采用沿海地区非物质文化遗产名录中的1021项海洋非物质文化遗产数据,利用自相关分析、核密度估计、标准差椭圆分析、缓冲区分析等方法,研究了中国海洋非物质文化遗产的结构、空间分布特征及影响因素

基于广义混沌同步系统(GS)和广义离散Sinai映射,提出了具有非对称密钥的数字图像安全通讯方案.方案能通过一个常规的语音信号隐藏几乎所有计算机所能识别的图像文件,以实现信息的伪装与隐藏,且含有24个密钥数并能无损恢复隐藏图像,密钥空间可达到10360.该方案能使接收方利用非对称密钥对收到的密文进行数据源真伪性认证和解密,适用于网络数字通讯语音伪装中的图像传输.对密钥空间、密钥参数敏感性和加密图像的相关性等分析表明该方案具有较高的安全性

一、矩阵:二维数组 二、特殊矩阵:大量重复元素或大量0元素 三、稀疏矩阵:大量0元素 四、压缩存储:重复元素只分配一个存储空间,0元素不分配存储空间

一种生物体的基因组规定了所有构成该生物体的蛋白质,基因规定了组成蛋白质的氨基 酸序列。虽然蛋白质由氨基酸的线性序列组成,但是,它们只有折叠成特定的空间构象才能 具有相应的活性和相应的生物学功能。了解蛋白质的空间结构不仅有利于认识蛋白质的功 能,也有利于认识蛋白质是如何执行其功能的确定蛋白质的结构对于生物学研究是非常重 要的。目前,蛋白质序列数据库的数据积累的速度非常快,但是,已知结构的蛋白质相对比 较少

信任（Trust）是指“他人对不确定行为的 良好确定预期”。它通常包含三种性质： （1）时空错位：在时间上是诺言在先，兑 现在后；在空间上是此地诺言，彼地兑现。 而、空间以及信息主体的全面虚拟话，信 任问题比一手交钱一手交货当场完成的交 易等行为中，就要重要得多

基于面部动态表情序列，针对静态表情缺少时间信息等问题，将空间特征与时间特征融合，利用神经网络在图像分类领域良好的特征，对需要进行细节分析的表情序列进行处理，提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks, S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列，引入迁移学习的方法，通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征，降低网络训练中过拟合的危险，并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库，将该方法用于辅助教学评价

在AutoCAD2006中，系统提供了输入与输出接口，不仅可以将其他应用程序处 理好的数据传输到AutoCAD中，显示出图形，还可以将在AutoCAD中绘制好的图形信息传 输到其他应用程序。 系统提供了使用软盘或网络进行交流或保存，或用图形输出设备，将图样打印 输出到图纸上，同时还可以进行电子打印。在打印图纸时，有时需要在一张图纸中输出图 形的多个视图、添加标题块等，这是就要使用图纸空间。图纸空间是完全模拟图纸页面的 一种工具，用于在绘图之前或之后安排图形的输出布局

• 概念学习 – 给定某一类别的若干正例和反例，从中获得该类别 的一般定义。 • 搜索的观点 – 在预定义的假设空间中搜索假设，使其与训练样例 有最佳的拟合。 – 利用假设空间的偏序结构 • 算法收敛到正确假设的条件 • 归纳学习的本质，从训练数据中泛化的理由

为了提高非平衡数据集的分类精度，提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估，根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术（Synthetic minority oversampling technique，SMOTE）进行升采样；然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度，从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集，并控制数据规模防止过拟合，实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集，在对训练集重采样之后，以核超限学习机作为分类器进行训练，并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明，所提方法在整体上优于其他重采样算法

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