机分为4组:正常对照组,Aβ1-42组,SAa B(1、2.5 mg/ml)+Aβ1-42组,每组12只,侧脑室注射给药后第2 d进行Morris水迷宫实验,第7d快速取海马CA1区,Western Blot法观察磷酸化tau(P-tau)、磷酸化GSK-3β、磷酸化Akt蛋白及胆碱乙酰基转移酶(Ch AT)蛋白表达水平。结果:脑室内注射Aβ1-42大鼠出现明显的空间学习记忆障碍,表现为逃避潜伏期和游泳路程较正常对照组明显延长,在原平台象限游泳时间占总时间的百分比明显降低,同时伴有海马P-tau表达明显增加,p-GSK-3β、p-Akt、Ch AT表达明显降低。侧脑室内注射SAa B后,与Aβ1-42组相比,SAa B(1、2.5 mg/ml)+Aβ1-42组大鼠逃避潜伏期和游泳路程明显缩短,原平台象限游泳时间占总游泳时间百分比升高;海马P-tau表达明显降低,p-GSK-3β、p-Akt、Ch AT表达明显增加。结论:侧脑室内注射知母皂苷可通过降低Ptau表达水平,提高Ch AT活性,从而减少神经元纤维缠结的形成,并可能通过调节胆碱能功能的途径发挥抗痴呆的作用。

关键词：知母皂苷阿尔茨海默病 β淀粉样蛋白磷酸化tau蛋白胆碱乙酰基转移酶

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江西融资租赁业发展态势分析及对策

企业经济 2012年第12期31卷 116-119页

作者：孙东张秋兰水云庭柳习聪江西省招标咨询集团有限责任公司海济租赁公司江西省社科院应用对策研究室江西省招标咨询集团有限责任公司纪委

在西方发达国家,融资租赁是仅次于银行放贷的第二大融资方式。在全国融资租赁行业如火如荼发展的新阶段,为更好地发挥融资租赁的功能,全面实施江西省"十二五"战略规划,为鄱阳湖生态经济区建设等省内重点工程、重点项目搭建资金平台,有... 详细信息

在西方发达国家,融资租赁是仅次于银行放贷的第二大融资方式。在全国融资租赁行业如火如荼发展的新阶段,为更好地发挥融资租赁的功能,全面实施江西省"十二五"战略规划,为鄱阳湖生态经济区建设等省内重点工程、重点项目搭建资金平台,有效解决省内中小企业融资难问题,促进江西省地方经济的发展,本文提出应学习借鉴成功经验,在观念转变、加强组织领导、政策扶持和完善租赁物权管理等方面,加快江西融资租赁行业的发展。

关键词：融资租赁发展现状对策建议

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大采高综采工作面设备智能控制系统研究

煤炭科学技术 2022年第9期50卷 192-199页

作者：冯银辉崔耀王旭峰秦泽宇王志强毛自新北京天玛智控科技股份有限公司北京101399 国能神东煤炭集团有限责任公司内蒙古鄂尔多斯017209

随着智能综采设备技术的不断发展,单机设备的智能化程度不断提高,也面临着大采高设备间不能有效互联互通,严重影响协同效率的新问题,而在8 m以上大采高智能化集控技术上,目前仍是空白,没有可借鉴的成功经验。为保证大采高综采工作面生... 详细信息

随着智能综采设备技术的不断发展,单机设备的智能化程度不断提高,也面临着大采高设备间不能有效互联互通,严重影响协同效率的新问题,而在8 m以上大采高智能化集控技术上,目前仍是空白,没有可借鉴的成功经验。为保证大采高综采工作面生产过程高产、高效、连续有序进行,研发了大采高综采工作面设备智能控制系统。该系统以Ethernet/IP实时工业以太网总线协议为基础,根据大采高综采设备的运行和通讯特点,构建了统一、高效的综采设备通讯协议标准,建立了统一的服务器、存储及数据接口标准,统一了单轨吊集中控制室、移变列车集中控制室和地面智能专家决策平台3个控制平台,实现整个工作面设备的监控与数据交互的功能,同时降低了平台操作的学习难度。采用两层控制模式,主从冗余控制方案,保证数据的稳定性和一致性,提高了系统整体的控制效率;根据综采设备工作和生产环境的特点,构建了综采设备联动控制模型,实现了采煤机联动控制、“三机”联动控制、支架、泵站联动控制,提高设备间协同效率;系统的集中控制与协同控制功能,可以实现大采高综采设备一键启停、协同作业;智能分析专家决策系统存储并分析工作面设备历史数据规律,同时引入专家经验规则,专家诊断知识库,构建了闭环决策,指导工作面生产。

关键词：大采高综采工作面协同控制故障预测集控系统智能控制

基于微震数据及模型的煤矿水害“双驱动”预警体系构建与应用

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煤炭科学技术 2023年第S1期51卷 242-255页

作者：张党育武斌贾靖赵立松李玉宝冀中能源集团有限责任公司河北邢台054000 矿井水害探测与防控国家矿山安全监察局重点实验室河北邢台054000 河北省矿井微震重点实验室河北邢台054000 河北煤炭科学研究院有限公司河北邢台054000

现阶段,我国越来越多的矿井进入深部开采和下组煤开采期,煤层开采受岩溶水害威胁严重,矿井深部突水隐患探查不清,采掘过程中缺乏科学有效的突水监测预警手段,是造成矿井突水灾害的主要原因。为夯实水害预警监测基础,提出“双驱动”煤矿... 详细信息

