lemon的博客

本研究开发并初步测试了新冠疫情期间及之后用于评估教育活动中Google Meet使用情况的量表（GMU-S）。该量表基于技术接受模型（TAM）和DeLone与McLean信息系统成功模型，包含14个测量项目，涵盖易用性、有用性和质量特征三个维度。通过两项研究分别进行探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA），结果表明GMU-S具有良好的信度、效度和结构拟合度。该量表可用于评估不同教育背景学生对Google Meet的使用态度，并可推广至其他虚拟会议平台的应用研究。未来研究建议扩大样本范围、开发多语言

本文深入探讨了基于SDN/NFV的网络切片技术，涵盖其核心特性、分层架构、生命周期管理、切片类型及典型实现场景。文章详细分析了单所有者与多所有者环境下的控制器部署模式，并系统梳理了网络切片面临的主要安全威胁及其应对策略，包括机密性、完整性、可用性等安全目标的保障机制。同时，总结了当前相关研究进展，并展望了未来在应用场景拓展、安全增强、自动化管理及标准化方面的演进方向，全面呈现了网络切片技术的优势与发展前景。

本文综述了基于软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）的网络切片技术，详细介绍了其实现基础、架构设计、关键要求及典型应用场景。文章涵盖了网络切片的概念演进、核心特性如自动化、隔离性、可扩展性与安全性，并探讨了在工业互联网、智能交通、医疗卫生和智能家居等领域的应用实践。同时，分析了网络管理程序的作用与主流方案，提出了网络切片安全防护的关键措施与流程，全面展示了该技术的研究现状与未来发展方向。

本文研究了农业数据挖掘算法与网络切片技术的应用与前景。在农业数据挖掘方面，采用JRip、Tree LMT和Naive Bayes算法对FAOSTAT数据集进行分析，结果表明JRip在降雨、作物生产和农药类型预测中整体准确率达96%，表现最优。研究验证了数据挖掘在农业预测中的有效性，有助于提升农业生产决策的科学性。在网络切片技术方面，探讨了其基于SDN和虚拟化的架构优势，分析了在物联网、视频流和工业自动化等场景的应用，并提出了访问控制、加密和安全监测等安全保障措施。未来研究可拓展至更多农业数据源及网络切片安全

本文研究了机器学习在SQL注入检测与农业数据挖掘中的应用。在SQL注入检测方面，采用字符级、单词级和n-gram级TF-IDF特征提取方法，并对比了朴素贝叶斯、线性分类器、支持向量机和极端梯度提升等分类器的性能，结果表明基于字符级特征的极端梯度提升模型具有最优的检测效果。在农业数据挖掘方面，通过对JRIP、LMT和朴素贝叶斯等算法的实验比较，发现Rule JRIP算法在效率和准确性上表现最佳。研究表明，合理选择特征提取方法与分类模型可显著提升两个领域的预测与检测能力。

本博客围绕量子网络性能评估建模与SQL注入的机器学习检测展开研究。在量子网络方面，建立了纠缠生成概率计算模型，并通过量子网络模拟器实现长距离纠缠分布，支持高效量子信息传输。在网络安全领域，探讨了SQL注入攻击的分类与检测方法，采用机器学习技术进行检测，对比了SVM、XGBoost、Naive Bayes和线性分类器在不同TF-IDF特征提取级别下的性能表现。实验结果表明，极端梯度提升模型在准确率和F1分数上表现最优，而朴素贝叶斯在训练速度上具有优势。研究强调数据预处理与特征提取对检测效果的关键影响，并对未来

本文探讨了网络安全与量子网络模拟两大前沿领域。在网络安全方面，重点分析了针对青少年的网络犯罪形式，并从个人和社会层面提出了有效的防范措施，包括谨慎使用社交媒体、保护个人凭证、增强社交识别和鼓励社区举报等。在量子网络模拟方面，介绍了量子比特、纠缠、量子中继器等核心概念，阐述了量子网络平台的GUI与协议建模设计，并通过流程图展示了纠缠建立过程。文章还总结了量子网络模拟在降低成本、指导设计和推动量子互联网发展方面的优势与前景。整体旨在为网络安全防护和量子网络研究提供理论支持与实践参考。

本文探讨了家庭入侵检测系统面临的安全威胁，包括物理、网络、恶意软件和超声波攻击，并提供了相应的防护措施。同时分析了社交媒体使用与大学生网络犯罪受害之间的关系，指出高使用频率、弱密码、低风险感知等因素会增加受害风险。文章最后提出了针对家庭系统和社交媒体用户的综合安全策略，以提升整体网络安全水平。

