信息时代背景下企业数据的知识产权保护路径探究

在经济国际化和企业开放式发展的背景下,国际市场使企业的研究能力和知识产权管理能力面临更为艰巨的挑战。随着计算机技术的迭代发展,企业数据的问题不但关乎企业本身经营权益的保障,而且关乎新时期我国市场经济的基本秩序。目前,企业数据已有相应的法规进行相关保障,但是只采用知识产权保护的路径还不能给当前企业数据带来合理、安全和充分的保障。这是由于企业数据版权属于新时期的全新问题,而现有的法规体系还不具备充分匹配度或适应性。因此,有必要另辟蹊径,为企业数据保障构建全新的私法体系。探索企业数据知识产权保护的路径,为企业数据维护赋权,促进企业健康发展。     

数据库中字符型数据的加密及查询

加密是保护数据库中敏感信息的一种有效手段,如何在保证数据库安全的同时,实现对加密数据的高效查询是目前的一个难题。在此提出一个针对字符型数据的保存顺序加密方案,能直接在加密数据上执行字符串的等值查询;同时,通过构造索引字段储存字符串的结构信息,使子串查询时只需解密部分相关记录,较大地提高了子串查询性能。最后通过实验验证了加密系统的安全性与查询性能的提高。     

“双一流”建设大学科技成果转化效率测量——基于“十二五”至“十三五”期间数据观测

“双一流”建设大学是我国高水平大学的代表,也是科技成果转化的主体。因此本研究基于2011-2020年“两个五年计划”期间的面板数据,运用DEA数据包络分析方法对这两个时期“双一流”建设大学科技成果转化的效率进行测量和动态监测,考察“双一流”建设大学科技成果转化资源配置的合理性和科技成果转化效率的现实情况。结果显示,与“十二五”时期相比,“十三五”时期“双一流”建设大学科技转化效率较低,科技成果转化能力有所降低;高校科技成果转化的产出存在不足,尤其是实际收入数明显不足,未能充分体现科技成果的应用价值,很多科技成果没有成为推动经济发展的现实动力。     

指数分布区间型删失数据的可靠度最优置信下限

由于测量仪器的精度,测量方法等原因,往往不能得到产品精确的失效时间,得到的是区间型删失数据.本文讨论了指数分布区间型删失数据下的可靠度最优置信下限的估计问题.首先采用极大似然估计方法对指数分布区间型失效数据的失效率进行了估计,然后对每个区间型失效数据采用期望值对其失效时间进行估计,通过估计出的失效时间估计出了可靠度的最优置信下限,并给出了计算机模拟结果.     

基于数据增强与自编码GRU网络的多规格热轧带钢精轧电耗预测

针对多规格热轧带钢精轧段电耗预测中数据质量低、维数高和复杂性强等问题,本文提出一种基于数据增强与自编码GRU网络的精轧电耗预测模型(WGAN-AE-GRU).数据预处理阶段,针对电耗数据采集不均衡问题,采用WGAN网络对使用低频仪器采集的指标数据进行数据增强,以保证电耗数据质量;同时,采用自编码器(AE)对电耗关联的指...     

基于Landsat8影像的依兰县土地利用变化分析

以Landsat8卫星影像数据为基础,选取依兰县2013,2016,2020年遥感影像进行监督分类,使用土地利用面积变化、土地利用转移矩阵和土地利用类型动态模型分析依兰县土地利用变化情况.结果表明：2013-2020年,依兰县综合土地利用动态度为1.31%,耕地面积增加了31.1 km²,耕地资源数量稳定;林地面积变化率为-14.38%,2013-2016年为衰减阶段,2016-2020年为恢复阶段;建筑用地动态变化度达8.04%,乡镇基础设施建设水平得到显著提高;水体动态变化度为-1.16%,水体面积相对稳定;裸地和草地面积的转移类型以耕地为主.     

高校实验室教学管理系统设计与实现

利用计算机来进行高校的实验室教学管理是不可或缺的.设计采用C/S模式进行开发,采用Power-Builder实现前后台的数据交互,SQL Sever作为数据库服务器.最终实现学生预约实验、 查看选课结果和实验成绩;实验室负责人管理实验室的实验、 教学班、 实验成绩、 学生;管理处人员管理实验室和进行实验室内实验的统计....     

大数据环境下实验室局域网络含噪字符识别模型设计

为了提高大数据环境下实验室局域网络含噪字符的识别能力,提出基于视觉信息增强的实验室局域网络含噪字符识别模型.采用关键特征点提取方法进行实验室局域网络含噪字符的特征检测,进行实验室局域网络含噪字符的边缘轮廓特征检测,结合小波多级降嗓方法进行实验室局域网络含噪字符的降噪处理,对实验室局域网络含噪字符的关键特征点进行标记,结...     

基于类别特征编码的参考作物蒸散量预报模型

为提高基于天气预报的参考作物蒸散量(ETo)预报模型精度,通过引入序数(ORD),独热(O-H),目标(TAR)和CatBoost(CAT)4种编码方法对天气类型和风力等级进行数值化处理,结合Light Gradient Boosting Decision Machine(LGB)算法构建了基于天气预报类别特征的ETo预报模型.结果表明,同时引入编码处理的天气类型和风力等级数据可以有效提升LGB3模型精度(R²较LGB1提升-0.97%～9.36%),提升排名为O-H>CAT>TAR>ORD.单独引入天气类型数据的LGB4能够获得与LGB3模型相近的精度,而单独引入风力等级对LGB5模型精度贡献不显著,甚至可能会引入噪声而降低精度.因此采用O-H编码处理天气类型和风力等级数据扩展输入维度,可以提高模型精度,适用于缺少气象站或数据种类不全地区的ETo精准预测.     

磁带库随机I/O缓冲调度算法的性能

为了提高磁带设备的在线存储效率,提出了一种磁带库缓冲调度算法.该算法采用磁盘驱动器做缓存,将磁带库设备虚拟为逻辑块设备使用.同时,提出了主动写回以及读预取方法,将磁带库的随机读写操作顺序化,以改善系统随机读写性能.文中还对算法性能进行了详细分析,并利用仿真方法对算法进行了测试,结果证明系统集合I/O和单I/O响应时间能够得到明显改善.