无需感染时间信息的传播网络快速推断算法
贝叶斯网络的精确推断方法(五)
贝叶斯网络是一种用于建模概率关系的图形化工具，它能够表示变量之间的依赖关系，并且可以用于进行各种推断任务。
贝叶斯网络的精确推断方法是指通过计算准确的概率分布来得到推断结果，而不是使用近似方法。
本文将介绍几种贝叶斯网络的精确推断方法，并探讨它们的优缺点。
一、变量消除算法变量消除算法是一种常用的贝叶斯网络精确推断方法，它通过逐步消除网络中的变量来计算目标变量的概率分布。
这种方法的优点在于可以得到准确的结果，但是计算复杂度较高，在网络结构较为复杂时会变得非常耗时。
另外，如果网络中存在大量的父节点，变量消除算法的计算复杂度也会大大增加。
二、信念传播算法信念传播算法是一种基于因子图的推断方法，它通过在因子图上进行消息传递来计算目标变量的概率分布。
这种方法的优点在于可以并行计算，适用于一些较为复杂的网络结构。
然而，信念传播算法并不能保证得到全局最优解，有时会得到局部最优解或者近似解。
另外，如果网络中存在环路，信念传播算法的表现也会受到影响。
三、动态规划算法动态规划算法是一种经典的优化算法，可以用于求解贝叶斯网络中的精确推断问题。
这种方法的优点在于可以得到全局最优解，但是计算复杂度随着网络规模的增加而指数级增长。
因此，它适用于一些规模较小的网络结构，对于规模较大的网络则不太适用。
四、近似推断方法除了上述的精确推断方法外，还有一些近似推断方法可以用于处理复杂的贝叶斯网络。
比如马尔科夫链蒙特卡洛法、变分推断等方法，它们可以在一定程度上缓解计算复杂度的问题，但是无法保证得到准确的结果。
因此，对于一些对结果精度要求不高的问题，这些方法也是可以考虑的选择。
总结来看，贝叶斯网络的精确推断方法在处理一些要求准确结果的问题时非常有用，但是也存在一些局限性。
在实际应用中，需要根据具体的问题和网络结构选择合适的推断方法，并且在计算效率和结果精度之间做出权衡。
随着计算机技术的不断发展，相信贝叶斯网络的推断方法也会不断得到改进和完善。
网络安全---复习题
⽹络安全---复习题综述1．OSI安全体系结构主要包括哪些内容，及OSI⽹络层次、安全机制和安全服务之间的逻辑关系。
OSI安全体系结构主要包括⽹络安全机制和⽹络安全服务两⽅⾯的内容，并给出了OSI⽹络层次、安全机制和安全服务之间的逻辑关系。
⽹络安全服务有5项：鉴别服务、访问控制服务、数据完整性服务、数据保密性服务和⾮否认服务。
⽹络安全机制有8项：加密机制、数字签名机制、访问控制机制、数据完整性机制、鉴别交换机制、信息量填充机制、路由控制机制和公证机制。
2.列举并解释ISO/OSI中定义的5种标准的安全服务。
（1）鉴别⽤于鉴别实体的⾝份和对⾝份的证实，包括对等实体鉴别和数据原发鉴别两种。
（2）访问控制提供对越权使⽤资源的防御措施。
（3）数据机密性针对信息泄露⽽采取的防御措施。
分为连接机密性、⽆连接机密性、选择字段机密性、通信业务流机密性四种。
（4）数据完整性防⽌⾮法篡改信息，如修改、复制、插⼊和删除等。
分为带恢复的连接完整性、⽆恢复的连接完整性、选择字段的连接完整性、⽆连接完整性、选择字段⽆连接完整性五种。
（5）抗否认是针对对⽅否认的防范措施，⽤来证实发⽣过的操作。
包括有数据原发证明的抗否认和有交付证明的抗否认两种。
3. 了解ISO/OSI中定义的8种特定的安全机制以及各种安全机制和安全服务的关系。
安全服务可以单个使⽤，也可以组合起来使⽤，上述的安全服务可以借助以下的安全机制来实现：（1）加密机制：借助各种加密算法对存储和传输的数据进⾏加密；（2）数字签名：使⽤私钥签名，公钥进⾏证实；（3）访问控制机制：根据访问者的⾝份和有关信息，决定实体的访问权限；（4）数据完整性机制：判断信息在传输过程中是否被篡改过；（5）鉴别交换机制：⽤来实现对等实体的鉴别；（6）通信业务填充机制：通过填充冗余的业务流量来防⽌攻击者对流量进⾏分析；（7）路由选择控制机制：防⽌不利的信息通过路由，如使⽤⽹络层防⽕墙；（8）公证机制：由第三⽅参与数字签名，它基于通信双⽅对第三⽅都绝对相信。
社交网络分析技术研究与应用
社交网络分析技术研究与应用在社交网络逐渐成为人们日常生活的一部分的今天，如何从海量的社交网络数据中挖掘出有价值的信息，成为了重点研究的方向。
社交网络分析技术因此应运而生。
那么，社交网络分析技术是什么呢？什么应用场景下需要用到它呢？本文将从以下几个方面探讨社交网络分析技术的研究和应用。
一、社交网络分析技术简介所谓社交网络分析技术，就是使用数学方法和计算机科学的手段，分析社交网络中个体之间的关系和互动，如关注、评论、转发、私信等行为，通过统计和分析这些关系数据，找出关键结点，掌握社交网络的重要特征和模式，来推断用户和信息的行为特征，从而为社交网络平台控制风险、推动发展、优化架构、改进算法、提供定制服务等方面提供有益的数据参考依据。
社交网络分析技术不同于传统的市场调研，更依赖于计算机和互联网，在数据的规模、分析能力和操作性上有其独特之处和优势。
社交网络分析技术通常处理关系网络，而非单纯的个体数据。
在网络系统中，节点通过连接关系形成的网络结构呈现复杂的解构和权力分布，这种结构和分布影响了信息的传播、成因和演化。
自然科学与社会科学的相互渗透，使社会网络系分析逐渐成为一个新兴的、具有跨学科特点的研究领域。
社交网络分析技术不仅穿透着企业业务的各种领域，如品牌管理、营销策略、客户体验、竞争分析等，同时也深入到政治、采访、文化、社会通信、科学研究等一系列应用中。
二、社交网络分析技术的应用场景1.企业营销企业在社交网络平台上的市场营销行为，涉及到如何聚集潜在顾客群体、引导关注、增加访问量以及转化率等诸多问题，通过社交网络分析技术，对各种营销行为的反馈和影响进行分析和判断，了解潜在客户的需求、喜好、嗜好等生活习惯，从而开发出产品方案和营销策略。
