一种提升树算法在网络故障关联分析中的应用

针对移动网络故障反馈与故障分类的准确率问题,提出一种基于k-NN的多分类器提升树算法,该算法采用k近邻对特征向量空间划分,结合adboost误差函数和迭代算法,实现多分类器决策判别,并利用R语言可视化方法的关系数矩阵提取和筛选出投诉/故障映射主属性,进而建立基于基站退服、覆盖盲点、非网络原因3类故障投诉关联分析及预测模型。实验结果表明,与C50决策树、RIPPER分类规则及SVM比较,在网络故障关联预测方面新算法的分类准确率提升约2%～10%。     

哈萨克斯坦哈萨克族大学生语言状况调查

哈萨克斯坦是一个多民族的国家,独立后推行的第一部《语言法》已经有20多年的历史.通过调查哈萨克斯坦高校哈萨克族大学生的语言状况,分析哈萨克族大学生在家庭、学校、社会、网络等方面的语言使用状况,学生对哈萨克语、俄语、英语的态度,三种语言的能力状况,从而分析新《语言法》在哈萨克斯坦推行的效果.     

2023年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习已成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向之一,为诸多重要应用领域带来了革命性的进步。对2023年深度学习技术热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍了深度学习技术发展现状,其次探讨了深度学习技术的军事应用任务和挑战,最后盘点了深度学习技术的未来重点发展方向。综述表明,大语言模型是深度学习领域在2023年最突出的亮点,世界模型框架下的自监督学习技术、强化学习框架下的人工智能智能体技术等也呈现加速发展态势;环境恶劣与强干扰复杂条件下的高鲁棒性深度学习、面向实时流数据高效处理与内在逻辑关联的深度学习、面向多变作战场景自主决策与快速决策的深度学习、面向跨域数据协同感知与协同推理的深度学习等,是深度学习技术未来重要的发展方向。     

《坑道日记一1953年7月1日,星期三,睛,北平里》

作为军人,张燕妮对“墙”的表现有着特殊的情感,古代军事战争以修筑城墙进行军事防御,攻破城墙就意味着战争胜利。现代反恐战争,墙成为袭击者和被袭击者的掩体。她选择“墙”这种物质材料语言来表达自己的观点,缘起于坑道墙壁和岩土的质感恰恰与她研究材料语言相吻合,这种材料能在视觉和触觉上产生一种真实感,材料肌理表现坑道墙壁的真实效果远远超过纯油画语言,肌理凸凹不平所隐藏的色彩层次让画面更丰富厚重。     

新疆少数民族儿童数学应用题解题调查研究

应用题解题对于提升民族儿童分析问题、解决问题的能力、培养思维品质、锤炼道德品质等方面有着重要作用.调研发现,南疆少数民族儿童的应用题解题障碍包括教学语言(常规语言、数学语言)、问题情境不熟悉、数学知识掌握不扎实、解题思维过程欠缺规范等多个方面.针对上述问题,从加强国语教育、渗透数学文化教育、开发课程资源、培养规范、严谨的解题习惯等多个方面提出了有针对性的对策.     

一种基于语义推理的多智能体协同功能设计框架

在功能设计知识本体表示模型的基础上,提出了一种基于语义推理的多智能体协同功能设计框架。该框架分为两个部分,其中,基于Multi-agent的通信协作平台将OWL本体嵌入到FIPAACL中以实现产品设计Agent之间的设计知识通信;基于本体的功能建模方法则将本体表示与本体推理结合以支持功能设计本体的存储与检索。最后,对该框架所包含的协同功能设计本体语义推理模型进行了分析与实现,以证明所建议框架的有效性。     

基于XML的安全协议形式化描述方法

针对安全协议的设计与分析复杂且容易出错的问题,文章为编写一个自动验证工具提出一种基于XML(eXtensible Markup Language)语言的时间相关安全协议形式化描述方法。该方法将安全协议用树状结构表示,用XML语言进行描述,为简化安全协议的形式化分析提供了帮助。     

一种基于组件的DEVS建模与仿真方法研究

针对当前DEVS建模仿真中存在的一些主要问题,将XML和组件技术开发方法引入到仿真系统开发中.提出了基于组件的DEVS建模仿真框架,可以很好地支持仿真模型组件从静态模型描述到动态模型的调用,支持模型组件的重用和组合.     

大学英语分级教学模式下的学习策略培养

大学英语分级教学模式下对学生的学习策略培养非常重要。教师在整个教学过程当中,要研究和掌握学生的语言学习习得过程,研究其学习特点,认知风格,心理特征,加强对学生学习策略的培养和指导,帮助学生积极参与、探索、建构和使用学习策略,为学生掌握学习策略提供条件与平台,使学生自觉运用学习策略自我管理、自我调控、自我评估学习过程和学习效果,不断提高自主学习的能力。     

基于多粒度多语义语言判断矩阵的群决策方法

在基于语言判断矩阵的群决策中,多个决策者可能会使用不同粒度不同语义的语言评价集表达自己的偏好。针对此问题,提出了将多粒度多语义语言评价集统一转化为基本语言评价集上二元语义的一致化方法,证明该方法能够实现信息无损的转换,且转换后语言判断矩阵性质不会改变。在此基础上,基于二元语义的相关集结算子,将二元语义信息集结为群体的判断。通过一个实例验证了方法的有效性和实用性。