14、基于零知识证明的子集选择投票系统

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）内容概要：本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法（OCSSA）优化变分模态分解（VMD）参数，并结合卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM）的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证，通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α，有效提升信号分解精度，抑制模态混叠；随后利用CNN提取故障特征的空间信息，BiLSTM捕捉时间序列的动态特征，最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势，显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统；②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案；③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议：建议读者结合MATLAB代码实现，深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑，通过复现实验掌握完整诊断流程，并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。

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聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。

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（43页PPT）国庆及十月系列活动策划方案42.pptx

本项研究工程基于Python编程环境构建，专门针对淘宝平台用户行为数据进行深度解析。项目文件结构由28个独立文件组成，其中包括11个PNG格式图表、7个XML配置文件、3个JPG图像文档以及3个核心Python程序文件，其余为辅助性文档。数据集合完整记录了用户标识符、商品编码、行为分类、商品品类及时间戳等五个关键维度，样本总量突破1200万条。研究目标在于系统性地挖掘用户行为的内在规律与特征模式，为消费行为分析提供实证依据。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

一个openjdk镜像文件，版本是1.8哦，希望能为大家提供帮助。

内容概要：本文档《统信服务器操作系统行业版安全加固指导》针对统信UOS（服务器行业版）操作系统，提供了全面的安全配置与加固措施，涵盖身份鉴别、访问控制、安全审计、入侵防范、可信验证和数据传输保密性六大方面。文档依据国家等级保护三级标准制定，详细列出了58项具体的安全加固项，包括账户锁定策略、密码复杂度要求、SSH安全配置、日志审计、文件权限控制、系统服务最小化、防止IP欺骗、核心转储禁用等内容，并给出了每项配置的操作命令和检查方法，旨在提升主机系统的整体安全性，满足等保合规要求。; 适合人群：系统管理员、信息安全工程师、运维技术人员以及负责统信UOS服务器部署与安全管理的专业人员；具备一定的Linux操作系统基础知识和安全管理经验者更为适宜。; 使用场景及目标：①用于统信UOS服务器系统的安全基线配置与合规性检查；②指导企业落实网络安全等级保护制度中的主机安全要求；③在系统上线前或安全整改过程中实施安全加固，防范未授权访问、信息泄露、恶意攻击等安全风险；④作为安全审计和技术检查的参考依据。; 阅读建议：建议结合实际生产环境逐步实施各项安全配置，操作前做好系统备份与测试验证，避免影响业务正常运行；同时应定期复查配置有效性，关注系统更新带来的安全策略变化，确保长期符合安全基线要求。