此外，社交网络分析技术也可以推出最具潜力和价值的目标客户，为广告主提供最佳的目标客户选择。
2.政治竞选社交网络分析技术可以很好地作为选战战略的分析工具，利用网络上大数据分析与挖掘技术来真实了解当地居民的生活习惯、兴趣、偏好、情感和行为等，进而精准地通过网络为个人或组织推广和宣传政治观点或者个人形象，实现舆论引导和壮大选民基础。
信息网络传播权的侵权认定及其保护
信息网络传播权的侵权认定及其保护发布时间：2022-05-20T03:58:21.711Z 来源：《中国建设信息化》2022年2月3期作者：齐丹丹[导读] 21世纪以来，中国的信息技术取得了长足的进步。
信息技术的发展给人们带来了好处，但也带来了一些弊端，比如侵犯信息网络传播权的事件越来越多，而且这些事件是多样而复杂的。
齐丹丹中国广电黑龙江网络股份有限公司七台河市分公司黑龙江七台河 154600摘要：21世纪以来，中国的信息技术取得了长足的进步。
信息技术的发展给人们带来了好处，但也带来了一些弊端，比如侵犯信息网络传播权的事件越来越多，而且这些事件是多样而复杂的。
由于立法代差的影响，我国以往的民事和刑事立法对信息网络传播权的保护存在一些差异，而且这些差异在法律法规中仍然存在，这使得民事和刑事法律不符合发质统一的原则。
基于此，本文介根据法律与秩序相统一的原则对其进行了研究，希望能为相关人士提供参考，并有助于我国法律的完善。
关键词：法秩序统一；信息网络传播；刑法1复制发行行为和信息网络传播行为的区别第一，再生产、分配和信息网络传播之间没有相互包容的关系。
侵犯著作权实际上是未经他人许可以某种方式使用作品，而通过信息网络传播作品是网络环境下新的作品使用方式，是一种新的犯罪行为。
之所以设置信息网络传播权，主要是为了保护他人的信息网络传播行为。
版权将复制定义为通过印刷将作品变成一个或多个副本的行为。
发行，是指通过转移作品载体的所有权，向公众提供作品的原件或者复制件的行为。
网络传播是通过有线或无线方式向广大人民群众提供信息，让广大人民群众自己决定获取信息的时间和地点的行为。
分析信息网络传播的定义可以发现，其中并没有提及作品载体的增加或作品载体所有权的变更。
第二，两种行为的本质区别。
在著作权法中，信息网络传播权属于一种新的权利类型，其理由是现有的著作权规定没有涉及信息网络传播的行为。
然而，司法解释将侵犯这一权利的行为归类为侵犯“复制发行”著作权，从而违反了法律与秩序相统一的原则。
信息安全工程师考试习题及答案
考试必赢____年信息安全工程师考试习题复习一、单项选择1．信息安全的基本属性是＿＿＿。
A.保密性B.完整性C.可用性、可控性、可靠性D.A，B，C都是答案：2．假设使用一种xx算法，它的xx方法很简单：将每一个字母加5，即axx成f。
这种算法的密钥就是5，那么它属于＿＿＿。
A.对称xx技术B.分组密码技术C.公钥xx技术D.单向函数密码技术答案：3．密码学的目的是＿＿＿。
A.研究数据xxB.研究数据xxC.研究数据保密D.研究信息安全答案：4．A方有一对密钥（KA公开，KA秘密），B方有一对密钥（KB公开，KB秘密），A方向B方发送数字签名M，对信息Mxx为：M’=KB公开（KA秘密（M））。
B方收到密文的xx方案是＿＿＿。
A.KB公开（KA秘密（M’））B.KA公开（KA公开（M’））C.KA公开（KB秘密（M’））D.KB秘密（KA秘密（M’））答案：5．数字签名要预先使用单向Hash函数进行处理的原因是＿＿＿。
A.多一道xx工序使密文更难破译B.提高密文的计算速度C.缩小签名密文的xx，加快数字签名和验证签名的运算速度D.保证密文能正确还原成xx答案：6．身份鉴别是安全服务中的重要一环，以下关于身份鉴别叙述不正确的是＿＿。
A.身份鉴别是授权控制的基础B.身份鉴别一般不用提供双向的认证C.目前一般采用基于对称密钥xx或公开密钥xx的方法D.数字签名机制是实现身份鉴别的重要机制答案：7．防火墙用于将Internet和内部网络隔离＿＿＿。
A.是防止Internet火灾的硬件设施B.是网络安全和信息安全的软件和硬件设施C.是保护线路不受破坏的软件和硬件设施D.是起抗电磁干扰作用的硬件设施答案：8．PKI支持的服务不包括＿＿＿。
A.非对称密钥技术及证书管理B.目录服务C.对称密钥的产生和分发D.访问控制服务答案：9．设哈希函数H有128个可能的输出(即输出xx为128位)，如果H的k个随机输入中至少有两个产生相同输出的概率大于0.5，则k约等于＿＿。
供应链网络中的节点关键性评价方法研究
供应链网络中的节点关键性评价方法研究供应链网络是一个由多个节点组成的复杂系统，每个节点都扮演着不同的角色和功能。
节点的关键性评价是为了确定供应链网络中哪些节点对整个系统的稳定性和效率起到重要影响，并进一步指导决策和规划。
本文将探讨供应链网络中节点关键性评价的方法研究。
一、节点关键性的定义在供应链网络中，节点关键性旨在衡量节点的重要程度和影响力。
具体而言，关键节点是指具有较高的度中心性、接近中心性和介数中心性等指标的节点。
度中心性衡量的是节点的直接连接数，而接近中心性则是通过测量节点到其他节点的平均距离来评估节点在信息传输中的重要性。
介数中心性是通过计算节点在所有最短路径中出现的次数来评估节点在信息传递中的控制能力。
二、基于网络拓扑的节点关键性评价方法1. 度中心性评价方法度中心性可以通过计算节点的度（即直接邻居节点的数量）来量化。
在供应链网络中，具有高度中心性的节点通常是具有较多连接的节点。
这些节点在信息和资源流动方面具有较大的控制力。
