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本文提出了一种基于性能地图的新方法来比较机器学习算法，克服了传统单一数值指标的局限性。通过构建学习算法在不同参数设置下的性能地图，可以更全面地评估其表现，包括高绩效参数区域、稳定性及鲁棒性等信息。实验表明，该方法在决策树（DT）和支持向量机（SVM）上的应用效果显著，为算法选择和参数调优提供了有力支持。

本研究聚焦于菲律宾卡加延河谷地区登陆的热带气旋分析与降雨预测，采用多种机器学习算法（包括多层感知器、线性回归、SMOReg和高斯过程）对降雨累积量进行预测建模。通过对2016-2021年的热带气旋数据进行预处理与统计分析，提取关键属性并构建预测模型。结果表明，线性回归在相关系数和误差估计方面表现最优，且模型构建时间较短，适合应用于实际灾害预警系统。研究还探讨了将预测模型集成到移动或网络平台的可能性，并提出了灾害应对策略及未来研究方向，旨在为热带气旋的防灾减灾提供科学依据和技术支持。

本博文探讨了两个重要的研究领域：开放领域深度问答和热带气旋降水预测。在深度问答研究中，分析了BART、BERT、T5等基准模型的局限性，并提出基于图注意力网络（GAT）的方法以提升复杂问题的回答效果。而在热带气旋降水预测方面，基于菲律宾卡加延河谷的历史数据，比较了多种机器学习算法并构建降雨预测模型，旨在提高自然灾害预警能力。两项研究均强调方法优化与实际应用结合，以推动理论发展并服务社会防灾减灾需求。

The Deep QA (DQA) dataset is introduced as the first open-domain dataset featuring deep questions and comprehensive answers. It emphasizes complex, non-factual questions that require higher-level understanding and reasoning. Generated from Wikipedia summar

本文提出了一种结合神经网络和元启发式算法的混合算法（HSIA），用于函数逼近和需求预测估计。该方法融合了自组织映射神经网络（SOMN）、基于人工免疫系统（AIS）和蚁群优化（ACO）的优化策略，通过SOMN确定RbfN隐藏层的初始参数，并利用AIS与ACO的全局探索与局部开发能力来提高精度。实验结果表明，HSIA算法在基准非线性测试函数和工业计算机需求预测案例中均优于其他相关算法，具有更高的逼近和预测性能，为复杂优化问题提供了一种有效的解决方案。

本博客主要探讨了无损压缩技术与股票价格预测模型中的降维分析。首先对RLE、LZW和Huffman三种无损压缩算法进行了实验比较，分析了它们的性能特点。随后重点研究了在高维数据下的股票价格预测模型，并采用PCA（主成分分析）进行特征降维以提升训练效率和准确性。实验结果表明，PCA降维能够有效减少训练时间和噪声影响，但在验证和测试阶段存在准确率下降的问题，可能与多重共线性和信息丢失有关。最后提出了未来的研究方向，包括特征相关性分析和综合使用多种降维技术以优化模型性能。

本文对三种常见的无损压缩算法——游程编码（RLE）、Lempel Ziv Welch（LZW）和霍夫曼编码进行了详细的理论分析与实证比较。通过使用 Java 实现这些算法，并在坎特伯雷语料库上进行实验，文章从压缩大小、压缩比、节省空间和压缩时间等多个指标评估了它们的性能。结果显示，LZW 在压缩效率方面表现最佳，而霍夫曼编码在压缩速度上具有优势。文章还讨论了不同应用场景下的算法选择建议以及优化思路，为实际应用提供了参考依据。

本博文研究了机器学习在犯罪链接预测中的应用，通过实验1.1（无周期特征）和实验1.2（有周期特征）对比分析，验证了基于决策树（DT）、支持向量机（SVM）和k近邻（k-NN）的集成模型在预测特定日期犯罪类型与地点之间关联的有效性。结果表明，加入周期特征后模型的精度、召回率、F1分数和准确率均显著提升，为安全人员提供了高效的安全决策支持。同时，博文探讨了模型的优势、局限性及未来发展方向，强调了数据质量、特征选择和实时预测的重要性。

