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本发明公开了一种移动边缘网络下基于反馈流行度的内容放置方法及系统，提出三种边缘网络内容放置方案，第一种和第二种方案先计算内容的反馈流行度并进行排名，然后计算各个内容间的相似度矩阵，再根据相似度矩阵选取与内容反馈流行度排名最靠前的内容最相似度的内容放置于边缘节点；第三种方案是先对内容的反馈流行度进行排名，然后以反馈流行度排名最靠前的k个内容为初始聚类中心点，对所有内容进行聚类，再每类选取相同数目的内容放置于边缘节点。将本发明提出的方法与PBC方法、Random方法进行了对比。实验结果表明对于被动推荐这种内容分发形式，本发明提出的方法推荐精度更好。本发明可以在内容推荐等领域具有较好应用价值。

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本发明公开了一种基于机器阅读理解范式的方面级情感分析方法及系统，从原始数据集中提取出本方法所需的方面级情感分析数据；对提取出的方面级情感分析数据构造具有段落、问题、选项和答案形式的多项选择问答对；构建一个机器阅读理解的深度神经网络模型；将构造的多项选择问答对作为深度神经网络模型的输入，模型的输出为方面类别对应各个情感极性的概率值。本发明方法通过借鉴机器阅读理解领域中先进的解决方案，将机器阅读理解领域中的多项选择范式跨领域的应用在方面级情感分析领域。能够充分的捕捉段落、方面类别和各个情感极性之间的信息，可更好的对方面类别进行情感极性的预测，以便更好的支撑方面级情感分析的应用研究。

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本发明公开了一种基于轨迹隐私保护的度量方法，针对两种常见的轨迹隐私保护方法提供了两种度量方法，对移动用户的轨迹隐私保护程度进行量化，清晰反映用户隐私安全程度和隐私泄露程度。针对基于概化的隐私保护方法，提出面向轨迹的距离度量指标，对轨迹的相交进行判断，计算相交程度；并对最终形成同步的轨迹进行距离度量和相似性计算；针对基于混淆区的隐私保护方法中，提出面向分布概率的信息熵指标，对轨迹计算概率向量；根据信息熵计算隐私保护函数，完成基于轨迹隐私保护的度量。上述轨迹隐私保护的两种度量方法能够有效评估两种常见隐私保护方法的强度并分析数据被保护前后的扭曲程度和有效性。

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本发明公开了一种基于MFDC的脑电身份识别方法、存储介质及识别装置，通过预加重、小波变换对原始脑电信号进行降噪处理后，根据信号特征值完成信号的关键帧筛选；通过MFCC提取算法，提取脑电信号中的MFCC参数；得到特征参数集合V；通过归一化算法将不同的特征进行归一处理后，借助卷积神经网络进行特征匹配；计算得出特征参数集合V经过特征处理后的结果，并将其与待检测数据相应结果进行比较得出两者之间的相似度，再根据相似度判定得知待检测者身份信息，最后将判定结果进行输出。本发明能在保证识别率提高的同时，降低算法运行的复杂度，即具有良好的性能。

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本发明公开了一种无障碍生态智能眼杖及其工作方法，包括眼杖本体，眼杖本体用于雷达测障、摔倒语音告警和紧急呼救，眼杖本体通过蓝牙与生态演示用信号灯装置连接，能够获取生态演示用信号灯装置的红绿灯通行状态并通过语音发送给使用者。本发明可以在实现基础的测障功能的同时，智能感知使用者的紧急情况进行告警或电话呼救，而且还支持扩展更多的无障碍场景交互，如红绿灯通行，手机读屏功能实现新闻阅读、残联惠民信息发布等扩展生态。

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本发明公开了一种轨迹隐私保护的改进DTW度量方法、存储设备及设备，用Filter算法对原本的数据进行过滤，去除掉一些明显的漂移的点和一些明显错误的不符合实际情况的点；按照时间，经度，纬度的格式录入两条轨迹的数据；计算两条轨迹中各个点之间的实际距离；计算这两条轨迹的相似度的程度。本发明能够对用户的轨迹隐私保护程度进行量化，清晰反映用户隐私安全程度和隐私泄露程度。在基于位置的服务，智能交通，出行预测，数据挖掘等需要利用轨迹技术等领域也有较好的应用价值。

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针对现有音频零水印算法缺乏安全分析性研究、构造过程复杂化、唯一性差、未考虑音频帧信息含量分布不均等问题,提出了一种命名为分析重构攻击的特殊攻击模型,并基于该攻击模型结合音频信号小波特征与局部敏感哈希,设计了一种抗分析重构攻击的音频零水印方案。该方案分为零水印构造与零水印检测这2大模块:在零水印构造模块,首先提出并设计了去静音帧模型,利用该模型对音频信号进行预处理,从根源上降低水印构造过程中的复杂度,再结合链表、局部敏感哈希以及小波变换构造零水印,最后将水印信息与水印图像结合;在零水印检测模块,通过对水印信息的相似度计算与水印图像的相似度比对共同判断版权归属。为了验证方案有效性及可行性,从方案自身验证与对比分析这2方面对方案进行验证分析,理论分析与实验结果表明:该方案所构造的音频零水印最小分析重构复杂度为特征矩阵的平方阶,具有较好的不可感知性、抗噪声攻击性、抗MP3压缩攻击性及抗多比例剪裁攻击性等优势。

Keyword ：

攻击模型 抗分析重构 链表 乱序局部敏感哈希 去静音帧 音频零水印

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本发明公开一种基于视频特征学习的多要素可疑人员识别方法，包括：对监控视频进行基于感知哈希映射关键帧筛选，分离包含行为主体的前景信息，并定位关键部位所在区域；然后对预处理结果进行动静结合的特征提取：对于静态监控视频, 提取头部姿势、手部姿势等局部特征与行走异常、衣着异常等整体特征；对于动态监控特征，主要提取路径重复度、可疑人员出现在人群密集点的概率以及监控环境中标志点平均停留时间；根据评判标准结合可信计算思想，计算可疑人员身份可信指数；最后，根据相应的阈值，动态筛选可疑人员并输出判别信息。本发明可以在受控与非受控环境下，较准确高效的识别出可疑人员，具有良好的科学性与更高的实际应用价值。

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本发明公开了一种面向信用大数据的风险控制方法及其系统，由终端设备完成数据的采集，服务器完成数据融合、清洗以及属性标签与主体标签的标注等实现数据预处理；再针对可信终端采集的原生数据设计风险控制模块，通过对数据进行标签化处理与敏感性划分，将数据划分成不同敏感等级，实现一级风险控制；再针对数据存储平台的使用者的初始信用度问题，通过分析原生数据中主体标签，评估数据访问者的初始信任度与权限，达到二级风险控制的目的；最后，针对系统、存储平台需要实时监控数据访问者行为这一问题，根据访问者行为动态界定主体信任度，从而完成面向信用大数据的三级风险控制。

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Abstract ：

针对高校创新创业MOOC教育的有效性问题,分析当前创新创业在线教育现状,研究理论课程和实践环节的分布,提出创新创业Post-MOOC教育提升教学效果的3个方法,包括因材施教、多种互动方式结合以及改进评估方式,评教和反馈表示该方法能克服在线教学的不足,有效提升创新创业教育的教学效果.

Keyword ：

MOOC教育 Post-MOOC 创新创业 有效性提升

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