因此，度中心性可以用来评估节点的重要性和控制能力。
2. 接近中心性评价方法接近中心性可以通过计算节点到其他节点的平均距离来量化。
在供应链网络中，具有较低平均距离的节点更容易与其他节点进行快速和高效的信息传递。
因此，接近中心性可以用来评估节点的信息传输能力和响应速度。
3. 介数中心性评价方法介数中心性可以通过计算节点在所有最短路径中出现的次数来量化。
在供应链网络中，具有较高介数中心性的节点在信息传递中具有较强的控制能力。
这些节点在信息传输中充当重要的桥梁和关键节点。
因此，介数中心性可以用来评估节点的在信息传递中的控制能力。
三、基于网络动力学的节点关键性评价方法除了基于网络拓扑的节点关键性评价方法外，还可以使用网络动力学方法来评估节点的关键性。
网络动力学方法考虑了节点和边的动态变化，并从中获得节点的重要性。
1. 传播动力学模型传播动力学模型试图描述节点间信息的传播过程。
什么是计算机模式识别请解释几种常见的模式识别算法
什么是计算机模式识别请解释几种常见的模式识别算法计算机模式识别是一种基于模式匹配和统计学方法，旨在从数据中自动识别和分类模式的技术。
它在图像处理、语音识别、自然语言处理、生物信息学等领域都有广泛的应用。
本文将解释计算机模式识别的定义，并介绍几种常见的模式识别算法。
一、计算机模式识别的定义计算机模式识别是指通过采集、处理、分析和理解数据，自动地从中学习和发现模式，并将其应用于模式识别和分类的过程。
它的主要目标是通过数学和统计学方法，为模式之间的相似性和差异性提供度量，并基于这些度量进行分类、识别或预测。
二、常见的模式识别算法1. K最近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）K最近邻算法是一种简单而有效的模式分类算法。
它的基本思想是，将新的样本与已知的样本进行比较，找到其最近的K个邻居，然后根据这些邻居的类别进行分类。
KNN算法的优点是简单易懂、易于实现，但缺点是计算量大、对数据分布敏感。
2. 支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）支持向量机是一种常用的模式识别算法。
它的目标是找到一个超平面，将不同类别的样本分开，并使支持向量（距离超平面最近的样本点）最大化。
SVM算法的优点是可以处理高维数据、泛化能力强，但缺点是模型训练时间较长、对噪声敏感。
3. 决策树算法（Decision Tree）决策树算法是一种基于树状结构的模式识别算法。
它通过将数据集分割成不同的子集，构建决策树，并根据特征的取值来进行分类。
决策树算法的优点是可解释性强、适用于处理大规模数据，但缺点是容易过拟合、对噪声和缺失值敏感。
4. 人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）人工神经网络是一种模拟人脑神经网络结构和功能的模式识别算法。
它由多个神经元组成的层级结构，并通过学习调整神经元之间的连接权重来实现模式识别和分类。
人工神经网络的优点是适应能力强、可以处理非线性问题，但缺点是需要大量的训练样本、计算量较大。
传播问题的公式数学
传播问题的公式数学
传播问题的公式包括以下几种：
1. 简单传播模型的公式：在简单传播模型中，传播速度与人群数量成正比，可以用以下公式来表示：
dN/dt = βN
其中，dN/dt表示单位时间内感染的人数增加量，β为传染性系数，N为感染人数。
2. SIR模型的公式：SIR模型考虑了感染者的恢复和死亡情况，可以用以下公式来表示：
dS/dt = -βSI
dI/dt = βSI - γI
dR/dt = γI
其中，S为易感人群数量，I为感染人数，R为恢复人数，β为传染性系数，γ为
康复率。
3. SEIR模型的公式：SEIR模型考虑了潜伏期的存在，可以用以下公式来表示：dS/dt = -βSI
dE/dt = βSI - αE
dI/dt = αE - γI
dR/dt = γI
其中，E为潜伏期人数，α为患病率，其他参数含义同上。
这些公式可以帮助我们理解传染病的传播过程，优化防控策略和预测疫情发展。
2022年上半年(上午)《网络规划设计师(综合知识)》真题
2022年上半年（上午）《网络规划设计师（综合知识）》真题2022年上半年（上午）《网络规划设计师（综合知识）》真题单选题（共25题，共25分）1.E1线路是一种以时分多路复用技术为基础的传输技术，其有效数据率（扣除开销后的数据率）约为（）Mbps。
A.1.344B.1.544C.1.92D.2.0482.曼彻斯特编码和4B/5B 编码是将数字数据编码为数字信号的常见方法，后者的编码效率大约是前者的（）倍。
A.0.5B.0.8C.1D.1.63.链路状态路由算法是OSPF 路由协议的基础，该算法易出现不同节点使用的链路状态信息不一致的问题。
为解决该问题，可采用的方法是（）。
A.每个节点只在确认链路状态信息一致时才计算路由B.每个节点把自己的链路状态信息只广播到邻居节点C.每个节点只在自己的链路状态信息发生变化时广播到其它所有节点D.每个节点将收到的链路状态信息缓存一段时间，只转发有用的链路状态信息4.存储转发方式是实现网络互联的方式之一，其主要问题是在每个节点上产生不确定的延迟时间。
克服这一问题的最有效方法是（）A.设置更多的缓冲区B.设计更好的缓冲区分配算法C.提高传输介质的传输能力D.减少分组的长度5.利用ICMP 协议可以实现路径跟踪功能。
其基本思想是：源主机依次向目的主机发送多个分组P1、P2、…，分组所经过的每个路由器回送一个ICMP报文。
关于这一功能，描述正确的是（）。
