病毒风向标:危险! 请尽快升级 Adobe Flash Player ActiveX

最近一段时间以来,Flash Player一度成为黑客所钟情的攻击对象。网上已出现利用该漏洞传播的多种木马病毒,目前已截获的主要是木马下载器病毒,它们会从网上下载其它多种盗号木马,窃取流行网络     

计算机科学中的数学教育

本文提出了一种新的教学思路,即以"离散"作为计算机科学中数学教育的主线,强调针对离散数学的知识与技能培养。既采用系统化的离散数学课程教学,又将数学思想渗透到具体课程中。教学实践表明,这种以解决问题为导向的教学方案收效良好。     

用技术传播理论分析中国的GIS发展

本引用新技术传播、组织管理和管理信息系统等理论,从理论推导和案例分析两个角度理解、分析GIS技术在中国的应用和传播。“技术－过程－环境”是分析GIS技术在国家层次上传播的三个基本要素。其中,GIS技术在组织机构内的传播过程可以理解为“知识－决策－实施－应用－评估”间相互作用的动态过程,知识和决策在传播中起核心作用。国家宏观的GIS传播环境包括知识基础设施、市场机制和制度背景,其中市场机制在GIS传播中是最具效力的影响因素。初步的数据分析和案例研究表明：中国的GIS产业增长速度很快,但仍面临着数据获得性差、市场规模小而破碎、信息／知识缺乏、市场机制不成熟等问题。另外还存在一些常见的项目管理问题。如系统可行性研究和系统评估的形式化、全面而通用的系统规划、过高的设计目标、过于追求系统的标准化和先进性、夸大GIS的作用和效益等。本建议：（1）从研究GIS技术与组织管理的角度积累实用的知识,以此来指导GIS项目的决策、规划和实现;（2）中国的GIS发展大体上是跟随发达国家,政府应致力于实现GIS产业良性发展的起步规模（critical mass);（3）政府应在市场不成熟或失效的地方进行扶植,避免过多干预和控制市场,防止出现政策失败;（4）采用顾及普通GIS用户利益的、单轨制的、简单化的、低价格的、约束少的地理数据政策。     

多Agent信念逻辑及其在概率意义下的推广

首先建立了一种多Agent信念逻辑MBL(multi-agentbelieflogic),在经典信念逻辑基础上增加了普遍信念算子和公共信念算子,给出MBL的Kripke语义与广义Aumann语义,讨论了两者的等价性,证明了MBL对于上述两种语义的可靠性和完备性.其次,建立了一种多Agent概率信念逻辑MPBL(multi-agentprobabilisticbelieflogic),通过在广义Aumann语义基础上引入概率空间,给出了MPBL的概率Aumann语义,证明了它的可靠性,并给出MPBL的一些推论.     

基于小波变换的低信噪比雷达回波快速检测法

根据二进小波变换对信号分解的形式与特性,给出了信号在小波域中广义子波能量的定义,并利用子波变换的多尺度分解特性构造出广义小波能量积累器。在此基础上设计出一种直接利用广义小波能量积累对低信噪比雷达回波信号进行检测的快速算法。仿真实验结果表明,该检测算法对强白噪声及强声背景下的低信噪比信号检测比较有效,对背景噪声具有较好的自适应性,且该检测算法设计简单,执行速度快,可靠性高。     

基于概率扩散的多光谱遥感图像分类模型

为了提高遥感图像分类精度,提出了一种基于概率扩散模型的多光谱遥感图像自动分类技术。该方法首先通过比较模糊C均值分类器（FCM）的有效性函数来自动确定最优分类数目,然后利用基于形态学的各向异性概率扩散模型来调整中心像元隶属类别的概率,最后根据概率扩散的隶属概率向量图,并按照最大后验概率估计（MAP）对像元进行分类。由于各向异性扩散具有保边缘平滑的特点,因此,该概率扩散模型不仅能够有效地抑制同质区域内部“斑点”的产生。而且使得图像上重要的边缘特征得到了较好地保留。实验结果表明,该分类算法不仅能够避免分类图像中“斑点”噪声的影响,而且分类后的总体精度达到了77．76％和Kappa系数达到了0．7198,均优于未经过概率扩散的最大后验概率估计分类算法,因而具有一定的实用价值。     

Internet蠕虫防范技术研究与进展*

当前蠕虫的频频爆发使得蠕虫问题已成为网络安全领域的焦点问题。分析了蠕虫的特征行为,研究了国内外几种最新的Internet蠕虫防范系统,并在此基础上展望了蠕虫攻防的发展趋势。     

统计句法分析建模中基于信息论的特征类型分析

统计句法分析利用概率评价模型评价每棵选句法树存在的可能性,选择概率值最高的候选句法树作为最终的句法分析结果。因此,统计句法分析的核心是一个概率评价模型,而各种概率评价模型的本质区别主要在于它们分别是根据上下文中的哪些特征来赋予句法树概率的。在统计句法分析研究领域,虽然已经提出了大量的概率评价模型,然而,不同的模型用得到了不同类型的特征,如何评价这些特征类型对于句法分析的作用呢？针对以上的问题,本研究为统计句法分析提出了一种特征类型的分析模型,该模型可以从信息论的角度量化地分析不同类型的上下文特征对于句法结构的预测作用。其基本思想是利用信息论中熵与条件熵的度量来显示一个特征类型是否抓住了预测句法结构的主要信息。如果加入某个特征类型之后当前句法结构的不确定性（熵）明显下降,则认为该特征类型抓住了上下文中影响句法结构的某些主要信息。特征类型分析的信息论模型利用预测信息量、预测信息增益、预测信息关联度以及预测信息总量四种度量从不同的仙量化地分析各种特征类型及特征类型组合对于当前目标的预测作用。实验以Penn TreeBank为训练集,将上下文中不同的特征类型对于句法分析规则的预测作用进行了系统的量化分析,得出了一系列有关不同特征类型及特征类型组合对句法结构的预测作用的结论。     

基于Bayes概率的用户访问路径及基发现算法

用户访问模式的数据挖掘,研究如何从用户与Web服务器的交互数据中发现隐含的规律性。西文根据交互数据的特点,提出一种基于Bayes概率的用户访问模式表示法,并给出基于这种模型的频繁访问路径发现算法。     

基于指标权重的湖库营养状态识别

针对湖库营养状态识别未考虑指标权重及营养状态分级较少的不足,基于熵值法与概率神经网络（PNN）基本原理,提出熵值PNN湖库营养状态识别模型,以全国24个湖库营养状态识别为例进行分析。利用熵值法确定识别指标权重,依据我国湖库富营养化评价标准,将湖库营养状态划分为极贫营养一极重度富营养11个等级,提出基于改进的湖库营养状态识别等级标准,在等级标准域值间采用随机内插的方法生成样本对PNN模型进行训练和检验,利用正确识别率和运行时间对PNN模型性能进行评价。最后,基于两种方案对全国24个湖库营养状态进行识别。结果表明：@PNN模型对于随机生成的训练样本和检验样本的正确识别率分别达到98．9％、98．6％（5次平均）,模型用于湖库营养状态识别是合理可行的。②湖库识别结果存在差异。比较而言,基于指标权重考虑的识别结果更能科学、客观地反映湖库营养状态。