本文探讨了家庭事故感应系统的开发与基于机器学习的犯罪链接预测研究。家庭事故感应系统能够实时监测火焰、烟雾和地震等家庭事故，并通过蜂鸣器、LED及手机通知及时报警，同时支持远程控制家庭机器人。另一方面，为了提高犯罪预测准确性，研究引入了动态周期性特征，并采用SVM、k-NN和决策树集成模型进行犯罪链接预测。实验表明，该模型在准确率、F1分数和平均精度方面均达到0.97以上，显著优于传统方法。未来的研究将探索更多动态特征并优化系统性能，以提升家庭安全和公共治安水平。

本文介绍了一种基于物联网和安卓应用的家用事故感知机器人系统的设计与开发。该系统通过多种传感器实时监测火灾、烟雾和地震等灾害，并利用安卓应用程序实现数据监控和远程控制。实验结果表明，系统具有较高的准确性与可靠性，能够有效降低家庭灾害风险，提升家庭安全性。

本文探讨了自带设备办公（BYOD）模式所带来的安全挑战，并提出了相应的应对策略。文章分析了移动恶意软件的威胁，如FluBot、Moghau和TianySpy等，以及企业面临的常见网络安全事件，包括数据泄露和勒索软件攻击。通过定量和定性研究设计，对员工使用个人设备的情况进行了调查，并展示了安全评估的结果，揭示了设备存在的漏洞和风险。此外，还提出了一套完整的BYOD政策框架建议和安全措施，包括建立信息安全政策、数据保护机制、员工培训以及设备丢失处理方案。最后，文章展望了未来BYOD安全的发展趋势，强调了持续监控

本博客围绕应用安全评估与BYOD（自带设备）策略的风险分析展开，详细介绍了使用MobSF和QARK等工具对APK文件进行安全评估的方法与结果，揭示了从非官方来源下载应用存在的安全隐患。同时，博客探讨了BYOD策略所带来的安全挑战，如数据泄露、网络攻击及操作系统漏洞等问题，并提出了组织与员工层面的应对措施。通过案例分析与总结展望，强调了加强安全管理、技术控制及员工培训的重要性，旨在帮助读者全面了解并有效应对应用安全与BYOD带来的风险。

本文探讨了深度学习在物联网入侵检测中的应用及其面临的挑战，并针对从非官方来源下载的安卓赌博应用进行安全评估。通过使用QARK和MobSF工具，分析了潜在的安全威胁并提出了相应的解决方案。研究强调了保障物联网和移动应用安全的重要性，并展望了未来安全技术的发展方向。

本文探讨了基于深度学习的物联网入侵检测系统，重点分析了其在增强物联网安全中的作用。通过使用IoT-23数据集进行实验，比较了多种机器学习和深度学习模型的性能，结果表明门控循环单元（GRU）结合ADAM优化器和特征选择技术在入侵检测中表现优异。文章还讨论了模型可解释性、边缘生态系统带来的挑战以及实际应用建议，并展望了未来的研究方向，以期为构建更安全高效的物联网安全体系提供参考。

本文研究了可重构智能表面（RIS）辅助的单输入单输出（SISO）设备到设备（D2D）通信中的端到端延迟问题，重点分析了在直接通信路径中断的情况下，利用RIS反射信号实现可靠传输的概率模型。通过Chernoff界推导出发送所有数据包所需时间单位n的下界，并引入了表观链路成功概率p'的概念，展示了延迟与可靠性之间的权衡关系。结合仿真实验验证了理论结果的有效性，并探讨了实际应用中根据链路情况动态调整发送策略和RIS参数的方法。这些结论为设计高效、可靠的D2D通信系统提供了重要参考。

本文探讨了毫米波5G网络中的移动感知路径选择和RIS（反射智能表面）辅助的设备到设备（D2D）通信延迟问题。通过提出动态障碍物轨迹锥估计和贪婪路径分配算法，解决了动态环境下的链路稳定性挑战；同时，在RIS辅助SISO D2D通信中引入Chernoff界分析延迟，并提出了“表观成功概率”的概念以权衡延迟与传输成功率。研究还总结了多个未来方向，包括公平性指数、UE间干扰控制、资源受限场景的空间复用优化以及多动态障碍物的路径分配策略，为5G及未来无线通信的发展提供了理论支持和技术基础。