A.第i个分组的TTL为i，路由器Ri回送超时ICMP报文B.每个分组的TTL都为15，路由器Ri回送一个正常ICMP报文C.每个分组的TTL都为1，路由器Ri回送一个目的站不可达的ICMP 报文D.每个分组的TTL都为15，路由器Ri回送一个目的站不可达的ICMP 报文6.在IPv6 协议中，一台主机通过一个网卡接入网络，该网卡所具有的IPv6 地址数最少为（）个。
A.1B.2C.3D.47.SDH网络采用二维帧结构，将STM-1帧复用成STM-4帧的过程可简述为（）。
判断推理最小信息法
判断推理最小信息法判断推理中有个方法叫“最小信息法”，其实听起来挺玄乎的，但一听就明白了。
简单来说，这个方法就像是你拿着放大镜看问题一样，盯住最少的、最关键的线索，不用过度解读，也不需要捡到哪儿都是的细节，直接抓住核心，最直接的解决方案就能显现出来。
别看它名字简单，其实它就是精简版的智力考验，靠的是在看似复杂的题目中，找出那些一眼就能看出来的要素。
就像解密密码一样，信息越少，越能看到真相。
所以说，懂得用最小信息法，你就能从一堆扑朔迷离的选项里找到那个“刺眼”的答案。
要说最小信息法，首先得了解一点儿：在很多推理题中，信息过多反而会让人抓狂。
你知道的，信息多了，眼花缭乱的，反而会让你更容易犯错。
你去想想，如果你在一个大杂烩的市场里找东西，不是头晕目眩吗？什么都有，啥都不缺。
这时候，你得学会从一堆东西中挑出那个最能解决问题的关键信息。
最小信息法就是告诉你，问题往往藏在最简单的地方。
就像你站在繁华的街头，回头看看身边那些看似不起眼的路标，它们可能就是你前进的方向。
打个比方，假设你在解决一道推理题，给了你五个选择，但实际上，答案就在第一个选项中，其他的四个选项都是“迷雾”制造者，制造困惑的。
你可能会觉得这是不是有点像“捡芝麻丢西瓜”的感觉？其实并不是。
最小信息法的“精髓”就在于，你捡的是能让你不费吹灰之力解决问题的那个“芝麻”。
如果你盯住了这个信息，它能引导你一步步理清思路，而不用像抓阄一样乱挑。
所以说，这种方法的关键就在于“精准”。
不是看哪个信息更复杂，或者哪个更花哨，而是看哪个信息最能解决问题，最少的、最直接的答案，往往能指引你走对路。
举个生活中的例子吧，你去超市买菜，心里已经知道要做一顿简单的番茄炒蛋。
超市里一堆蔬菜，站在架子前，眼花缭乱的。
你是不是会自己给自己设个小目标——嗯，今天就拿番茄和鸡蛋，别的都不管。
这就是“最小信息法”的实际操作，挑出你要的东西，别让其他的摆设扰乱你的视线。
因为你知道，番茄炒蛋最重要的就是番茄和鸡蛋，其他的什么香菜、青椒，统统都不是今天的主角。
kleinberg两阶段突发算法
kleinberg两阶段突发算法Kleinberg的两阶段突发算法是一种用于检测社交网络中的突发事件的算法。
在实际应用中，通过分析社交网络中的信息传播模式与用户行为，可以发现与日常平稳信息略有不同的突发事件，如突发新闻、疾病爆发等。
本文将详细介绍Kleinberg的两阶段突发算法的原理与具体实现步骤，并探讨其在社交网络分析中的应用。
第一阶段：识别候选事件Kleinberg的两阶段突发算法首先通过识别候选事件的方式来寻找可能的突发事件。
该算法通过以下几个步骤来完成：1. 构建时间序列：首先，需要将社交网络中的信息转化为时间序列数据，以便进一步分析。
时间序列数据可由用户发表的内容按时间顺序构建而成。
2. 计算事件概率：接下来，算法通过对时间序列数据进行模型训练，计算每个时间点上出现某一事件的概率。
常用的模型包括马尔可夫模型和隐马尔可夫模型等。
3. 确定候选事件：通过设定一个概率阈值，识别所有概率高于该阈值的时间点，并将其作为候选事件。
这些时间点表示社交网络中发生了某一事件。
第二阶段：验证真实事件识别候选事件后，Kleinberg的算法进一步使用验证方法来判断这些候选事件是否为真实的突发事件。
具体步骤如下：1. 构建参考模型：在识别出的候选事件时间点附近，取同等时间间隔范围内的非事件时间点作为参考模型。
这样可以构建一个根据非事件数据预测事件发生的模型。
2. 计算事件概率：使用参考模型，再次计算在候选事件发生时间点上事件的概率。
如果该概率与第一阶段中计算的事件概率较高，那么候选事件更有可能为真实的突发事件。
3. 统计显著性：最后，通过统计学方法判断候选事件是否具有显著性。
例如，可以使用假设检验方法来检查候选事件与参考模型之间的差异是否显著，从而进一步确认候选事件是否为真实的突发事件。
应用案例Kleinberg的两阶段突发算法在社交网络分析中有着广泛的应用。
以下是一些应用案例：1. 突发新闻预警：通过分析社交网络中用户的信息传播模式，可以及时发现突发新闻事件，如地震、恐怖袭击等。
可信度推理模型
可信度推理模型可信度推理模型（Credibility Inference Model）是指通过对信息源、信息的传播途径、信息内容和接收者等多个方面的分析，对信息的可信度进行预测或评估的一种模型。
在信息化时代，人们面临着海量的信息，如何快速准确地判断信息的可信度成为一个重要问题。
可信度推理模型应运而生，其目的是帮助人们更好地识别可信的信息。
作为一种综合性模型，可信度推理模型主要包括以下几个方面：1.信息源的可信度：信息的来源是评估信息可信度的重要因素之一。
通常情况下，经过验证的信息源更可信。
信息源的背景、信誉、资格等因素也会影响信息的可信度。
举个例子，如果某个医生在他的网站上发布了针对某种疾病的治疗方法，那么来自这位医生的信息可能会被认为更加可信。
2.信息的传播途径：信息的传播途径也会直接影响信息的可信度。
比如，同样一条信息，通过传媒的报道，可能会更容易被认为是真实的。
因为传媒需要通过多方面的调查来确定报道的真实性。
3.信息内容的可信度：信息的内容也是判断信息可信度的关键。