本文介绍了一个基于Arduino和1Sheeld的低成本家庭入侵检测系统，该系统利用超声波传感器检测入侵者，并通过警报、拍照和邮件通知实现安全防护。文章详细分析了系统可能面临的四类攻击：网络攻击、恶意软件攻击、物理攻击和超声波攻击，并针对每类攻击提出了有效的缓解技术。最后强调了在设计和使用此类系统时应综合采取多种安全措施，以提升家庭安全防护能力。

本文对基于USB和网络的密码破解工具进行了全面比较分析，深入探讨了各类密码存储机制如Windows SAM、活动目录及Linux shadow文件，并介绍了John the Ripper、Ophcrack、Elcomsoft、Cain & Abel等主流破解工具的工作原理与优缺点。文章还详细描述了多种USB攻击手段，如Rubber Ducky、USB-Driveby和Evilduino，并通过实验对比了不同工具在破解简单、中等和复杂密码时的效率。结果表明，复杂密码显著提升安全性，而USB攻击因涉及哈希抓取与

本文探讨了QR码扫描体验的用户满意度与轻量级加密机制的安全性。通过开发Barcode Satisfaction Tester（BarSTest）应用，收集不同数据大小QR码的扫描反馈，并利用方差分析（ANOVA）验证了不同满意度水平在扫描时间上的显著差异。研究评估了AES、PRESENT、Camellia和SPECK等轻量级加密算法在QR码安全中的适用性，提出了一种基于访问控制列表（ACL）的轻量级范式QR码安全工具（LWC-QR），以保障保密性、认证与数据完整性。未来工作将扩展至更多加密算法的性能比较与机

本文探讨了利用情感分析与轻量级加密技术在保障信息安全方面的应用。通过分析阿拉伯语社交媒体数据，研究公众对新冠疫苗接种的态度，发现大多数人持积极看法；同时，针对QR码面临的安全威胁，提出采用对称轻量级加密算法增强其安全性。文章还讨论了两项技术的综合影响、应用拓展及未来发展趋势，强调在医疗、教育等领域融合应用的潜力，并指出数据隐私保护与算法优化是未来面临的主要挑战。

本文探讨了云资源分配算法与新冠疫苗接种情绪分析两个重要研究领域。在云资源分配方面，对比了首次适应、最佳适应、SSA和SSCWA算法在执行时间、吞吐量和利用率方面的表现，分析了任务数量对性能的影响，并提出了未来优化方向。在新冠疫苗接种情绪分析方面，利用Twitter API和深度学习技术对阿拉伯语推文进行情绪分析，评估公众对疫苗接种的态度，为政府制定宣传策略提供依据。研究结果对提升云服务性能和应对公共卫生事件具有重要意义。

本文提出一种基于社会蜘蛛算法（SSA）的QoS感知云计算资源分配方法，通过模拟社交蜘蛛觅食行为中的振动强度与适应性机制，实现任务与资源的高效匹配。该方法结合首次适配和最佳适配策略，在执行时间、资源利用率和吞吐量方面均优于现有技术，显著提升服务质量。实验表明，SSA算法可节省高达10%的执行时间，并在不同任务规模下表现出优越性能，具有良好的应用前景与优化潜力。

本研究基于UTAUT2模型并引入新冠疫情意识，分析了新冠疫情期间影响学生使用电子学习平台行为意向的多重因素。通过对绩效期望、努力期望、社会影响、促成条件等八个关键因素的探讨，构建了一个综合理论框架，并提出了提升学生使用意愿的具体策略。研究旨在为高等教育机构优化电子学习系统提供理论支持与实践指导，助力疫情期间及未来教育模式的持续发展。

本研究探讨了影响消费者接受数字语音助手Siri的关键因素，构建了一个包含功能、社会和关系三个维度的概念模型。基于UTAUT和sRAM理论，提出了10个假设，涵盖绩效期望、努力期望、主观社会规范、感知享受、感知人性、社会互动、社会存在、感知智能、信任与融洽关系等因素。采用定量研究方法，通过七点李克特量表的问卷调查收集数据，并使用SPSS进行分析。当前研究完成了模型设计与初步数据收集方案，未来将开展试点测试、大规模数据收集，并进一步探索性别、年龄、教育水平等调节变量的影响，鼓励采用混合研究方法以深入理解用户行为