本文提出了一种在毫米波5G网络中考虑用户移动性和障碍物影响的路径选择算法。该方法通过估算链路的活跃时间，分配具有最长稳定传输时间的路径，从而减少因链路中断带来的性能损耗。算法利用现有硬件跟踪动态障碍物轨迹，并结合UE的移动模式预测静态障碍物和传输距离对链路的影响。仿真结果表明，与传统贪婪算法相比，该方法显著提高了链路的活跃时间，尽管在个体吞吐量上有所牺牲，但整体用户体验得到提升。

本文研究了在存在静态和动态障碍物的情况下，如何构建稳定的多播D2D通信路由。提出了一种基于最大稳定性的多播树构建算法，并结合Dempster-Shafer证据理论框架在线学习链路阻塞概率，以提高多播通信的可靠性。通过仿真验证了该方案在不同组大小和障碍物密度下的优越性能，并分析了网格近似对结果准确性的影响。

本文研究了毫米波设备到设备（D2D）通信中的信号阻塞问题，提出了一种基于几何的智能反射面（RIS）放置策略，以及一种适用于动态障碍物环境下的多播通信稳定路由选择方案。通过多边形相交区域查找算法和基于团的RIS部署方法，有效提升了系统吞吐量并降低了中断率。针对多播通信场景，构建了考虑静态与动态障碍物的系统模型，并利用Dempster-Shafer证据理论估计链路阻塞概率，从而实现稳定的路由选择。仿真实验表明，所提策略在系统性能和稳定性方面均优于现有方法。未来的研究方向包括多跳场景中RIS的部署优化及实际应用测

本文提出了一种基于几何的可重构智能表面（RIS）策略性部署方法，旨在提高毫米波设备到设备（D2D）通信的覆盖区域和系统吞吐量。通过建立系统模型和路径损耗模型，结合信道模型与吞吐量计算，提出候选区域查找和重叠区域分析算法，以最少的RIS实现最大覆盖。模拟结果表明，该方法在覆盖区域、系统吞吐量和RIS数量方面均优于现有随机部署和墙壁部署策略。未来研究方向包括算法优化、实际因素考虑及多场景应用扩展。

本博客探讨了两个前沿科技领域的研究方向：可解释混合推荐系统和毫米波设备通信中可重构智能表面（RIS）的战略部署。推荐系统部分涵盖了协同过滤、基于内容的推荐及其混合模型，分析了不同技术在精度、召回率、新颖性和意外性等评估指标上的表现，并提出了提升模型可解释性的方法。在毫米波通信部分，讨论了由于障碍物导致的穿透损耗问题，并提出了一种基于计算几何和图论的RIS战略部署策略，以提高通信覆盖范围和稳定性。最后，总结了当前成果并展望了未来的研究方向。

本文探讨了红外热成像技术在稻谷分级中的应用，包括样本采集、图像处理、纯度和水分含量检测，并介绍了基于图卷积的可解释混合推荐系统。通过实验结果分析，验证了红外热成像技术对稻谷杂质和水分检测的有效性，同时提出的混合推荐系统结合多种模型，提高了推荐的覆盖率和意外性。研究为农业智能化和信息推荐提供了新的思路和技术支持。

本研究探讨了增强声学降噪技术和菲律宾稻谷的非接触式分级方法。在声学降噪方面，通过自适应滤波器与ANC套件结合，分别测试了绝缘措施、静磁场环境以及多麦克风系统对降噪效果的影响，结果表明该技术可显著降低MRI噪声并具有广泛应用潜力。同时，利用红外热成像和图像处理技术对稻谷的水分含量和杂质进行检测，准确率分别达到87.30%和95.04%，为农业领域的质量控制提供高效、非破坏性的新方法。

本文介绍了第三届计算机与通信工程国际会议（CCCE 2023）的会议概述、组织委员会以及部分前沿研究内容。会议聚焦计算机与通信工程领域的关键问题，涵盖磁共振成像系统的声学降噪技术、毫米波设备到设备通信中的RIS战略布局、数据网络系统安全评估与分析、基于人工智能的系统模型与算法等方向。这些研究成果为相关领域的发展提供了重要的理论支持和技术方法。