基于语义角色分析，提出了一种三元组涉恐事件实体属性抽取方法，为网络空间涉恐活动的监测及预警提供技术支持。首先，基于西北政法大学“反恐怖主义信息网”文本语料数据进行数据采集和清洗等预处理工作，采用朴素贝叶斯文本分类算法识别涉恐事件文本，并采用关键词提取算法TF-IDF（Term frequency-inverse document frequency，词频-逆文档频率）构建涉恐专有词库，结合自然语言处理技术构建带词性的涉恐专有词库。然后通过语义角色分析、句法依存分析，提取了主语谓语宾语关系、定语后置动宾关系、人名//地名//机构和介宾关系主谓动补4类涉恐三元组结构。最后，利用正则表达式及带词性的涉恐专有名词分析，在4类三元组短文本中提取出恐怖事件发生时间、发生地点、伤亡情况、攻击方式、武器类型和恐怖组织6类实体属性。对采集的4221篇文章数据进行实验分析，6类实体属性抽取的测评结果F1值均超过80%，对网络空间的涉恐事件监测及预警，维护社会公共安全具有重要现实意义

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为了提高瓦斯涌出预测的准确性,采用BP型神经网络,利用BP型神经网络自学习、自组织和自适应等特性,在MATLAB环境下构建瓦斯动态预测模型.通过对唐山矿瓦斯信号实时监测数据的分析,对瓦斯动态预测模型进行训练和测试.结果表明,该模型的预测速度快、精度高,可以实现对工作面瓦斯涌出的动态预测,并能综合判断工作面所处地点的安全状况以及前方的潜在的危险性

电子商务作为网络经济的核心必须以物流管理为基础。电子商务活动中任何一笔交易，都是 由四种基本的“流”，即信息流、商流、资金流、物流所组成。物流过程具体包括运输、储存、 配送、保管、物流信息管理等各种活动。电子商务通过网络准确及时监控物流的运动。当前 制约电子商务发展的主要瓶颈是物流管理滞后，主要表现在物流的支付系统、配送系统和安 全系统三个方面