ice55的博客

本文介绍了一种基于案例推理（CBR）与本体融合的个性化饮食和运动推荐系统。该系统结合用户个人信息、偏好和实际限制，利用最佳案例匹配和冷启动策略，实现精准推荐。通过考虑气候、身体状况、设备可用性等现实因素，并结合SWRL规则进行知识推理，系统提升了推荐的适应性与可行性。在运动推荐中采用MET指标与时长调整，在饮食推荐中综合营养相似度与食物类别相似度，并尊重用户饮食限制与口味偏好。系统支持动态学习与优化，未来可集成更多健康数据源并拓展至真实场景应用，助力科学健康管理。

本文研究了文本因果关系提取与饮食运动推荐系统。在因果关系提取方面，对比了两种监督方法，发现方法IV在精确率、召回率和F1分数上均优于方法III，显示出更优的模型性能。在推荐系统方面，提出了一种结合案例推理（CBR）与本体技术的方法，通过构建食品和运动本体并应用SWRL规则，实现了考虑用户约束与偏好的个性化饮食与运动联合推荐。系统具备良好的学习能力与可扩展性，能够连续30天提供适应性建议。未来工作将聚焦于模型优化与健康管理系统的集成。

本研究探讨了文本因果关系提取中的监督学习方法，重点分析了基于BERT和ALBERT架构的模型在处理带标注数据集时的表现。针对传统连体三元组方法（方法III）存在的类别不平衡和特征独立性问题，提出改进的句子-实体对建模方法（方法IV），通过预测效果实体的开始与结束索引概率分布，结合自注意力机制，有效提升了因果对识别的准确性。研究使用SemEval-2010等组合数据集进行实验，结果表明方法IV在较小训练集上仍表现稳定，优于二元分类基线模型。最后总结了现有方法的优缺点，并对未来在模型优化、数据集扩充、多模态融合

本文探讨了自然语言处理中的文本因果关系提取任务，重点分析了传统监督方法的局限性，并深入研究了两种无监督方法：基于预训练模型的推理和基于强化学习的框架。文章详细介绍了各类相关技术，包括贝叶斯方法、深度神经网络、图卷积网络等，并对比了不同方法的优缺点与适用场景。同时提出了未来研究方向，如优化无监督方法、多方法融合、跨领域应用及计算效率提升，为推动因果关系提取向通用人工智能发展提供思路。

本文研究了智能硬件木马检测系统（HTDS）与文本因果关系提取两大主题。在硬件安全方面，提出了一种基于机器学习的检测框架，融合网络流量与功耗数据，在边缘设备上实现对DDoS攻击的高精度实时检测，准确率超过99%，且无需访问固件或依赖云端，提升了隐私与安全性。实验对比显示，KNN和随机森林等模型表现优异，KNN因轻量高效被选为最优方案。在文本分析方面，探索了无监督与强化学习方法用于从学术文本中提取因果关系，应对标注数据稀缺的挑战，初步实验表明强化学习模型在准确率和召回率上表现最佳。未来将致力于多分类检测技术与A

本文提出了一种基于机器学习与数据融合技术的智能硬件特洛伊木马检测系统（HTDS），旨在应对物联网设备在智能城市环境中的硬件安全威胁。通过融合网络流量和功耗数据，利用随机森林、深度神经网络等模型进行训练与检测，系统能够高效识别硬件特洛伊木马并降低误报率。研究还分析了现有检测机制的局限性，比较了不同特征融合方法的性能，并验证了所提方案在准确率、召回率和F1值上的优越表现。未来方向包括多模态数据融合、实时检测预警及对抗攻击防御，以进一步提升物联网系统的安全性。