该信息的内容是否与历史记录相符合，是否包含一些没有被确认的事实，在判断信息可信度的时候需要重点考虑。
4.接收者的可信度：同样的信息在不同的接收者中，可能会有不同的可信度。
有的人可能较容易相信流言蜚语，而有的人可能较为理性，需要用更严密的方式来判断信息可信度。
可信度推理模型对社会和经济的发展都至关重要。
在此，我们需要进一步强调这种模型的作用和重要性。
一方面，它可以帮助人们更准确地了解事实，提升社会整体的诚信度。
另一方面，它还可以帮助企业判断不同的信息传播策略，找出最有效的方式并提升品牌可信度。
可信度推理模型，是一种充满挑战和机遇的领域，期望未来能有更多的研究和深入探讨。
大数据时代大学生个人隐私保护问题研究
大数据时代大学生个人隐私保护问题研究1. 引言1.1 大数据时代背景随着科技的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会的一个热门话题。
大数据时代的到来，给人们的生活带来了巨大的便利，但同时也带来了个人隐私保护的挑战。
大数据时代的背景下，人们的个人信息在各种网络和数据平台上不断被收集、分析和应用。
从社交媒体的个人资料到网上购物的浏览记录，个人隐私的泄露风险越来越大。
1.2 个人隐私保护的重要性在大数据时代，个人隐私保护变得至关重要。
个人隐私包括个人身份信息、行为轨迹、社交关系等敏感信息，一旦泄露可能导致个人隐私被侵犯、身份被盗用、甚至造成经济损失和人身安全受到威胁。
在互联网普及的今天，大学生作为数字原生代，更容易受到隐私泄露的威胁。
因此，保护大学生个人隐私不仅是个人利益的保障，也是社会稳定和经济安全的基石。
在信息化时代，大数据技术的发展让各种信息可以被轻易获取和利用，个人隐私的边界变得模糊不清。
大数据算法的快速发展和无处不在的数据采集让个人信息收集变得相对容易，个人隐私保护的挑战也与日俱增。
因此，为了确保大学生个人信息的安全和隐私不被滥用，加强个人隐私保护成为当务之急。
个人隐私保护不仅是一项基本权利，更是社会文明和法治建设的重要内容。
只有保护好个人隐私，才能构建一个稳定、和谐、安全的网络社会。
1.3 研究目的研究目的是为了探讨大数据时代对大学生个人隐私保护所面临的挑战，分析当前大学生个人隐私泄露的现状，并深入挖掘个人隐私保护存在的问题。
通过研究大学生个人隐私保护的对策，以期找到有效的解决方案，保护大学生个人隐私安全。
本研究还旨在提出相关的隐私保护法规建议，强调加强对大学生个人隐私的保护是重要的社会责任。
通过本研究，希望能够唤起社会对大学生个人隐私保护问题的关注，促进相关法规的制定和完善，为构建一个更加安全和可信赖的大数据时代社会环境做出贡献。
2. 正文2.1 大数据对大学生个人隐私的挑战在大数据时代，大学生个人隐私面临着诸多挑战。
stable diffusion 工作流程
Stable Diffusion 工作流程1. 简介Stable Diffusion 是一种用于处理复杂网络中信息传播的算法。
它可以用于社交网络分析、疾病传播模型、市场营销等领域，以帮助我们理解信息传播的模式和机制。
本文将详细描述 Stable Diffusion 的工作流程，包括算法的基本原理、步骤和流程。
2. 算法原理Stable Diffusion 基于网络中节点之间的相互作用关系，通过模拟节点之间信息传播的过程来推断节点的潜在状态。
它基于以下两个假设： - 信息传播是一个迭代的过程，节点之间的相互作用会导致信息的传播和接收。
- 节点的潜在状态可以通过观察节点接收到的信息进行推断。
算法的目标是通过最小化观察到的节点状态和模拟节点状态之间的差异来估计节点的潜在状态。
3. 工作流程Stable Diffusion 的工作流程可以分为以下几个步骤：步骤1：构建网络模型首先，我们需要构建一个网络模型来表示节点之间的相互作用关系。
网络模型可以是一个图，其中节点表示个体，边表示节点之间的关系。
可以使用现有的网络数据集，或者根据具体问题自行构建网络模型。
步骤2：初始化节点状态在 Stable Diffusion 中，每个节点都有一个潜在状态，表示节点在信息传播过程中的特性或属性。
我们需要初始化每个节点的状态。
可以根据具体问题来确定节点的初始状态，例如在疾病传播模型中，可以将感染节点的初始状态设置为1，其他节点的初始状态设置为0。
步骤3：信息传播模拟接下来，我们通过模拟节点之间的信息传播过程来更新节点的状态。
信息传播可以基于不同的模型，例如独立级联模型、线性阈值模型等。
在每次迭代中，节点会根据其邻居节点的状态来更新自己的状态。
具体更新规则可以根据具体模型来确定。
步骤4：计算节点状态差异在每次迭代后，我们需要计算观察到的节点状态和模拟节点状态之间的差异。
可以使用不同的距离度量来计算节点状态之间的差异，例如欧氏距离、曼哈顿距离等。
2020年国家开放大学《人工智能》专题 形考任务二参考答案
2020年国家开放大学《人工智能》专题形考任务二参考答案判断题现实世界中的规划问题需要先调度，后规划。
×启发式规划的两种方法是减少更多的边或者状态抽象。
×语义网络的表示方法只能表示有关某一事物的知识，无法表示一系列动作、一个事件等的知识。
×下图表示的是前向状态空间搜索。
√人们需要把分类器学习的样本的特点进行量化，这些量化后的数据，如鸢尾花的高度、花瓣的长度、花瓣的宽度等就是鸢尾花的特征。
这些特征都是有效的，可以提供给分类器进行训练。
×状态空间图是对一个问题的表示，通过问题表示，人们可以探索和分析通往解的可能的可替代路径。
特定问题的解将对应状态空间图中的一条路径。
√贝叶斯定理是为了解决频率概率问题提出来的。
×深度学习是计算机利用其计算能力处理大量数据，获得看似人类同等智能的工具。