现阶段,我国越来越多的矿井进入深部开采和下组煤开采期,煤层开采受岩溶水害威胁严重,矿井深部突水隐患探查不清,采掘过程中缺乏科学有效的突水监测预警手段,是造成矿井突水灾害的主要原因。为夯实水害预警监测基础,提出“双驱动”煤矿水害微震预警架构,利用数据驱动与模型驱动,实时动态监测工作面底板突水风险等级及范围,对突水风险趋势智能预测预报。在数据驱动的框架下,以微震事件时空演变规律为切入点,通过对微震事件震源机制反演与属性分析,为导水通道形成判断提供依据,结合水文动态数据变化,建立相应突水判据,对突水风险进行评价。在模型驱动的框架下,构建含分类预测、聚类分析等多种算法的深度学习模型,将典型微震事件群作为模型输入,定量动态预测未来微震事件发生的空间范围与聚集度,继而确定突水风险等级与危险区域。基于微震数据及模型的煤矿水害“双驱动”预警技术,开发了相应的区域性煤矿水害三维智能预警平台,实现了水害风险特征的动态智能预警预测和危险区域的三维可视化显示。实践证明,采用确定性数据研判与智能模型预测的“双驱动”微震预警体系,对突水风险等级和范围的预测效果显著,实现了对底板水害高风险区域的精确预警与防控。

关键词：底板水害双驱动属性分析微震预警深度学习

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打造三大学习平台助推员工能力提升

中国电力教育 2014年第22期 38-41页

作者：李军锋肖叶枝范丹虹林芳珍广东电网有限责任公司教育培训评价中心网络教育培训部广东电网有限责任公司教育培训评价中心办公室

2014年,培评中心深化网络培训以重点抓好三大学习平台的建设和推广应用作为创先思路:全面推广应用网络学院,拓宽网络培训业务;建设完善掌上学院,有针对性推广应用;承担网公司培评系统试点建设,保证完成任务。网络学院,实现员工个性化培... 详细信息

2014年,培评中心深化网络培训以重点抓好三大学习平台的建设和推广应用作为创先思路:全面推广应用网络学院,拓宽网络培训业务;建设完善掌上学院,有针对性推广应用;承担网公司培评系统试点建设,保证完成任务。网络学院,实现员工个性化培训随着大数据时代的到来,公司员工对网络教育培训的应用需求越来越迫切,这对公司人才培养无疑是更大的挑战。在这样的背景下,培评中心历时一年建成公司网络学院并实现上线。其办学目标是建设成为一个集中管

关键词：网络教育网上教育广东电网公司微信平台学习平台能力提升

汇聚建设一流绿色低碳供应链平台的强大动力--关于推动主题教育走深走实的实践研究

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办公室业务 2024年第7期 149-151页

作者：赵洁薇中国华电集团物资有限公司

在全党深入开展学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想主题教育,是党的二十大作出的一项重大战略部署。某国有企业党委认真贯彻落实党中央关于主题教育的各项决策部署,强化组织领导,落实工作责任,推动主题教育不断走深走实。文章通... 详细信息

在全党深入开展学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想主题教育,是党的二十大作出的一项重大战略部署。某国有企业党委认真贯彻落实党中央关于主题教育的各项决策部署,强化组织领导,落实工作责任,推动主题教育不断走深走实。文章通过研究该企业开展主题教育的做法特点,总结提炼了企业高质量发展新局面所取得的成效,得出实践经验,切实将主题教育成果转化为建设一流绿色低碳供应链平台的强大动力。

关键词：主题教育供应链高质量发展四力四推

基于中心损失-改进卷积自编码器的滚动轴承半监督故障诊断

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振动与冲击 2023年第7期42卷 301-311页

作者：齐咏生巩育瑞高胜利刘利强李永亭内蒙古工业大学电力学院呼和浩特010080 内蒙古自治区机电控制重点实验室呼和浩特010051 内蒙古北方龙源风力发电有限责任公司呼和浩特010050

当前基于深度学习的旋转机械故障诊断技术,凭借其强大的逐层加工和内置特征变换功能受到广泛关注,然而传统用于故障诊断的深度网络需要大量标签数据,且诊断结果依赖于标签的数量和准确性。为此,提出一种基于中心损失-改进卷积自编码器(c... 详细信息

当前基于深度学习的旋转机械故障诊断技术,凭借其强大的逐层加工和内置特征变换功能受到广泛关注,然而传统用于故障诊断的深度网络需要大量标签数据,且诊断结果依赖于标签的数量和准确性。为此,提出一种基于中心损失-改进卷积自编码器(center loss-improved convolutional auto-encoder, CL-ICAE)的半监督故障诊断方法。该方法首先利用连续小波变换将故障信号转换为时频图,细化故障特征表征;之后构建改进的卷积自编码器网络结构,并引入批量归一化(batch normalization, BN)和Dropout,在特征提取阶段防止过拟合;之后在分类阶段,通过将中心损失(center loss)引入Softmax损失函数,构建联合损失函数,使故障特征实现类内距离更小,特征差异更大,进一步提高分类精度。最后,将所提方法通过凯斯西储大学轴承数据集和轴承故障试验平台进行验证,结果表明在少量标签样本情况下,均可实现有效的故障诊断,提升诊断准确率。

关键词：滚动轴承卷积自编码器半监督批量归一化(BN) 中心损失(CL)