基于Web的高校社团管理系统的设计与实现

高校社团活动丰富了大学生的校园生活。随着高校社团数量与社员人数的不断增加,社团日常管理成为高校社团工作中一个较为突出的问题。比如,许多社团在管理过程中出现了社员信息统计不全、社团活动通知不畅等诸多问题。为了弥补这些不足,笔者从高校社团工作实际出发,设计了一款功能较为完备、安全高效,能够方便大学生开展社团活动的社团管理系统。其既有利于高校社团管理趋向规范化,又为学校开展社团活动提供了具有实践意义的信息化管理方法。     

CCSA标准引领未来 创新驱动产业

中国通信标准化协会(英文简称CCSA)是国内企、事业单位自愿联合组织起来,经业务主管部门批准,国家社团登记管理机关登记,开展信息通信技术领域标准化活动的非营利性法人社会团体,于2002年12月18日在北京成立。     

基于优化上界的高平均效用项集垂直挖掘算法

高平均效用项集挖掘是当前研究的热点之一。针对高平均效用项集挖掘算法产生大量无意义的候选项集,而导致高内存消耗和运行时间长的问题,提出了dMHAUI算法。首先定义了集成矩阵Q,并提出了4种基于垂直数据库表示的紧凑平均效用上界及3种有效的修剪策略;将高平均效用项集挖掘所需的信息存储于IDUL结构树,利用改进的diffset技术快速计算项集的平均效用和上界;最后通过递归调用搜索函数得到高平均效用项集。与EHAUPM算法和MHAI算法进行仿真比较,结果表明,dMHAUI算法在运行时间、连接比较次数和可扩展性等方面都有较优的性能。     

基于深度学习的安全缺陷报告预测方法实证研究

软件安全问题的发生在大多数情况下会造成非常严重的后果，及早发现安全问题，是预防安全事故的关键手段之一.安全缺陷报告预测可以辅助开发人员及早发现被测软件中潜藏的安全缺陷，从而尽早得以修复.然而，由于安全缺陷在实际项目中的数量较少，而且特征复杂（即安全缺陷类型繁多，不同类型安全缺陷特征差异性较大），这使得手工提取特征相对困难，并随后造成传统机器学习分类算法在安全缺陷报告预测性能方面存在一定的瓶颈.针对该问题，提出基于深度学习的安全缺陷报告预测方法，采用深度文本挖掘模型TextCNN和TextRNN构建安全缺陷报告预测模型；针对安全缺陷报告文本特征，使用skip-grams方式构建词嵌入矩阵，并借助注意力机制对TextRNN模型进行优化.所构建的模型在5个不同规模的安全缺陷报告数据集上展开了大规模实证研究，实证结果表明：深度学习模型在80%的实验案例中都要优于传统机器学习分类算法，性能指标F1-score平均可提升0.258，在最好的情况下甚至可以提升0.535.除此之外，针对安全缺陷报告数据集存在的类不均衡问题，对不同采样方法进行了实证研究，并对结果进行了分析.     

用语图分析揭示语言系统中的隐性规律 ——赢家通吃和赢多输少算法

该文用“图”这一数学工具,通过定量分析来揭示语言系统中的隐性规律,设计了“赢家通吃”和“赢多输少”两种生成算法,将理想算法“步步竞争、择优而行”的博弈论思路贯彻到非理想状态。两种新算法都较前人有更好的概括能力。赢多输少算法更兼顾了充分概括和适度概括均衡。生成语图后,该设计着重准确率的最小简图和着重覆盖率的最大简图归纳算法,挖掘控制的主流规则、分析语言系统的语言学规律。在最小简图基础上提出控制度公式以评价语言系统。
     

夏华 设计改变未来 依文20周年庆典三维打造未来时尚生活

11月23日,依文集团20周年庆典在京举办,中国著名企业家、导演、艺术家等莅临北京园博园依文时尚欧洲园,共同见证了依文从文化、设计、科技三个维度打造未来生活的发展方向。挖掘深度传承传统文化——依文手工坊依文手工坊的出现,为依文传承传统文化再造时尚新生命提供源源不断动力。     

生物冶金ORP与关键工艺参数关联规则的挖掘

针对生物冶金提金率难以提高这一难题,通过深入分析生物冶金工艺,依据工艺现场实测数据库、新型数据分析方法和数据挖掘方法,得到氧化还原电位(ORP)与工艺过程可控因素间的可描述数学关系,为可控工艺参数的优化控制提供指导依据,进而提高生物冶金提金率。