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71.
罗国权  郭伟  李东 《中国科技信息》2007,(19):97-99,101
网络安全问题是一个十分复杂的问题,涉及到电子商务、信息交换和游戏服务器。入侵检测与防御技术作为新一代网络信息安全保障技术,它主动地对网络信息系统中的恶意入侵行为进行识别和响应,不仅检测和防御来自外部网络的入侵行为,同时监视和防止内部用户未授权活动和误操作行为。本文提出了针对游戏服务器的入侵检测方案,在一定程度上缓解了黑客攻击游戏服务器的行为。  相似文献   
72.
探讨了GSM网络的短信服务功能,分析了短信服务的基本体系结构,阐述了GSM短信数传功能在车辆定位与导航领域的作用及其实现。  相似文献   
73.
摘要:我国男子短距离游泳项目近年有了长足进步,但与我国长距离相比离世界最优秀运动员还有相当大的距离,因此,积极探索我国男子短距离游泳项目多年训练安排的规律迫在眉睫。本文主要运用跟踪测试法、数理统计法、文献资料法等,对优秀短距离游泳运动员余贺新多年训练安排成效的揭示,力图从个案剖析中寻找短距离游泳训练规律。结论:余贺新多年训练安排既满足“分期理论”的条件,也符合“板块”理论训练的特点;余贺新多年有氧能力训练贯穿于全程,其他所需各能力则按照“分期”与“板块”的要求安排各异;余贺新多年训练安排除了具有个人训练特点外,也适应世界顶级运动员成才的规律。  相似文献   
74.
目的:探讨我国优秀短道速度滑冰运动员有氧和无氧耐力素质能力的现状和特征,及其在训练中的主要体现。方法:以22名我国优秀短道速滑运动员为测试对象,在训练周期开始阶段及年度训练强度课及比赛后,采用气体代谢和血乳酸测试方法对运动员进行无氧阈、最大摄氧量和最大乳酸耐受值等指标测量。结果:无氧阈时期的心率值男女队员之间不存在显著性差异,与参照值存在非常显著性差异(p<0.01);无氧阈时期的摄氧量值男女及与参照值比较未出现差异;最大摄氧量值低于国内外优秀耐力运动员,与国内同项目研究结果无差异;最大乳酸耐受力值较高,男女无差异,高于参照值(p<0.05),训练中主要以速度耐力滑和速度强度滑为主。结论:我国优秀短道运动员的无氧阈(VT)值处于中等偏上水平,但是最大摄氧量能力并不突出;优秀短道运动员具有较高的无氧糖酵解能力,训练中主要是以冰上速度耐力和速度强度训练为主要内容。  相似文献   
75.
以留言板为形式的读者书面咨询服务,可以为阅读倾向分析提供原始资料。广州少年儿童图书馆的留言板咨询服务始于2009年11月,对留言板中的245条读者留言所进行的从图书、作者、类目等方面提出问题的统计及分析,显示出读者的阅读倾向及其背后的原因。这种阅读倾向分析的途径虽有其优缺点,但仍有广阔的发展前景,可以为后续研究提供支持。  相似文献   
76.
以留言板为形式的读者书面咨询服务,可以为阅读倾向分析提供原始资料。广州少年儿童图书馆的留言板咨询服务始于2009年11月,对留言板中的245条读者留言所进行的从图书、作者、类目等方面提出问题的统计及分析,显示出读者的阅读倾向及其背后的原因。这种阅读倾向分析的途径虽有其优缺点,但仍有广阔的发展前景,可以为后续研究提供支持。  相似文献   
77.
通过对2010-2011赛季短道速滑世界杯长春站和上海站成绩的分析,指出我国短道速滑男、女队现状及发展方向,总结出我国现阶段短道速滑水平略有下降,对新规则理解不深刻,并提出合理化建议。为我国短道速滑今后的体能及技、战术训练计划的制定提供参考,同时为第7届哈萨克斯坦亚洲冬季运动会夺金点的选择提供借鉴。  相似文献   
78.
以江苏省徐州市铜山融媒体中心的乡村振兴主题Vlog的制作为例,阐述Vlog的创作特点,以及拍摄技巧。  相似文献   
79.
[目的/意义] 探讨用户在“豆瓣读书”发布短评的动机,尝试判断短评作为图书影响力的评估指标是否有效,以期为中文学术图书评价的Altmetrics指标建构提供参考。[方法/过程] 以CBKCI统计报告公布的被引前十的古籍类中文学术图书为样本,采用扎根理论对样本图书在“豆瓣读书”网的1 142条“短评”进行分析,探究短评的产生动机及相应短评数据的可用性。[结果/结论] 用户产生短评的动机包括讨论、分享、消遣娱乐、外界压力、情感宣泄和资料获取6个主范畴。其中,“讨论”动机是最主要的动机,其两个子动机“表达与图书有关的个人经验或想法”和“表达对图书的见解或个人解释”占所有短评数据的四成以上,表明用户不是仅复制图书部分句子或章节,而是试图找到并传播图书最有价值的部分,此类短评数据可用以评价中文学术图书价值;而“分享” “消遣娱乐” “外界压力” “情感宣泄”和“资料获取”等动机相对来说难以较好地反映用户对图书的态度和认知,不宜纳入中文学术图书Altmetrics评价指标中。  相似文献   
80.
[目的/意义] 针对SAO结构短文本分类时面临的语义特征短缺和领域知识不足问题,提出一种融合语义联想和BERT的SAO分类方法,以期提高短文本分类效果。[方法/过程] 以图情领域SAO短文本为数据源,首先设计了一种包含"扩展-重构-降噪"三环节的语义联想方案,即通过语义扩展和SAO重构延展SAO语义信息,通过语义降噪解决扩展后的噪声干扰问题;然后利用BERT模型对语义联想后的SAO短文本进行训练;最后在分类部分实现自动分类。[结果/结论] 在分别对比了不同联想值、学习率和分类器后,实验结果表明当联想值为10、学习率为4e-5时SAO短文本分类效果达到最优,平均F1值为0.852 2,与SVM、LSTM和单纯的BERT相比,F1值分别提高了0.103 1、0.153 8和0.140 5。  相似文献   
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