简介:摘要APT(advancedpersistentthreat)即高级持续性威胁,是一类针对政府、企业等部门重要资料的,利用高级和先进的攻击手段对目标进行长期持续性网络攻击的攻击形式。APT攻击往往经过长时间的准备,具有高度的隐秘性,且变化多端、效果显著,难于防范,因此,渐渐成为高安全等级网络的最主要威胁之一。本文针对智能电网信息领域,通过对APT生命流程中各阶段攻击行为的分析,建立APT攻击预警模型,以实现对APT攻击的预警。
简介:以中国知网(CNKI)近10年收录的409篇有关教育领域中深度学习的期刊论文为研究对象,通过Bicomb2.0对相关数据进行提取、统计等操作,并利用SPSS21.0和UCINET6.0对关键词分别进行了聚类和共现分析,绘制出教育领域中有关深度学习的研究热点知识图谱。根据以上获得的数据分别对研究文献的形式特征和内容特征进行了分析,发现我国教育领域中关于深度学习发文数量呈持续增长的趋势,其研究热点和趋势主要集中于三个方面:在微课、慕课和翻转课堂的学习过程中如何促进学生深度学习;关注深度学习的过程与评价;利用相关技术促进学生深度学习,如人工智能、大数据等技术。
简介:摘要随着我国社会和经济水平的不断发展,人们的认识和想法也在不断地发生着变化,人们对自己日常生活的周围的环境状况开始越来越在意了。随着国民生活水平的提高,生活质量不断改善,人们对住房安全的问题也更加重视了。然而为了使人们能够清楚建筑工程的质量是否满足国家的相应标准,开发商就需要对建筑工程开展有关工程质量方面的检测工作。通过大量的实践证明,检测样品的管理工作在整个建筑工程检测过程中是非常关键的一个环节,由于样品的管理质量直接决定着建筑工程检测结果的准确性与客观性。本文通过对建筑工程检测中样品管理进行了重要性的分析、样品管理流转的描述以及一些样品管理的相关制度和建议,希望能对同行或者相关人员提供参考和帮助。
简介:摘要现如今,我国的科技发展迅速,本研究应用大数据方法,挖掘信息化煤矿长期积累的海量数据,多维度洞察发现海量数据隐含的内在规律,将煤矿安全生产管理提升到精细化的新层面。本研究主要包括收集大量煤矿安全事故报告,针对煤矿安全事故报告进行文本挖掘,在此基础上运用Delphi专家调查法确定事故关键要素;利用Apriori关联分析法分析关键要素之间的关联关系,挖掘关键要素频繁项集;依据煤矿现有信息化系统数据,建立与关键要素对应的数据指标并对其进行实时监控和预测;在关键要素频繁项集的基础上构建BP神经网络模型,通过计算实时数据预测事故发生的可能性,为煤矿事故的研究和预防提供了全新的视角。