本文探讨了如何利用社交媒体数据开发和测试社会压力与幸福感指数，并将其应用于莫斯科三个道路设施建设项目（东南弦、南环路、东北弦）的社会影响分析。通过结合神经网络文本分析、情感分析与内容聚类等跨学科方法，研究构建了可量化社会情绪的指数模型。结果表明，尽管官方宣传内容多为正面，但用户生成内容普遍呈现负面情绪，尤其在东南弦项目中社会压力最高。通过参与度、攻击表达与情感倾向的数字足迹验证，指数计算结果具有较高准确性。该方法可有效识别冲突关键点，预测在线情绪向现实抗议转化的风险，为城市管理与公共决策提供数据支持。

本文研究了深度学习（DL）和支持向量机（SVM）在输电网络故障检测与分类中的应用。基于IEEE 14总线测试系统，通过模拟13种故障和无故障情况共238个案例，利用RMS电压和电流数据进行模型训练与测试。采用前馈神经网络（ANN）的深度学习方法在测试中达到100%准确率，显著优于SVM的87%。实验结果表明，深度学习在复杂电力系统故障识别中具有更强的性能和潜力，为提升电力网络的稳定性与可靠性提供了有效技术路径。

本文探讨了时间序列预测中的混合解释方法FI-SHAP与电力传输网络故障检测技术。FI-SHAP结合传统特征重要性（FI）与SHAP方法，提升模型在能源时间序列预测中的性能，尤其适用于高质量数据的改进和低质量数据的修复。实验结果显示，FI-SHAP在XGBoost中表现稳定，优于SHAP和FI。同时，在电力传输网络故障检测中，深度学习相比支持向量机展现出更高的准确率，达到100%。文章总结了两种技术的操作流程，并展望了其未来发展方向，为相关领域提供了有价值的参考。

本文探讨了生物资产编目与时间序列预测特征工程的前沿技术与挑战。在生物资产编目方面，强调全球南方国家面临的生物网络安全威胁，提出通过加强国际合作、提高资金投入和推广DIY生物项目来提升保护能力。在时间序列预测领域，重点介绍基于提升算法的特征工程方法，提出结合特征重要性（FI）与SHAP值的FI-SHAP框架，用于指导滞后特征构建，显著提升预测性能。文章还对比了现有特征工程方法，展示了FI-SHAP的优势，并展望了XAI在多领域的应用潜力。

本文探讨了南半球在生物资产编目中应用人工智能所面临的挑战与机遇。尽管拥有丰富的生物多样性，南半球国家受限于基础设施不足、数据缺乏、AI系统偏见及法律框架缺失等问题。同时，AI在蛋白质预测、基因组学和药物发现中的应用展现出巨大潜力。文章还分析了生物网络安全风险、学术拒绝服务攻击等新兴威胁，并提出通过加强基础设施建设、数据整合、AI可解释性提升和法律监管来应对挑战。未来，南半球有望通过技术创新与国际合作实现生物资源的有效利用与生物安全的全面保障。

本文提出了一种基于品牌嵌入（Brand DNA）的品牌推荐方法，旨在解决推荐系统中的冷启动问题，特别是针对新品牌缺乏交互数据的挑战。通过利用Zalando的商品嵌入Fashion DNA，计算品牌的平均嵌入表示，并结合客户购买行为数据，采用逻辑矩阵分解模型学习客户风格向量，进而预测客户对品牌的购买可能性。实验在不同规模的频繁客户和品牌子集上进行，评估结果显示模型在F1分数和NDCG等指标上具有一定有效性。文章还讨论了数据稀疏性、正则化策略及未来优化方向，如时间跨度、季节性因素和阈值选择等，最终目标是实现以客

本文探讨了利用智能手表和监督学习技术识别日常生活中的相似习惯，以及解决电商平台品牌冷启动问题的品牌推荐方法。通过苹果SE手表收集六名用户在多种活动下的传感器数据，采用交叉验证与多种算法对比，评估了不同传感器组合对动作识别的准确率，发现'Fast Forest'算法结合姿态、陀螺仪等多传感器表现最优。另一方面，针对Zalando平台的新品牌曝光难题，提出基于Fashion DNA提取Brand DNA，并通过逻辑矩阵分解模型预测用户对新品牌的购买可能性，实现个性化推荐。研究为智能设备在健康监测中的应用及电商平

