大数据是多源异构的。在信息技术飞速发展的今天，多模态数据已成为近来数据资源的主要形式。研究多模态学习方法，赋予计算机理解多源异构海量数据的能力具有重要价值。本文归纳了多模态的定义与多模态学习的基本任务，介绍了多模态学习的认知机理与发展过程。在此基础上，重点综述了多模态统计学习方法与深度学习方法。此外，本文系统归纳了近两年较为新颖的基于对抗学习的跨模态匹配与生成技术。本文总结了多模态学习的主要形式，并对未来可能的研究方向进行思考与展望

模型的定义 模型;数学表达式,科学合理地描述数据 直接影响数据统计分析的效果 数据:来自试验结果;来自调查测定结果 数据统计分析:

第二章基本数据类型及其运算 学习目标 一、了解数据类型的一般概念,熟悉C语言中的基本数据类型 二、熟悉C语言中常量与变量的概念,掌握定义常量与变量的方法 三、掌握C语言中的基本运算 四、掌握基本的输入输出函数的用法 五、了解语言操作符的优先级与结合性

本文首先提出了一个结构简单且易于维护的索引–存根表结构，并基于该结构提出了一个具有隐私保护属性的云存储第三方审计方案，该方案能够有效地支持对外包数据进行各种数据块级的远程动态操作.然后，在随机预言机模型下，对方案提供的数据完整性保证给出了形式化的安全证明，对方案中审计协议的隐私保护属性也给出了形式化的安全分析.最后，针对方案的性能进行了理论分析和相关的实验比较，结果表明该方案是高效的

线性结构 一、线性结构是一个数据元素的有序(次序)集合。 二、它有四个基本特征: 1.集合中必存在唯一的一个第一元素\; 2.集合中必存在唯一的一个最后元素\; 3.除最后元素之外,其它数据元素均有唯一的\后继\; 4.除第一元素之外,其它数据元素均有唯一的\前驱\

针对采用以太网控制自动化技术(EtherCAT)工业总线的感应电机交-直-交变频矢量控制系统的入侵检测技术进行了研究. 首先通过对EtherCAT总线协议进行深度解析, 结合目前为止已经发现的EtherCAT工业总线常见协议漏洞, 提取协议数据包的关键特征并构建EtherCAT总线协议入侵检测规则库, 采用三维指针链表树作为针对EtherCAT总线协议规则库的检索数据结构; 其次, 根据感应电机交-直-交变频矢量控制系统的物理模型, 进行模型参数仿真计算, 并根据仿真计算值, 构建矢量控制模型入侵特征的最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)分类器, 使用混沌粒子群优化(choatics particle swarm optimization, CPSO)算法对分类器的参数进行优化, 二者共同构成了CPSO-LSSVM入侵检测分类算法. 异常数据包在被分类后, 会被传递给Suricata入侵检测引擎进行精确规则匹配; 最后为该入侵检测系统搭建物理实验环境, 经过测试, 本文中的交-直-交变频矢量控制模型仿真结果动态性能良好, 与实际矢量控制系统参数的波形变化趋势相近. 通过抽取KDD Cup99测试数据集中的一部分对该入侵检测系统实施DOS攻击、R2L、U2R以及PROBING攻击行为, 验证该入侵检测系统的有效性

第一节数据结构讨论的范畴 一、算法+数据结构=程序设计 二、很多数值计算问题的数学模型通常可用一组线性 或非线性的代数方程组或微分方程组来描述,而 大量非数值计算问题的数学模型正是本门课程要 讨论的数据结构

第七章数据库恢复技术 7.1事务的基本概念 7.2数据库恢复概述 7.3故障的种类 7.4恢复的实现技术 7.5恢复策略 7.6具有检查点的恢复技术 7.7数据库镜像 7.8 Oracle的恢复技术 7.9小结

4.1数据库系统概述(1) 一、信息、数据和数据处理 信息是现实世界中的实体特性在人们头脑中的反映。人们用文字或符号把它记载下来,进行交流、传送或处理

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