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在如今高度网络化、信息化的时代,掌握网络舆情是非常有必要的。2020年微博的日活跃用户量高达2.24亿,可见对于微博的舆情分析具有较高的研究价值和重要的社会意义。在舆情分析上,传统的文本情感分析存在情感词典不全、领域适用性差等问题;而机器学习分类方法存在细粒度不够、分类方法单一(多为二元分类)等问题。因此,本文提出了一个将情感词典和机器学习相结合的情感分类方法,并运用于微博的舆情分析。实验结果表明
随着人工智能的崛起,计算机视觉在城市智能化上发挥着举足轻重的作用,为响应智能化城市建设、加快科学技术发展使得计算机视觉已经成为当下一大热点研究方向。微表情作为计算机视觉领域中重要的一环,因其具有微妙、轻微等特点,从而导致其依然存在识别率低、可解释性弱等问题。如何从微表情视频片段中挖掘、识别微表情信息成为计算机视觉领域的热难点。若能很好的挖掘脸部表情动作与情感的联系,将使得机器更生动形象化的展现人的
随着老龄化的日益加剧,突发性摔倒等老年人健康监护问题已成为社会性困扰。基于计算机视觉的摔倒检测方法可为老年人健康监护问题提供有效解决方案。然而,仍然存在如下亟待解决的问题。(1)现有研究往往忽视对人群摔倒优先级的分析,只关注结果,但不同年龄段人群摔倒造成的后果可能完全不同;(2)现有大多摔倒检测方法均为集中式,无法对重点人群优先进行检测,实时性和可拓展性较差,且缺少摔倒预判断机制。针对问题(1)中
目的:确定香菇多肽可行简单的提取工艺。方法:取香菇,前处理,加热提取,蛋白酶酶解,澄清处理,过超滤膜,真空浓缩,喷雾干燥得香菇多肽。结果:以去离子水为香菇多肽的提取溶剂;碱性蛋白酶酶解,酶的添加量为1.2%,最适p H值为8.5,最适酶解温度是55℃;加16倍去离子水进行加热提取,提取时间为2小时;真空浓缩至白利糖度为15°左右;干燥方法为喷雾干燥。结论:利用酶法提取香菇多肽的工艺简易、可行。
近年来,随着移动云计算的快速发展,云数据泄漏事件频频发生,例如简历信息贩卖事件,隐私泄漏安全问题成为移动云计算亟待解决的问题之一。用户与移动云服务器的相互认证作为保护隐私安全的第一道屏障,其认证过程中如果用户密钥完全由密钥生成中心(KGC)决定,KGC受到恶意攻击或者本身不可信情况下,会给移动云应用身份认证过程带来巨大的风险,即密钥托管问题。针对该问题,本文设计一种新的隐私感知认证方案,将该认证方
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