本文探讨了社交网络中自我披露行为的影响因素，包括益处、自尊和娱乐等，并通过问卷调查方法分析用户行为。同时研究了语音助手技术接受度的关键因素，结合sRAM与UTAUT模型，从性能期望、努力期望、社会影响和便利条件四个方面进行解析。研究为理解用户在社交网络和智能语音技术中的行为提供了理论支持与实践启示，对未来人机交互与隐私设计具有参考价值。

本文探讨了移动绿色办公管理系统（GOMASH）的设计与实现，以及影响社交网络自我披露行为的关键因素。GOMASH系统基于Android平台，通过表单、报告和仪表盘模块推动办公无纸化，经功能测试验证其有效性，并提出了未来优化方向。同时，研究构建了包含隐私担忧、信任、错失恐惧（FOMO）、关系发展、利益、自尊和娱乐七个因素的自我披露概念框架，分析其对用户信息披露的影响，为提升隐私保护意识和平台设计提供了理论与实践参考。

本文探讨了影响科技初创企业可持续性的关键因素，基于创业生态系统框架分析了孵化器、加速器、共享办公空间、导师和活动的作用，研究结果显示加速器、活动和导师对可持续性具有显著正向影响。同时，文章介绍了绿色办公管理系统GOMASH的设计与应用，该系统通过移动平台实现纸张使用监控、成本分析与限制建议，助力办公环境的绿色转型。GOMASH采用敏捷开发方法，具备实时分析、用户友好和资源优化等优势，适用于高等教育机构及企业办公场景，具有广泛的推广前景。

本研究探讨了孵化器、加速器、共享办公空间、导师和活动五个因素对马来西亚与中国科技初创企业可持续性的影响。通过对200份有效问卷的分析，发现加速器、活动和导师对初创企业可持续性具有显著正向影响，而孵化器和共享办公空间的作用相对较弱。研究还显示中马两国在初创企业可持续性方面无显著差异。基于结果，本文为马来西亚科技初创生态系统的优化提出了加强加速器建设、充分利用活动与导师资源、提升孵化服务质量等建议，旨在推动初创企业的长期发展。

本文系统探讨了建筑信息模型（BIM）在建筑行业中的应用效益与挑战。通过综合文献研究和频率分析，总结出BIM带来的16项主要效益，如改进数据管理、冲突检测、降低成本等，以及16项关键挑战，包括行业文化抵制、高投资成本、协作缺失等。文章深入分析了各项效益的作用机制，提出了针对性的应对策略，并展望了BIM与人工智能、大数据、物联网等新兴技术融合，向云平台化和全生命周期应用发展的未来趋势。研究特别强调发展中国家应加强BIM认知与政策引导，推动建筑行业实现高效、智能和可持续发展。

本文探讨了发展中国家在建筑行业中应用建筑信息模型（BIM）所面临的挑战与潜在益处。通过分析马来西亚、中国、澳大利亚、沙特阿拉伯等多个国家的案例，总结出BIM在改进数据管理、冲突检测、减少材料浪费和降低财务风险等方面的显著优势。同时，文章指出高投资成本、行业文化阻力、客户需求不足和利益相关者协作缺失等主要障碍。为推动BIM在发展中国家的普及，建议加强教育培训、建立示范项目、完善标准规范并促进国际合作，以加速建筑行业的数字化转型与可持续发展。

本文探讨了阿联酋中小型旅游企业（SMTEs）中创业数字能力与创新能力对旅游创业绩效的影响。通过文献综述与理论分析，构建了创业数字能力、创新能力与旅游创业绩效之间的理论框架，并提出相关假设。研究发现，创业数字能力不仅直接影响旅游创业绩效，还通过增强创新能力间接促进绩效提升。创新能力在其中起到中介作用。文章强调了在阿联酋大力推进数字化转型的背景下，提升旅游企业的数字素养与创新水平对增强竞争力和可持续发展具有重要意义，并为未来实证研究和政策制定提供了理论基础。

本研究探讨了环境、社会和治理（ESG）实践对绿色创新的影响，聚焦马来西亚中型IT企业，结合问卷调查与人工神经网络（ANN）分析方法。研究发现，社会与政治贡献对可持续产品创新影响最大，污染与废物管理对过程创新最为关键。通过实证分析，揭示了ESG各维度在不同创新类型中的相对重要性，并讨论了企业规模、行业差异对ESG与绿色创新关系的影响。研究为管理者、投资者和监管者提供了实践启示，建议企业制定明确的ESG战略，加强员工培训，建立合作机制，推动可持续发展。