本文探讨了利用智能手表和监督学习技术进行相似习惯识别的方法。通过苹果手表的加速度计、陀螺仪等传感器采集人体活动数据，结合LbfgsLogisticsRegression、线性支持向量机和快速森林分位数回归等算法，构建分类模型以识别用餐、日常活动和爱好等行为。文章详细介绍了数据采集、训练设置、评估指标（MicroAccuracy与MacroAccuracy）及不同算法的适用场景，并提出未来在人群扩展、算法融合和智能家居、医疗康复等领域的应用展望，为健康监测与行为分析提供了有力的技术支持。

本文探讨了两个信息技术在实际应用中的研究：一是基于TF-IDF和PageRank混合算法的土耳其语提取式文本摘要系统，通过实验验证其优于传统方法；二是利用智能手表结合Fast Forest等机器学习算法进行日常活动识别，尤其在痴呆症患者护理中展现潜力。两项研究分别在文本处理与医疗健康领域展示了自动化与智能化解决方案的可行性与前景。

本研究探讨了TF-IDF算法及结合PageRank的混合方法在土耳其语文本摘要中的应用。通过实现两种提取式摘要系统，并在不同阈值下进行实验，结果表明，结合PageRank的TF-IDF方法在50%压缩率下取得了最高平均F-分数0.86，显著提升了摘要准确性。研究验证了所提方法在土耳其语文本处理中的有效性与优越性，为未来多算法融合与大规模数据应用提供了基础。

本文探讨了文本数据处理中结合自由文本与结构化数据的建模方法，重点介绍了DataWords技术在计算机辅助编码（CAC）中的应用及其对预测推理的可解释性支持。通过多种提取工具（如ScispaCy、Stanza等）的案例研究，分析了从临床文本中提取结构化信息的性能与挑战，并比较了基于数据库直接获取数据的效果。此外，文章还研究了针对土耳其语的提取式文本摘要技术，提出了TF-IDF与PageRank混合算法的解决方案，验证了其在自动摘要生成中的有效性。整体展示了自然语言处理在医疗文本分析和多语言摘要任务中的实践路径

本文介绍了一种创新的数据建模方法——DataWords，通过将结构化数据转化为文本形式，实现与自由文本的统一建模，显著简化了数据预处理并增强了模型的可解释性。同时探讨了两个前沿的人工智能理论框架：多元线索整合与睡眠知识巩固，为AI发展提供新方向。该方法在医疗领域的计算机辅助编码和疾病预警中展现出优越性能，并具备向金融、教育等领域拓展的潜力。结合mermaid流程图与对比表格，全面展示了DataWords的技术优势与未来发展方向。

本文提出了一种在人工计算智能系统中引入离散线索和睡眠阶段的理论框架。通过区分主动、被动和选择性三类离散线索，系统可根据任务和上下文动态调整信息处理方式，提升环境适应性与决策能力。结合生物启发的睡眠机制，交互系统在‘睡眠’期间重放并整合重要信息，构建稳定的通用知识库，防止灾难性遗忘。该框架强调上下文在知识检索与巩固中的核心作用，并为未来人工智能系统实现类人学习提供了理论基础。

本文探讨了工业网络入侵检测系统的性能评估结果，展示了其在未授权IP阻止、非法访问监控、以太网端口检查及异常内容分析方面的优异表现。同时提出了一种融合离散线索和睡眠阶段的计算智能理论框架，旨在通过引入感官线索、经验、任务与心理状态等非视觉因素，并模拟人类睡眠中的信息重放与知识巩固机制，提升人工智能系统的灵活性与认知能力。未来研究将聚焦于系统实际应用验证与理论框架的深化拓展。

