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信息与电脑
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苏建东

月刊

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北京市东城区北河沿大街79号

信息与电脑/Journal China Computer & Communication
查看更多>>本刊面向流通领域信息化，目标读者为商场、超市、连锁专卖店、餐饮酒楼、宾馆的信息化决策者、部门主管、宣传信息化手段如何在上述领域的应用，如何提高经营水平等。
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    基于Docker容器技术的镜像制作原理分析与实践

    王艳
    1-4页
    查看更多>>摘要：Docker镜像是Docker容器技术的核心,如何制作镜像是运用Docker技术的关键.文章主要介绍了使用Docker commit命令手动制作镜像的方法和通过编写Dockerfile自动制作镜像的方法.Dockerfile具有更好的可重复性、可追踪性和可维护性,适用于复杂镜像的制作和管理,而Docker commit适用于制作简单的镜像.

    Docker容器技术镜像制作联合文件系统虚拟化

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    基于大数据技术的计算机信息处理技术研究

    张毅赵元媛
    5-7页
    查看更多>>摘要：大数据技术的发展推动计算机信息处理技术持续突破发展.为了进一步优化计算机信息处理技术,文章研究了基于大数据技术的计算机信息处理技术主要发展方向,并搭建了基于大数据技术的计算机信息处理技术模拟平台对信息技术处理进行综合分析.研究结果表明基于大数据技术的计算机信息处理技术在数据搜集、存储等方面具有显著应用优势,能有效满足现阶段信息技术发展需要.

    大数据技术计算机信息处理技术

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    物联网时代计算机信息技术在网络安全中的运用

    姚志平
    8-10页
    查看更多>>摘要：自物联网时代以来,各类信息设备联系愈发紧密,但是,由于内外部因素影响,必须认清网络潜在威胁与其脆弱性,保护网络安全迫在眉睫.基于此,文章简要探讨网络安全面临的威胁,对软件攻击、网络攻击、泄露数据、内部威胁予以分析,并提出运用计算机信息技术保护网络安全的措施,以期为相关工作者提供参考.

    物联网时代计算机信息技术网络安全

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    基于云桌面技术的高校计算机机房管理方法研究

    方欲晓何可人
    11-13页
    查看更多>>摘要：云桌面技术作为一种新兴的远程桌面解决方案,为高校计算机机房管理提供了革新的可能.通过集中式的资源管理和分布式的数据处理,云桌面技术能够高效地优化计算资源的使用,同时降低硬件维护的复杂性.这种技术允许用户通过互联网从任何位置访问虚拟桌面,实现应用程序和数据的中央化管理.文章全面探讨了基于云桌面技术的高校计算机机房管理方法,涵盖系统架构设计、网络结构规划以及安全策略设计等多方面内容,并详细阐述了云桌面技术在资源分配、系统维护、用户管理等方面的具体操作流程,为计算机机房管理提供支持.

    云桌面技术高校计算机机房网络结构

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    基于异频小信号测试法的GIS式电流互感器现场误差检测

    陈亮
    14-16页
    查看更多>>摘要：由于传统的气体绝缘金属封闭开关设备(Gas Insulated Switchgear,GIS)式电流互感器误差检测方法主要基于大信号测试,易受噪声和电源干扰的影响,检测精度较低.提出基于异频小信号测试法的GIS式电流互感器现场误差检测.向GIS式电流互感器输入异频小信号,并采集输出信号,对比输入和输出信号的频谱,从而推算出GIS式电流互感器误差,完成GIS式电流互感器现场误差检测.现场测试结果表明,设计方法下GIS式电流互感器现场误差检测结果符合设备精度要求,证实了其可行性.

    异频小信号测试法GIS式电流互感器互感器误差现场误差检测

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    基于深度学习网络的视频超分辨率恢复技术

    杜晓炜孙俊琳郑东辉
    17-19页
    查看更多>>摘要：近年来,人工智能发展迅速,超分辨率恢复也成为深度学习研究中的一个重要问题.视频超分辨率恢复是更复杂的超分辨率恢复,在图像超分辨率恢复的基础上,视频超分辨率恢复的计算量更大,技术也更复杂.基于此,文章分析了基于深度学习网络的视频超分辨率恢复技术.

    超分辨率恢复深度学习人工神经网络

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    基于BP神经网络的电商企业库存需求预测

    王丽惜
    20-24页
    查看更多>>摘要：随着电子商务的迅猛发展,市场需求的不稳定性日益凸显,这使得很多企业难以准确设定库存量,容易导致大量库存资金被占用.要想降低库存成本,必须准确预测市场需求,并据此设定合理的库存.文章以H公司为例,利用反向传播(Back Propagation,BP)神经网络预测方法预测其产成品需求,使企业保持合理的库存,减少不必要的库存资金.

    反向传播(BP)神经网络电商企业库存需求预测

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    一种GRU结合CNN的网络流量分类算法研究

    杨永平王思婷
    25-28页
    查看更多>>摘要：循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的混合算法在流量分类问题上的表现往往优于单一深度学习算法.文章基于CICIDS2017的原始流量数据,先进行预处理,再利用CNN模型学习数据流的空间特征,将数据流中所有数据包的CNN输出作为门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)的输入,学习网络流的时间特征,最后通过Softmax分类器获得分类结果.经过测试,在此数据集下,提出的双网络结合算法可以在更少的步数内达到数据流量分类的高准确率.

    流量分类深度学习门控循环单元(GRU)卷积神经网络(CNN)

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    基于展开网络的图像去模糊方法

    彭君格
    29-31页
    查看更多>>摘要：传统图像去模糊方法通常采用变分方法解决问题,主要考虑图像的先验知识,但是这些方法需要手工设计,并且在很大程度上会受到参数选择的影响.深度神经网络在图像去模糊任务中的应用取得了很大成功,但是由于神经网络的黑盒子性质,缺乏可解释性.文章结合传统方法和深度学习方法的优势,提出一种基于展开网络的图像去模糊方法.该方法不仅利用了深度神经网络的学习能力,还利用了传统模型的可解释优点.实验结果表明,该方法在图像去模糊任务中应用具有优越性.

    图像去模糊展开算法深度学习神经网络

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    基于人工蜂群算法的支持向量回归建模及其在污水处理中的应用

    李明珠
    32-34页
    查看更多>>摘要：污水处理过程具有大时滞、非线性、多扰动等特点,运行过程中存在生化需氧量(Biochemical Oxygen Demand,BOD)等重要水质参数难以实时测量问题,软测量技术为解决该问题提供了有效方法.对此,文章提出基于人工蜂群算法的支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)建模方法.该方法利用蜂群算法对支持向量机的参数gamma和C进行寻优,找到使均方误差最小的超参数组合,以提高模型预测精度.同时,利用加州大学欧文分校(University of California Irvine,UCI)数据库中的污水生产数据验证该方法的有效性,结果表明该方法的实际应用效果好,可为工业生产中难以测量变量的监测提供技术支持.

    支持向量回归(SVR)人工蜂群算法污水处理

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