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关键词： 网络入侵检测   图热核扩散   图表示学习   图神经网络  

摘要： 网络入侵检测是保护计算资源和数据免受网络攻击的重要手段。近年来,基于深度学习的方法在入侵检测领域取得了显著进展,但仍存在有效特征提取困难和过度依赖手工标注数据等问题。针对上述问题,提出一种基于图热核扩散卷积的半监督入侵检测方法,该方法在流量统计特征的基础上,以源IP和目标IP地址为节点,以它们之间的交互关系为边,构建入侵检测主机交互图。通过融合网络流量统计特征与潜在的图结构特征,该方法利用图热核扩散传播机制,聚合丰富的邻域信息以学习节点的特征表示,这些节点表示能够使得下游的入侵检测任务更准确地识别异常节点和恶意连接,提升入侵检测的性能。在CIC-IDS-2017和CIC-IDS-20182个数据集上进行的实验结果表明,该方法能够有效捕获网络流量数据中的复杂拓扑结构和节点之间的关系特征,仅通过少量的流量特征和标签信息就能够学习节点的低维向量表示。此外,通过对节点表示的聚类分析和可视化,能够揭示攻击节点在网络中的社区结构和连接特征,这为新型或变种攻击的预防提供了参考。

关键词： 文徵明   雪景山水   代笔   陆士仁  

摘要： 文徵明的雪景山水作品真伪混杂,文章对北京故宫博物院与中国国家博物馆所藏两轴文徵明《雪景山水图》进行笔墨、钤印、款识等的比对,认为其与文徵明公认真迹存在差异,并尝试探讨可能存在的代笔画家。

关键词： 复杂场景   关系推理   BiFPN   图注意网络   抓取顺序  

摘要： 在复杂环境中安全抓取目标物体对于机器人技术至关重要,这要求机器人能够准确理解目标物体与周围其他物体之间的空间位置关系。尽管卷积神经网络在关系推理方面展现出一定的潜力,但由于其主要关注像素级信息提取,导致对全局信息的理解不足,并忽略了关键的物体关系,从而限制了推理的准确性。为了解决这一问题,本文提出了一种基于端到端图注意网络的关系推理模型,旨在提升推理物体位置关系的准确性。该模型首先采用EfficientNet-B0与双向特征金字塔网络(BiFPN)进行RGB特征提取。其次,在构建图结构时,通过过滤缺乏上下位置关系的物体对,使图结构更加稀疏,从而降低计算负担。随后,利用带权重偏置的图注意网络来预测物体之间的位置关系。在视觉操纵关系数据集(VMRD)上对所提模型进行了训练和评估。结果显示,该模型在关系推理的图像准确率(IA)指标上达到了71.1%。此外,采用梯度加权类激活映射(Grad-CAM)进行了注意力可视化,进一步验证了模型在多物体无序堆叠场景中推断空间位置关系的有效性,使其适用于真实的机械臂抓取应用。最后,通过在实验室环境中对常见物体进行测试,成功地将模型应用于真实世界的机械臂抓取场景,证明了该模型在实际环境中的通用性和实用性。

关键词： 徐悲鸿   书画文物   保护修复  

摘要： 郑州博物馆藏徐悲鸿《雄狮图》属一级珍贵书画类纸质文物,原件由于存在折痕、断裂痕、污渍、空壳、微生物损害、动物损害等综合文物病害,急需进行保护修复。针对文物原件所存在的文物病害,工作人员采取现代无损检测分析技术与中国传统书画修复技术相结合的方法进行保护修复。原件保护修复后保存状态明显好转,强度得到有效提高,可达到长期保存、展示和研究的要求。

关键词： 性质   洞察   特点   函数图像   函数关系   变化规律  

摘要： 函数图像是直观展现函数关系的重要媒介,它不仅是洞察函数特性的关键工具,更是应对各类复杂数学问题及实际应用的强大手段。借助函数图像,我们能够直观地理解函数的变化规律、特点及性质,进而深刻把握函数的本质内涵。

关键词： 故障诊断   t-SNE降维算法   组合核函数   支持向量机  

摘要： 在工业滚动轴承故障诊断领域中,故障信号的特征提取与故障信号的分类一直作为轴承故障诊断的主要问题,而目前存在的问题,一是轴承故障数据降维方法仍采用传统的数据降维方法;二是在轴承故障诊断领域中仍采用单一核函数的SVM对故障结果进行预测。鉴于以上分析进行了两点创新:一是提出了一种基于t-SNE的数据降维的数据预处理方法;二是将组合核函数支持向量机代替传统的单一核函数支持向量机对故障信号进行分类。通过与传统实验方法相比,表明了在参数最优组合的情况下,t-SNE线性降维法与组合核函数在测试集上的结果优于传统的降维方法。

关键词： 数列   函数   数学本质   策略  

摘要： 数列是定义域为正整数集的特殊函数,因此数列问题常常与函数相联系,学生通过两个特殊数列的学习获得的基本活动经验是研究数列问题的关键.

关键词： 作业分层   结构化设计   二次函数   数形结合思想   分层作业设计   有效途径   实践与反思   作业个性化  

摘要： 一、分层作业设计的背景作业是为完成学习方面既定任务而进行的活动。[2]华东师范大学崔允教授指出,作业的灵魂在哪儿?“灵”主要是指作业的多样化,“魂”主要指作业的个性化.如何实现作业的个性化,笔者认为,作业分层就是实现作业个性化的有效途径.

关键词： CUSUM   动态规划   函数型数据   空间二分法  

摘要： 针对具有空间特征的函数型数据,在经典累积和(Cumulative Sum,CUSUM)统计量和二分法(Binary Segmentation,BS)的动态规划变点检测方法基础上,提出空间函数型二分法(Spatial Functional Binary Segmentation,SFBS)以及相应函数型CUSUM统计量-空间累积和统计量(Spatial Cumulative Sum,SCUSUM),并证明其渐近分布.该方法将检测数据扩展至具有更高维度信息的空间函数型数据,以此检测空间中的变点位置.SFBS方法主要将空间数据按照与各空间坐标轴平行的方向进行分割,将原本的空间划分为更小的子空间,并且在划分好的子空间上逐一利用SCUSUM统计量与BS方法进行结构变点的检测,最终获得精确的检测结果.同时,对提出的方法进行模拟,最后将该方法应用于气温数据进行实证分析.