本文分析了建筑信息模型（BIM）在也门建筑行业采用的主要影响因素，包括人员、环境及多维度因子，并探讨了环境、社会和治理（ESG）实践对绿色创新的影响。研究结合探索性因子分析和人工神经网络方法，揭示了过程、人员、环境、政策与技术因素之间的相互关系，以及ESG中社会政治贡献、污染控制等对可持续产品与过程创新的作用。通过案例分析与未来趋势展望，提出推动BIM应用与绿色创新的策略，强调政府引导、人才培养、技术融合与跨领域协作对实现建筑业与企业可持续发展的关键意义。

本研究探讨了影响也门建筑行业建筑信息模型（BIM）采纳的关键因素，通过定量调查和数据分析，识别出技术、过程、政策和人员四个主要类别的影响因素。研究发现，施工序列可视化、团队协作、建筑规范和高层管理支持是推动BIM应用的核心要素。基于结果，文章提出了加强培训、完善标准、加大政策支持和人才培养等建议，旨在促进BIM在也门建筑行业的广泛应用，提升行业整体效率与竞争力。

本文探讨了大数据在提升财务报告披露质量和企业竞争优势中的作用，基于埃及汇丰银行的案例研究和EGX100工业公司的调查数据。研究发现，大数据通过社交媒体互动预测季度利润，并结合商业智能与区块链技术显著提高财务报告的准确性与实时性。多元回归分析显示，区块链对披露质量影响最强，三者共同解释了42.3%的质量方差。文章建议企业整合新兴技术以推动会计数字化转型。

本研究探讨了影响伊拉克库尔德地区银行员工在线知识共享的五大激励因素：自我效能感、声誉、互惠性、利他主义和享受感。通过定量分析187份问卷数据，研究发现这五个因素均对在线知识共享有显著积极影响，其中声誉的影响最为突出，可能与当地文化重视个人形象有关。研究基于期望理论和社会认知理论，采用Smart-PLS 3.33进行数据分析，结果支持全部假设（H1-H5）。文章进一步提出了一系列管理建议，包括建立声誉激励机制、提升员工自我效能感、促进互惠交换、增强分享乐趣以及培养利他主义精神，以推动银行内部知识共享文化的建设

本研究探讨了管理层所有权在智力资本与企业绩效关系中的调节作用，聚焦于马来西亚石油和天然气行业。基于资源基础观和代理理论，构建了以VAIC衡量智力资本、ROA、ROE和Tobin's Q作为绩效指标的概念框架，并提出管理层所有权能增强智力资本对企业绩效的积极影响。研究采用面板数据计量方法，通过Hausman检验和联立方程模型进行分析，旨在为知识经济背景下企业价值创造提供理论与实践启示。

本博客探讨了社交媒体使用对社会连通性的影响及其性别差异，以及智力资本对企业绩效的作用机制。研究发现，社交媒体使用目的与社会连通性显著相关，而使用时间无显著影响；男女在使用行为和感知上无显著差异。在企业层面，智力资本对企业价值至关重要，但其与绩效的关系受管理所有权调节。研究结合实证分析与理论模型，为教育引导、平台优化及企业管理提供了实践启示，并指出未来需拓展样本与深化因果研究。

本博客探讨了两项关于技术与人类行为交互的研究：一是波斯版健康信息技术可用性评估量表（Health-ITUES）在护士群体中的心理测量特性验证，结果显示该量表具有良好的效度与可靠性，可用于护理信息系统评估；二是社交媒体使用对大学生社交连接性的影响，研究发现使用目的显著影响社交连接性，而使用模式和性别无显著差异。两项研究分别从医疗信息化和青年社交角度揭示了技术应用中用户体验的重要性，强调以用户为中心的设计与功能优化，并为未来跨领域、长期追踪研究提供方向。

本文探讨了影响护士接受医院信息系统（HIS）的关键因素，基于TAM-3理论模型，分析了感知有用性、感知易用性和主观规范等对护士使用行为意图的影响，并通过实证研究验证了各假设。同时，研究还验证了波斯语版健康信息技术可用性评估量表（Health-ITUES）的心理测量学特性，证实其具有良好的可靠性与有效性。研究结果为优化HIS设计、提升护士接受度及推动医疗信息化建设提供了理论支持和实践指导。

本文详细解析了FKguide移动应用的全流程开发过程，涵盖现有系统对比、快速应用开发（RAD）方法的选择与实施、需求规划、用户设计、构建与部署等关键阶段。应用基于Android平台，集成BLE信标与Navigine室内导航系统，实现房间预订、室内导航、布局查看等功能。通过用户验收测试发现，整体可用性和界面设计获得积极反馈，但室内导航准确性仍需优化。未来将通过增加信标覆盖、完善房间管理功能、引入AR技术等措施持续提升用户体验。