√分层规划中包含基本动作和高层动作。
√谓词逻辑是应用于计算机的逻辑形式，其逻辑规则、符号系统与命题逻辑是一样的。
×P（A∣B）代表事件A发生的条件下事件B发生的概率。
×人工智能利用遗传算法在求解优化问题时，会把问题的解用“0”和“1”表示。
0,1就是就是“遗传基因”，01组成的字符串，称为一个染色体或个体。
√选择题人们想让智能机器分辨哪个动物是熊猫，就会输入一些数据告诉机器。
如图上所示的“大大的脑袋，黑白两色，黑眼眶，圆耳朵”，这些属于（特征值）。
贝叶斯网络是（朱迪亚·珀尔）首先提出来的。
遗传算法具有（生存＋检测）的迭代过程的搜索算法。
也就是说，通过群体的一代代的不断进化，最终收敛到“最适应环境”的个体，从而求得问题的最优解或满意解。
（多选）在A* 算法中，当我们找寻当前节点的相邻子节点时，需要考虑（如果该子节点已经在Open列表中，则我们需要检查其通过当前节点计算得到的F值。
如果比它原有计算的F值更小。
如果更小则更新其F值，并将其父节点设置为当前节点。
零知识证明非交互时算法
零知识证明非交互时算法零知识证明是一种重要的密码学技术，用于验证某个主体所声称的信息，同时不泄露任何关于该信息的具体细节。
在传统的交互式零知识证明中，需要进行多轮的通信交互，而非交互式零知识证明则通过预先计算和准备的方式，实现了零知识证明的一种更高效的形式。
非交互式零知识证明算法的基本思想是，在交互的证明过程中，证明者可以通过提交一系列的证据来证明自己的断言是正确的，而验证者则可以通过使用这些证据来验证断言的正确性，同时不需要进行额外的交互。
在这个过程中，证明者可以通过预计算和准备的方式，将一些关键信息进行隐藏，从而实现了不泄露具体细节的目的。
非交互式零知识证明算法的设计和实现并不容易，需要考虑多个因素。
首先，算法需要满足零知识证明的基本要求，即证明者不能泄露任何关于证明内容的具体信息。
其次，算法需要具备高效性，即在较短的时间内完成证明的生成和验证过程。
此外，算法还需要具备可靠性和安全性，能够抵抗各种攻击和欺骗行为。
已经有一些非交互式零知识证明算法被提出和广泛应用。
其中，零知识证明的领域涵盖了很多方面，比如数字签名、身份认证、密码学协议等。
这些算法的设计和实现都基于不同的数学原理和密码学技术，以实现零知识证明的基本要求。
非交互式零知识证明算法的应用领域非常广泛。
在数字签名领域，零知识证明可以用于验证数字签名的合法性，从而保证签名的真实性和完整性。
在身份认证领域，零知识证明可以用于验证用户的身份信息，以确保身份的真实性和隐私保护。
在密码学协议领域，零知识证明可以用于构建安全的通信协议，以保护通信内容的隐私和完整性。
尽管非交互式零知识证明算法在实际应用中具有广泛的潜力，但是它仍然面临着一些挑战和限制。
首先，算法的设计和实现需要考虑到性能和安全性的平衡，以确保算法的可用性和可靠性。
其次，算法的应用范围和适用性需要进一步扩展和深化，以满足不同场景下的需求。
此外，算法的标准化和规范化也是一个重要的问题，以便更好地推广和应用这些算法。
动力学建模分类如传播动力学
动力学建模分类如传播动力学全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：动力学建模是指通过分析系统内部的力和运动关系来描述系统的行为或发展趋势的过程。
在不同领域，动力学建模被广泛应用，例如社会学、生态学、经济学等领域。
其中一种常见的动力学建模分类是传播动力学。
传播动力学是研究信息、观念、疾病等在人际关系网络中传播的过程。
通过传播动力学建模，我们可以更好地了解信息传播的规律，探讨如何最大程度地影响人们的态度、行为等。
在传播动力学建模中，常见的模型包括SIR模型、SIS模型、SI模型等。
SIR模型是一种描述疾病在人群中传播的模型，主要分为三类人群：易感者(Susceptible)、感染者(Infectious)和康复者(Recovered)。
SIR模型假设人群中的感染者会逐渐康复并获得免疫力，同时易感者可能会被感染。
通过SIR模型，我们可以预测疾病传播的速度和范围，从而有针对性地采取控制措施。
SIS模型是一种描述可以反复感染的疾病在人群中传播的模型。
SIS模型不同于SIR模型的地方在于，感染者康复后仍有可能再次被感染。
通过SIS模型，我们可以更好地理解一些常见疾病的传播机制，并探讨如何有效控制这些疾病的传播。
除了疾病传播，传播动力学也被应用于社交网络中信息的传播。
在社交网络中，信息的传播也具有类似于疾病传播的特点，通过传播动力学建模可以更好地理解信息的扩散规律和影响因素。
某一信息在社交网络中的传播速度和范围受到用户的社交关系、内容特性等因素的影响，我们可以通过传播动力学建模来分析这些影响因素，并提出相应的传播策略。
传播动力学建模不仅可以帮助我们更好地理解信息、疾病等在人际关系网络中的传播过程，还可以为我们制定相应的控制策略提供参考。
通过对动力学建模的研究，我们可以更好地预测未来的发展趋势，为相关领域的决策提供科学依据。
传播动力学作为动力学建模的一个重要分支，在不同领域都有着广泛的应用前景。
通过深入研究传播动力学建模，我们可以更好地理解信息、疾病等在人际关系网络中的传播规律，为相关问题的解决提供帮助。
傅里叶级数的快速算法详解
1 ~ ~ ~* ~ DFS j Imx n X o k [ X (k ) X ( N k )] 2
4）周期卷积
若
~ ~ ~ F (k ) X (k )Y (k )
N 1 ~ ~ f (n) IDFS F (k ) ~ x (m) ~ y (n m) m 0
N 1 N 1
1 ~ x ( m) m0 N