本文探讨了镍铝体系粉末混合物在大气压下的固体火焰燃烧特性，利用高速摄影技术分析燃烧波传播、温度分布及反应模式，发现存在超绝热亮度温度达1760°C的短寿命热中心，且高温区域多位于孔隙附近。同时，研究还聚焦工业网络入侵检测系统的发展与实现，涵盖PLC和ICS/SCADA系统的安全威胁与防御机制，提出基于数据包特征的非法访问检测方法，并设计包含用户界面、访问控制策略和命令验证模块的综合防护体系，以应对震网等恶意攻击，保障关键基础设施网络安全。

本文综述了自闭症智能系统与镍-铝系统固体火焰燃烧在材料合成方面的研究进展。在自闭症研究方面，提出了一种基于本体和案例推理的情境分类模型，旨在提升患者与家庭间的理解与支持，但面临数据存储、真实验证和患者适应等挑战；未来将构建软硬件一体化系统并优化数据采集与分析。在材料合成方面，通过高速摄像技术对SHS过程进行视频分析，揭示了非稳态燃烧中的超绝热现象与旋转燃烧模式，并探讨了孔隙再辐射对温度测量的影响，提出了温度修正方法与燃烧机制的深入研究路径。两类研究均展示了跨学科的技术创新潜力与实际应用价值。

Tantrum - Track是一个针对自闭症患者的智能上下文感知与推荐系统。该系统通过智能手表收集患者的行为与环境数据，结合本体模型进行上下文表示，并利用基于案例的推理（CBR）和协同过滤算法提供个性化干预建议。系统采用IoT通信协议CoAP实现低功耗数据传输，结合观察者-可观察架构模式实现实时监控与响应。通过SPARQL查询、深度学习情感分析和强化学习等技术，系统能够动态适应患者需求，提升干预效果。尽管面临数据获取与隐私保护的挑战，未来可通过多模态数据融合与匿名化技术优化系统性能，为自闭症患者及其家庭提

本文探讨了两项创新技术的应用：一是基于射频（RF）安全架构的物联网企业安全解决方案，通过提取RF数据特征并结合机器学习实现设备认证与网络安全防护；二是Tantrum-Track智能系统，利用物联网与传感器技术对自闭症患者的行为进行实时监测与发脾气预警，并提供个性化建议。文章分析了两个系统的架构、技术细节、实际挑战及优化方向，展现了科技在安全与社会关怀领域的双重价值。

本文深入探讨了数字孪生与物联网企业安全的关键技术，重点分析了xAOSF/AOSR框架在支持数字孪生系统中的作用，以及射频（RF）安全架构在应对物联网安全威胁中的应用。文章详细介绍了射频数据的预处理、标记与分类流程，结合机器学习与云计算（PaaS）实现智能安全模型，并提出通过无线电设备抽象提升设备互操作性与安全性。同时，探讨了传统与现代射频系统的安全漏洞，提出了基于聚类与分类的威胁缓解架构，并展望了智能化安全模型、区块链和零信任架构等未来发展趋势，为物联网企业的安全保障提供了系统性解决方案。

本文探讨了在工业4.0背景下，xAOSF/AOSR框架如何助力中小企业实现数字化转型。通过结合数字孪生技术与多智能体系统（MAS）、物联网（IoT）和大数据分析，该框架提供了端到端的供应链集成解决方案，尤其适用于资源有限的中小企业。文章详细阐述了xAOSF/AOSR在业务运营、仓储管理和工厂维护中的应用机制，并展示了其在提升生产效率、降低成本和优化库存管理方面的实际效果。未来，随着技术进步，该框架有望拓展至物流、能源、医疗等多个领域，推动更广泛的智能化升级。