本博客探讨了两个具有重要实际意义的技术应用：学生辍学预警系统与室内导航应用。前者利用决策树、随机森林和朴素贝叶斯等机器学习算法，基于马来西亚公立中小学学生数据构建预测模型，旨在早期识别辍学风险学生并分析影响因素；后者以彭亨大学计算机学院为案例，开发基于BLE信标的安卓应用FKguide，实现房间预订与室内导航功能。文章详细介绍了两项研究的背景、方法、技术对比、实际应用挑战及未来发展趋势，涵盖数据预处理、模型评估、定位技术选型等内容，并通过流程图直观展示开发流程。研究表明，数据驱动的教育干预与智能化建筑服务在

本文探讨了新冠疫情下在线学习的现状及其对学生满意度的影响，并聚焦马来西亚B40家庭学生面临的辍学风险。文章分析了学生辍学对个人和社会的深远影响，回顾了机器学习在教育领域的应用，特别是监督学习在学生辍学预测中的潜力。研究提出基于决策树、随机森林和朴素贝叶斯等监督学习模型构建辍学早期预警系统，旨在通过数据驱动的方法提前识别有辍学风险的学生，助力教育部门实施精准干预。研究强调该预警系统对学生个人发展、社会经济稳定及教育政策优化的重要意义，并规划了从数据收集到干预措施制定的完整实施流程，展望未来可通过技术迭代扩大系

本研究探讨了新冠疫情期间马来西亚本科生对在线学习的满意度，基于技术接受模型（TAM）并引入技术系统质量（TSQ）变量，通过问卷调查和PLS-SEM分析，发现感知易用性和感知有用性显著影响学生态度，而技术系统质量直接影响满意度。研究结果为高等教育机构优化在线学习系统提供了实践指导，强调了系统易用性、实用性和技术稳定性的重要性。

本文探讨了云基电子学习在高等教育机构中的采纳因素，基于创新扩散理论（DOI）和适配-可行性模型（FVM），结合信息文化的调节作用，构建研究框架并开展定量分析。研究以阿曼321名大学生为样本，利用结构方程模型（SEM）分析数据，结果表明相对优势、复杂性、可试用性、任务特征、技术特征等因素对学生成绩有显著影响，信息文化具有正向调节作用。研究为教育机构推进云计算与电子学习融合提供了理论依据与实践指导，并指出未来应关注个性化学习、移动学习及跨学科融合趋势，同时应对技术安全与教学模式转型等挑战。

本文探讨了Tynker平台在低龄学生编程教育中的有效性以及云计算在高校电子学习中的应用。研究显示，Tynker平台通过互动性和趣味性显著提升儿童编程兴趣与技能，但也面临缺乏身体互动和作弊等问题；云计算则在降低成本、提高性能方面展现优势，但受ICT文盲和计算机焦虑等因素制约。文章进一步分析了两者的相似性与差异性，提出了未来发展趋势，包括个性化学习、跨学科融合、智能化教学和混合式学习深化，并给出加强教师培训、优化平台建设、培养信息文化等实施建议，旨在推动教育数字化转型，提升教学质量与学生综合能力。

本研究探讨了Tynker编程平台在帮助7-10岁低龄学生获取21世纪编程技能方面的有效性。通过为期两周的在线课程，结合观察与调查方法，分析了学生在参与Tynker课程后的学习表现与反馈。结果显示，Tynker以游戏化和可视化的方式有效提升了学生的编程兴趣与能力，教师支持显著增强学习效果。然而，语言障碍、技术困难及学生参与度差异等问题仍需解决。研究建议优化平台设计、加强教师培训并探索个性化教学策略，以进一步提升低龄儿童编程教育的质量。

本文探讨了虚拟现实技术在高校体育教育中的应用，分析了其在解决复杂体育技术动作教学难题中的优势。通过问卷调查与专家访谈，研究发现学生对VR技术在体操、体育舞蹈、网球等高难度项目中的应用具有高度期望。文章总结了当前面临的挑战，如终端开发不足、与传统教学融合困难及资金限制，并提出了加强开发者与教育者合作、探索混合教学模式、增加资金投入等建议。未来，虚拟现实技术有望实现更真实的模拟体验、个性化教学和跨校合作，推动高校体育教育的创新发展。