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关键词： 恶意软件   静态检测   深度学习   浅层人工神经网络   可移植执行文件  

摘要： 针对基于深度学习的可移植执行(PE)恶意软件检测方法中，数据集存在的不平衡或不完整问题，以及神经网络结构过深或特征集庞大而导致的模型计算资源开销和耗时增加问题，提出一种基于浅层人工神经网络(SANN)的可移植执行恶意软件静态检测模型。首先，利用lief库创建PE特征提取器，从EMBER数据集中提取PE文件样本，并提出了一种新的特征组合，该特征集具备更少的PE文件特征，减小了特征空间和模型参数量的同时能够提高深度学习模型的性能；随后，生成特征向量，再通过数据清洗去除未标记标签的样本；接着对特征集内的不同特征值进行归一化处理；最后，将特征向量输入到SANN中进行训练并测试。实验结果表明，SANN可达到95.6%的召回率和95.2%的准确率，相比于Malconv模型，SANN的准确率提高了1.2个百分点；相比于LightGBM模型，SANN的准确率提高了1.6个百分点。在性能上，SANN的工作耗时比用时最少的对比模型减少了1倍。此外，SANN面对未知扰动时具备较好的弹性，且仍能够保持较高检测水平。

关键词： 课程思政   统计学   大数据   Ideological and Political Education   Statistics   Big Data  

摘要： 统计学作为数据科学的核心，其理论与实践紧密相连，深刻影响着社会发展的方方面面。在高等院校中，立德树人不仅是教育的根本任务，更是培养全面发展人才的关键。因此，在传授统计学专业知识与技能的同时，加强课程思政教育工作显得尤为重要。本文深入探讨了统计学专业与课程思政相结合的教学模式，旨在通过传授知识、提高技能、拓展思维、培育品质和引领价值等多个维度，实现全程育人和全方位育人的目标。这里主要包括统计学专业课程开展课程思政建设的内涵、原则、意义、必要性，以及课程中可融入的思政教育元素。通过对当前教学现状的深入分析，本文提出了针对性的对策建议，以期为统计学专业课程思政教育的改革与发展提供有益参考。在统计学专业课程中融入思政教育，不仅能够培养学生的专业素养，还能引导他们树立正确的世界观、人生观和价值观，成为具备高度责任感和使命感的新时代人才。

关键词： 城市轨道交通   智能化运维   人工智能   大数据  

摘要： 随着智慧城市的不断推进,智能化运维成为城市轨道交通发展的重要支撑.本文深入探讨了构建城市轨道交通智能化运维生态系统的必要性与实现路径,旨在运用大数据、物联网、人工智能和5G等先进技术,构建全面感知、智能分析、精准决策的运维体系,为提升城市轨道交通的运维水平和服务质量提供有力支撑.

关键词： 大数据背景   电力安全监察体系   信息化构建  

摘要： 本文探讨了在大数据背景下,电力安全监察体系信息化构建的重要性和挑战.针对传统监察方式无法满足高效、准确监控电力安全的问题,通过大数据技术可以实现信息化构建.大数据技术能够处理和分析庞大的电力系统数据,提高监察工作的能力和效率.同时,本文还强调利用大数据技术可以预测和防范潜在的电力安全隐患,为电力行业的稳定发展提供有力支持.

关键词： 云计算   物联网   网络大数据技术  

摘要： 信息时代,云计算、物联网的相关研究日渐增多,形成了较为成熟的理论体系,并产生了大量的技术实践.医疗、交通、教育、生产等各个领域大量应用了云计算与物联网技术,可集中存储、统一分析海量数据,提高数据处理效率,将数据作为决策依据.在时代发展的过程中,云计算、物联网条件下的网络大数据技术发展迅速,在未来具有较大的发展空间.基于此,本文重点分析了云计算、物联网下的网络大数据技术,以期为实际工作提供技术参考与借鉴.

关键词： 云计算   人工智能   数据筛选算法  

摘要： 为进一步优化云计算人工智能数据筛选算法的数据收敛效果、用户满意度和资源处理效率,解决传统算法在实际应用中存在的问题,本文结合数据筛选的目的以及具体完成过程中数据抽取、数据清理、数据加载的3个环节,分析当前超欧里几何数据筛选算法和时间片积累调度筛选算法在实际应用中存在的缺陷,并运用经济模型研究数据筛选算法的优化思路,通过优化设计与效果检验发现其具有显著的应用优势,可为相关工作提供参考.

关键词： 政府数字化转型   企业税收规避   大数据局  

摘要： 政府数字化转型是新时代提升政府治理能力的重大举措， 为推进“以数治税” 提供了新思路. 为了探究政府数字化转型的微观治税效应， 本文以大数据局设立为准自然实验， 以2008-2020年上市公司为研究样本， 依据A-S模型和信息不对称理论， 采用双重差分法检验了政府数字化转型的微观避税治理效果. 研究发现， 政府数字化转型能有效抑制企业税收规避行为， 其抑制作用主要通过联合税务稽查、优化营商环境和政企合作共享产生. 进一步研究表明， 政务服务型大数据局和税收征管力度更强的地区， 更有利于发挥政府数字化转型的微观治税效果， 且对数字化水平高的企业， 数字政府的税收规避治理效应更明显. 本文可扩展和深化政府数字化转型的治理效应， 为政府进一步推动数字化转型、营造公平税收环境提供理论依据.

关键词： 非结构化场景   道路拓扑结构约束   可通行区域   贝叶斯融合   自动驾驶车辆  

摘要： 非结构化未知场景缺乏丰富的先验信息，且道路类型多变、没有规则道路边界等严重制约自动驾驶车辆自主导航的平顺性和安全性。本文针对非结构化场景提出一种考虑道路拓扑结构约束的可通行区域检测方法。首先，为满足全局任务规划需求，基于卫星航拍图像，半自动地提取道路的拓扑结构，构建全局路网，规划全局行驶轨迹；其次，根据全局轨迹和实时定位提取当前的行驶道路方向，作为道路可行使区域自适应生长的强约束条件，保障可通行区域的延伸方向与道路方向一致；最后，提出基于贝叶斯的激光雷达-视觉可通行区域融合方法，提升可通行区域检测的鲁棒性。实验结果表明，所提出的方法能够准确检测出可通行区域，检测失效率仅为0.2‰；在直线情况下，平均占比因子和平均发散因子为92.14%、12.38%；在弯道情况下，平均占比因子和平均发散因子85.46%和20.75%；证明了方法的有效性。

关键词： 大数据   日动态   经济效益   项目管理  

摘要： 为满足企业数字化转型需求,企业需要不断提升自身的核心竞争力,必须通过加强成本管控、做好成本分析来提高经济效益,这既是市场经济的客观要求,也是企业拓展利润空间的需求,是值得研究的课题。为此,分析了各类数据的逻辑关系及动态化管理现状,依托拟建设“大数据”日动态经济效益分析系统来解决以上问题;提出了“大数据”日动态经济效益分析系统建设方案,包括“7大管理模块、4大质量要求保证”的总体技术架构及关键思路,拟统筹各级项目及公司层级对整体人员、物料、工程量、经济效益等的综合管控,进而实现不同身份、层级、管理模块的精细化管理;剖析挖掘一切未来项目、公司运行过程中的全生命周期动态数据,来发挥其实际应用价值;并对系统未来实际落地后应用进行拓展分析,为有关大数据日动态经济效益分析提供参考。