这是一个卷积公式，但与前面讨论的线性卷积的差 别在于，这里的卷积过程只限于一个周期内（即 m=0~N-1），称为周期卷积。
~ y (n) ，周期为 N=7, 宽度分别为 4 例： x (n) 、 ~ 和 3 ，求周期卷积。 结果仍为周期序列，周期为 N =7。
N 1
N 1 m i m
ki km ~ x ( i ) w N wN
mk wN
N 1 m i m
ki ~ x ( i ) w N
w
mk N
ki mk ~ ~ x (i ) wN wN X (k ) i 0
N 1
Байду номын сангаас ~ ~ x ( n ) 由于 与 X ( k ) 对称的特点，同样可证明
~ j 2 / N nk X ( k )e
n 0
N 1
~ j 2 / N kn ~ ~ X (k ) DFS[ x (n)] x (n)e
n 0
N 1
习惯上：记
WN e
j 2 / N
则DFS变换对可写为 N 1
n 0
~ kn X (k ) ~ x (n)WN DFS~ x ( n) ~ ~ kn X (k )WN IDFS X (k )
布洛托上校博弈模型及求解方法研究进展
布洛托上校博弈模型及求解方法研究进展
罗俊仁;邹明我;陈少飞;张万鹏;陈璟
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2024(51)1
【摘要】信息的传播扩散可以建模为在潜在传播网络上发生的随机过程。
由于在实际应用场景中,潜在的传播网络拓扑结构和清晰的传播过程往往是不可见的,因此根据观测到的传播结果,如节点感染时间、状态等信息,推断传播网络拓扑结构,对于分析与理解传播过程、跟踪传播路径以及预测未来传播事件起着重要作用。
近年来,传播网络推断问题吸引了众多研究者的目光。
文中对近年来的信息传播网络推断工作进行系统性的介绍和总结,为传播网络推断提供一个新视角。
【总页数】15页(P84-98)
【作者】罗俊仁;邹明我;陈少飞;张万鹏;陈璟
【作者单位】国防科技大学智能科学学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP181
【相关文献】
1.基于影响网络与不完全信息多阶段博弈的作战行动序列模型及求解方法
2.信息作战行动序列规划随机博弈模型及求解方法
3.多UAV协同搜索的博弈论模型及快速求解方法
4.面向对抗条件下资源分配的在线多阶段布洛托博弈求解方法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
网络安全技术常见名词解释
1、TCP/IP协议：Transmission Control Protocol/Internet Protocol的简写，中译名为传输控制协议/因特网互联协议，又名网络通讯协议，是Internet最基本的协议、Internet国际互联网络的基础，由网络层的IP协议和传输层的TCP协议组成。
TCP/IP 定义了电子设备如何连入因特网，以及数据如何在它们之间传输的标准。
协议采用了4层的层级结构，每一层都呼叫它的下一层所提供的协议来完成自己的需求。
通俗而言：TCP负责发现传输的问题，一有问题就发出信号，要求重新传输，直到所有数据安全正确地传输到目的地。
而IP是给因特网的每一台联网设备规定一个地址。
2、HTTP协议：超文本传输协议（HTTP，HyperText Transfer Protocol)是互联网上应用最为广泛的一种网络协议。
所有的WWW文件都必须遵守这个标准。
3、SMTP协议：SMTP（Simple Mail Transfer Protocol）即简单邮件传输协议,它是一组用于由源地址到目的地址传送邮件的规则，由它来控制信件的中转方式。
SMTP协议属于TCP/IP 协议簇，它帮助每台计算机在发送或中转信件时找到下一个目的地。
通过SMTP协议所指定的服务器,就可以把E-mail寄到收信人的服务器上了，整个过程只要几分钟。
SMTP服务器则是遵循SMTP协议的发送邮件服务器，用来发送或中转发出的电子邮件。
端口tcp：254、服务器：服务器，也称伺服器，是提供计算服务的设备。
由于服务器需要响应服务请求，并进行处理，因此一般来说服务器应具备承担服务并且保障服务的能力。
服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。
在网络环境下，根据服务器提供的服务类型不同，分为文件服务器，数据库服务器，应用程序服务器，WEB服务器等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Received 2018-07-02, Accepted 2018-08-23. CNKI 网络出版: 2012.TP.20180831.1611.004.html
542
Journal of Frontiers of Computer Science and Technology 计算机科学与探索
Fast Inference Algorithm of Diffusion Networks Without Infection Temporal Information������
SUN Yueming1, ZHANG Yunjia1, YAN Qian1, CHEN Lu2, HUANG Hao1+, GAO Yunjun3
