排序方式: 共有7条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
2.
目前,基于论文合作关系的科学研究人员社会关系网络得到了极大的关注,但是存在实体识别不准确、数据更新不及时等数据质量问题.有鉴于此,提出利用历年项目申请书的合作关系,同时将实体识别问题归结为一个聚类问题,证明该问题的计算复杂度,然后提出了算法来解决该问题,最后在真实数据上验证算法的效率. 相似文献
3.
国家自然科学基金委员会(以下简称自然科学基金委)负责根据国家发展科学技术的方针、政策和规划,有效运用国家自然科学基金,支持基础研究,坚持自由探索,发挥导向作用,发现和培养科学技术人才,促进科学技术进步和经济社会协调发展。随着以信息化技术为代表的新生产力不断发展,自然科学基金委一直致力于推动基金管理工作的信息化与智能化。业务种类愈加复杂,在信息化建设中遇到信息泄露攻击等各类网络攻击,使得网络安全面临严峻挑战。以自然科学基金委网络安全建设为主线,介绍现有平台网络安全建设情况,目前已建成以科学基金项目管理为核心的网络安全体系架构,保障网络系统的安全稳定运行。分析介绍自然科学基金委主要的信息系统(自然科学基金共享服务网、业务部门网站、电子邮件系统)及其面临的主要威胁情况,给出后续信息化与网络安全建设中的思考与建议。自然科学基金委将开启新一代网络安全的建设,在充分考虑科学基金评审、管理及开放共享特点前提下,达到“更智能、更安全、更完善”的总体目标,为相关单位开展网络安全系统建设提供借鉴。 相似文献
4.
为了防止个人隐私的泄漏,通常在数据共享前需要对其在准标识符上的属性值作概化处理,以消除链接攻击,从而实现在共享中对敏感属性的匿名保护.数据的概化处理增加了属性值的不确定性,也不可避免地造成一定的信息损失.基于环概化(ring generalization)的异构处理算法能够在减少匿名化所导致的数据信息损失的同时,提供更强的隐私保护.提出生成所有基于环概化置换的算法,同时研究置换计数问题,证明了其基数满足O(α\\+n),α>1.在此基础上,提出了一种半同构泛化算法,能在数据共享中实现匿名数据保护,同时降低概化所带来的数据信息损失. 相似文献
5.
随着信息科技的快速发展,计算机中的经典算法在葡萄酒产业中得到了广泛的研究与应用。机器学习算法的特点是运用人工智能技术,在经过大量的样本集训练和学习后可以自动地找出运算所需要的参数和模型。针对数据挖掘中常用的机器学习算法进行相关的研究。以分类算法为例进行数据挖掘技术的研究。针对SVM(支持向量机)泛化能力弱的缺点,给出了一种改进的SVM-NSVM,即先对训练集进行精选,根据每个样本与最近邻类标的异同判断样本点的取舍,然后再用SVM训练得到分类器。针对kNN(k-最近邻)训练数据集大的缺点,给出了一种改进的通过渐进的思想来寻找最近邻点。实验表明,与SVM相比,NSVM在分类正确率、分类速度上有一定的优势。改进的kNN算法的复杂度明显降低。此外,设计了葡萄酒信息数据分析系统,利用数据挖掘方法对极大量的葡萄酒信息数据进行分析、对比与匹配,从而可挖掘葡萄酒的主要成分对比信息和营销潜在信息等;再对这些成分进行相应的分析,并与高质量葡萄酒中的成分进行相应的对比,最终得出葡萄酒的相关分析信息数据,其可帮助葡萄酒生产厂商对葡萄酒的成分含量、品质进行分析。 相似文献
7.
分析了影响振弦传感器测频精度的因素,并总结出提高测量精度的措施和方法.将这些方法合理地结合在一起,设计一种高精度的压力检测系统.硬件上包括采用C8051F340作为主控制芯片,基于扫频技术的激振电路,合理的测频电路以及有效的温度补偿.软件上采用模块化的程序设计,C语言编写,结构清晰,便于移植. 相似文献
1