本文深入剖析了环境智能安全检查中加密算法与静态分析工具的应用现状与挑战。重点探讨了MD5、SHA-1等高风险弃用哈希算法的安全隐患，以及SHA-256、SHA-512等现代算法的必要性。通过实验验证了PSScriptAnalyzer和ScriptCop两款PowerShell静态分析工具在检测弃用加密算法方面的局限性，发现其无法识别安全性问题，仅报告语法错误。文章回顾了相关安全研究，指出了密码学误用的普遍风险，并提出了未来改进方向，包括对PowerShell命令进行安全分类、深化密码学理解及构建密码学知识图

本文探讨了双层动态语用学软件与环境智能安全检查的技术原理与应用前景。双层动态语用学基于ℜeALIS理论，利用有限状态自动机和内涵轮廓模拟人类交流，支持教育、客服等多场景应用；环境智能安全检查则通过PowerShell自动化与静态分析工具（如PSScriptAnalyzer和ScriptCop）保障脚本安全性。文章还提出将两者结合，实现智能交流系统中的信息完整性与真实性保障，并展望了未来在个性化、智能化方向的发展趋势与挑战。

本文探讨了两层动态语用学在语言交流中的实现，重点分析匈牙利语中四种话语标记（ugye、valószínűleg、szerintem、CSAK）的内涵特征及其对句子真值评估的影响。同时，介绍了听话者在交流过程中通过符合受话者角色、实现核心意图、提高特征元素的意识和怀疑四种方法发展自身信息状态的机制。文章进一步讨论了这些方法带来的信息世界激增问题，指出传统有限状态自动机的局限性，并提出软件设计需具备记忆功能、灵活性及复杂语用现象模拟能力，以更真实地模拟人类交流过程。

本文探讨了系统工程在智能交通系统与汽车开发中的应用，重点分析了基于模型的系统工程（MBSE）在可重用性、模块化和集成方面的优势，并梳理了行业趋势、挑战及未来推动因素。同时，介绍了两层动态语用学模型在多智能体系统中模拟匈牙利语信息交换的实现机制，涵盖主题、事件、阶段转换及内涵轮廓等内容，揭示其在自然语言处理与人机交互中的应用潜力。最后，文章展望了两个领域的融合价值与发展前景，强调跨学科合作与数据安全的重要性。

本文探讨了弱监督算法在公共采购腐败检测中的应用以及系统工程方法在智能交通系统发展中的重要作用。通过弱监督算法如Snorkel和多数投票，结合随机森林与KNN模型，有效识别高风险腐败当局，并展示了其在数据缺失情况下的鲁棒性。同时，系统工程方法特别是基于模型的系统工程（MBSE）被用于应对智能交通系统中传感器复杂性、动态环境和跨学科设计等挑战。文章还提出了将两种方法结合应用于智能交通采购过程的未来展望，以提升系统安全性、可靠性与管理效率。

本文探讨了元宇宙快速发展背景下的监管必要性，分析了当前以广告驱动的商业模式对用户隐私的威胁，并提出限制用户监控、情感分析、虚拟产品植入和规范模拟角色等监管措施。同时，文章介绍了弱监督学习在公共采购腐败检测中的应用，通过Snorkel框架结合多个腐败指标，有效识别高风险合同与腐败倾向机构。进一步地，文章深入讨论了两大领域的挑战、拓展应用及相互关联，强调数据安全、技术创新与社会信任的重要性，并展望了智能化、动态化监管与精准腐败检测的未来发展方向。

本文探讨了物联网在人群管理中的应用及其技术构成，包括设备、数据与算法的协同作用，并介绍了一个基于Raspberry Pi和Ubidots云平台的实际系统案例。文章还分析了该系统的功能优势与局限性，提出改进方向。同时，针对元宇宙快速发展带来的监控、操纵和盈利导向等潜在风险，强调了提前建立监管机制的重要性，提出了数据隐私保护、内容审查、公平竞争维护和用户权益保障等具体监管措施。通过mermaid流程图展示了元宇宙闭环监管体系，并展望了物联网人群管理与元宇宙融合发展的未来前景。