摘 要：现有的大多数传播网络推断方法需要节点的感染时间信息，但是在许多现实传播过程中，准确的感染 时间信息往往是难以获得的。以准确、高效且无需感染时间信息的传播网络推断方法为目标，研究了如何仅 利用多次传播过程结束时观测到的各节点的感染状态来推断节点间的影响关系和感染传播概率。为此，该方 法首先利用节点感染状态间的互信息来量化它们之间的相互关联，找出可能的节点间影响关系。然后，构建 以感染传播概率为变量的节点感染状态观测数据的对数似然函数，并采用期望最大化的方法最大化该对数似 然函数并求解感染传播概率。实验结果表明，相较现有方法，该方法有效提高了传播网络推断的准确性，并且 大幅缩短了算法运行所需时间。 关键词：传播网络推断；影响关系；感染传播概率；感染时间信息 文献标志码：A 中图分类号：TP391
1. School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan 430072, China 2. Department of Computer Science, Aalborg University, Aalborg DK-9220, Denmark 3. College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China
孙月明 1，张运加 1，颜 钱 1，陈 璐 2，黄 浩 1+，高云君 3
1. 武汉大学 计算机学院，武汉 430072 2. 奥尔堡大学 计算机科学系，丹麦 奥尔堡 DK-9220 3. 浙江大学 计算机科学与技术学院，杭州 310027 + 通讯作者 E-mail: haohuang@
计算机科学与探索 Journal of Frontiers of Computer Science and Technology
1673-9418/2019/13(04)-0541-13 doi: 10.3778/j.issn.1673-9418.1807046
无需感染时间信息的传播网络快速推断算法*
Abstract: Most existing approaches to diffusion network inference require the infection temporal information of nodes. But in many real- world diffusion processes, the exact infection temporal information is often unavailable. This paper aims at an effective, efficient and infection temporal information- free approach for diffusion network
孙月明, 张运加, 颜钱, 等. 无需感染时间信息的传播网络快速推断算法[J]. 计算机科学与探索, 2019, 13(4): 541-553. SUN Y M, ZHANG Y J, YAN Q, et al. Fast inference algorithm of diffusion networks without infection temporal information[J]. Journal of Frontiers of Computer Science and Technology, 2019, 13(4): 541-553.
2019, 13(4)
inference, and studies how to infer the influence relationships and transmission rates between the nodes based on only the final infection statuses of the nodes observed in a number of diffusion processes. To this end, the approach proposed in this paper first utilizes the mutual information of infection statuses among the nodes to quantify the correlation of the infections and reveal the underlying influence relationships between the nodes. Then, the proposed approach constructs the log- likelihood function of the observed infection statuses with transmission rates as the variables, and adopts the expectation-maximization algorithm to maximize the function and approximate the optimal transmission rates. Extensive experimental results demonstrate that compared against the existing approaches, the proposed approach has a reasonably better accuracy performance on diffusion network inference, and significantly reduces runtime. Key words: diffusion network inference; influence relationships; transmission rates; infection temporal information