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随着网络通信技术的迅速发展和广泛使用,确保经由网络传输的通信内容的安全性成为人们日益关注的问题之一。针对此问题,在对AES算法与网络通信原理进行深入研究的基础上,提出一种基于AES算法的通信信息加密传输方案。最后运用一个自制的、遵循此方案的网络聊天室程序进行相关的实验,实验结果表明所提出的方案能够在不影响用户正常使用的情况下,有效保障用户通信内容的安全性。 相似文献
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高校录取分数线预测受到许多动态因素影响,传统的SVM算法在预测高校录取分数线方面存在难以衡量输入特征序列对目标特征的影响程度,而注意力机制可以动态分配权重给重要特征,且基于注意力机制的长短期记忆网络(LSTM-ATTE),在高校录取分数线方面有显著成效。综合考虑多种因素,利用SVM可以把高维空间中的非线性问题转化为线性问题,以及LSTM-ATTE能解决时间序列数据长期依赖的问题,提出将SVM模型与LSTM-ATTE方法相结合的组合模型,来构建高校录取分数线预测模型,并通过网格搜索寻找组成LSTM-ATTE最优参数组合。实验证明,本文提出的组合模型在误差范围为3分的情况下,相比于其他模型准确率最高提升了13%。 相似文献
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在深入分析Android的系统架构及其应用程序的组成基础上,设计和实现了一款基于Android的3D恐龙博物馆系统。该系统主要包括场景模块、恐龙展台模块和恐龙展示厅模块。该系统能够运用3D恐龙模型实现与用户的互动,具有较强的实用性、开发指导性和科普知识宣传的意义。 相似文献
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目前,汽油清洁化技术原理是在催化裂化汽油时使用加氢脱硫技术,以达到降低汽油辛烷值的目的,但对企业经济效益造成了不小的损失。为了减少企业损失,文章研究了汽油精制过程中降低汽油辛烷值损失的问题。运用低方差过滤法降维354个操作变量,保留29个主要变量,最后用K最邻近分类算法(K-Nearest Neighbor,KNN)算法建立了辛烷值损失预测模型。经实验验证,模型均方误差(Mean Square Error,MSE)值为0.036 7,可以证明模型的有效性。该模型可为辛烷值损失预测提供数据支撑,为汽油质量升级提供可靠依据。 相似文献
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针对置换Flow Shop调度问题,在对经典启发式算法进行研究的基础上,提出了一种用于求解此类问题的DRPFSP算法。算法首先对加工时间矩阵A进行数据标准化处理;然后通过引入一个概率矩阵P2×m和相应的降维函数fp(A)=PA,将含有m台机器的原问题转化为含2台机器的新问题;再运用Johnson算法对新问题进行求解得到一个调度序列π0;最后结合插入邻域快速评价法对π0进行处理以获得原问题的一个调度方案π。实验结果表明,相对于经典的启发式算法,DRPFSP算法能更有效地对置换Flow Shop调度问题进行求解。 相似文献
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针对现有人岗匹配推荐算法主要采用人工评估求职者与职位的匹配度,存在招聘速度慢、成本高且易受主观判断所误导等问题,提出一种基于深度学习的端到端人岗匹配模型BATPJF。首先,运用TextCNN提取简历和职位描述数据的局部特征。同时,运用BiLSTM提取简历和职位描述文本数据的上下文特征,再将BiLSTM隐藏层产生的特征作为Attention层的输入,利用注意力机制对BiLSTM层提取的特征采用加权的方式体现不同的经历和能力对岗位能力需求重要程度的影响。然后,将2种模型提取到的特征进行融合。最后,通过全连接层进行预测。实验结果表明,与其他5种人岗匹配模型对比,本文提出的模型可以更有效地匹配工作要求和简历文本信息。 相似文献
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魏嘉银 《计算机与数字工程》2011,39(6):93-97
文章将AES算法应用于对字符串与文件的加密与解密,并提出了"加密包"的概念。在对AES算法实现时,采用了预先计算查找表、密文挪用等技术,使该算法的运行更加快速且合理地解决了等处理数据长度不是数据块分组长度的整数倍这一特殊情形;在对文件读写的优化实现上采用了多线程、多缓冲区及内存映射文件三种技术相结合的方式,极大地提高了软件的文件读写效率。实验结果表明,该软件具有很高的运行效率且操作灵活便捷。 相似文献
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