本文提出了一种基于三元组损失的简历匹配方法，借鉴计算机视觉中的技术思路，结合预训练BERT模型与聚类算法，提升文档嵌入表示的准确性。通过在真实招聘网站Kariyer.net的数据上进行实验，采用P@k指标评估模型性能，结果表明引入三元组损失和K-Means聚类显著提升了匹配效果，尤其在小规模推荐中表现优异。研究还探讨了不同聚类算法的影响，并分析了当前数据噪声对模型性能的限制，为未来优化提供了方向。

本文介绍两种创新方法：基于硬样本挖掘的视频模型训练方法和结合BERT与三元组损失的简历匹配方法。前者通过聚类策略优化难样本利用，显著提升动作识别性能；后者有效捕捉文本语义，提高招聘中的简历匹配准确率。实验表明，两种方法在各自领域均取得显著成效，并具备良好的应用前景与扩展潜力。

本文深入解析了工作推荐系统与视频动作识别技术的核心方法与最新进展。在工作推荐方面，通过技能短语提取、特征筛选及余弦相似度和WMD等相似度计算方法，显著提升了职位匹配精度；在视频动作识别领域，介绍了从CNN到Transformer架构的演进，重点分析了Video Swin Transformer的时空建模能力及其结合硬负样本挖掘的高效训练策略。实验表明，新方法在Kinetics-400数据集上实现了84.4%的Top-1准确率。未来，两类技术有望通过更深层次的语义理解与优化，在各自应用场景中发挥更大价值。

本文介绍了两项前沿技术研究：一是利用面部手势通过人工神经网络（ANN）实时控制无人机，实验显示ANN准确率达95.5%，可实现精确的10厘米间隔移动；二是提出基于技能嵌入的职位推荐框架，通过技能提取、word2vec向量化及WMD与余弦相似度等方法进行匹配排序，实验结果表明WMD在推荐效果上优于传统方法。两项研究分别在智能控制与招聘智能化领域展现出广阔应用前景，并提出了未来优化方向。

本文介绍了基于CNN架构的处理单元优化调度算法与利用面部手势识别实现无人机实时控制的技术方案。调度算法通过min-pooling操作综合考虑进程的多维属性，提升CPU调度效率；无人机控制系统则通过采集EEG信号，结合ANN实现对面部手势的高精度识别，并转化为飞行指令。系统测试显示ANN分类准确率达95.5%，验证了技术的可行性。该技术具有非侵入性、实时性强等优势，在特殊人群辅助和智能操控领域具备广阔应用前景，同时文章也探讨了信号干扰、手势多样性等未来挑战与发展方向。

本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）架构的处理单元优化调度算法，通过自定义CNN结构整合减少等待时间、公平分配CPU时间及优先处理高优先级进程等多项期望特性。该方法利用输入层接收进程的到达时间、突发时间和优先级信息，结合最小池化层筛选局部最优进程，内核层提升优先级权重，并在最后一层通过中位数选择实现长短进程的平衡。实验结果表明，该算法在综合性能上较传统调度算法提升了66%，显著优于最短作业优先、循环调度和优先级调度等现有方法。未来工作将聚焦于多处理器系统适配、动态环境适应以及与其他AI技术的融合优化。

本文深入解析了面向服装行业的可互操作云平台架构设计，基于NIST CCRA参考模型和用例驱动的方法，系统阐述了从用户需求到逻辑架构、部署架构的完整实现路径。通过4SRS方法将UML用例图转化为逻辑架构，并应用微服务架构（MSA）及多种设计模式（如容器化、注册发现、API网关、异步通信等），提升了系统的灵活性、可扩展性与可维护性。在部署层面，结合云计算组件如事件中心、流分析、SQL数据库、通知中心等，构建了高效、可靠的技术架构。文章还总结了架构优势，并展望了未来在多用例迭代、工具优化与新技术融合方面的演进方向