网络用语中的“新贵”之二：威客

继“黑客”“博客”“播客”之后，网络又来了一位新客人——“威客”。威客一族现身网络的时日虽不长，但却发展迅猛，人数现已达60万之众（威客网2006年10月6日）。     

面向不平衡数据和特征冗余的网络入侵检测

为了解决传统方法因数据不平衡及特征冗余而导致检测准确率不高的问题,提出了一种结合SMOTE(synthetic minority over-sampling technique)算法采样的SDAE-LSTM(stacked deep auto-encoder-long short term memory)入侵检测模型。首先,针对数据不平衡问题,采用SMOTE算法在少数类样本点之间随机插入样本增加其数量,达到类间平衡的目的。其次,针对特征冗余问题,利用堆叠式深度自编码器(stacked deep auto-encoder,SDAE)进行降维,实现数据的深度特征提取。最后,基于长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络,精准捕获网络入侵特征,准确地实现入侵检测。通过在UNSW-NB15数据集上的大量实验,有效证明了本文模型与其他模型相比有着更好的入侵检测效果。     

网络用语中的“新贵”之二：威客

继“黑客”“博客”“播客”之后,网络又来了一位新客人——“威客”。 威客一族现身网络的时日虽不长,但却发展迅猛,人数现已达60万之众(威客网2006年10月6日)。先说说威客与witkey的关系。与黑客、博客、播客等外来词不同,威客不是witkey的译词,而是出自witkey的谐音。witkey是因文章,特别是涉及英语的论文中表达的需要而起的英语代号(新浪博客2006年10月6日)。换句话说,威客和witkey是为了命名同一概念而同时出现的中英文单词,并且都是“中国造”。而把wit(意为智慧) 和key(意为钥匙)复合起来构词,则是为了通过表达“智慧钥匙”或“关键智慧”的意思,来表明“威客”指人时所指的是一群具有关键智慧、能够解决问题、具有威力的人。再看看威客(witkey)的具体意义和用法。威客可用作名词,也可用作动词。作为名词时,威客可以指人,也可用来指物。指人时,用来称名那些根据自身的知识、技能和经验,在网络中针对具体问题进行解答的人,如例(1)、(2)、(3)：^①(1)在网络上,能够凭借自己的能力通过互联网帮助别人,获得报酬的人,就是威客。(2)现在绝大多数“威客”都是设计人员以“兼职、私活”的方式工作,做“威客”每个月的收入能拿到三千元左右,但更重要的是机会更多,而且可以从中得到乐趣。(3)并不是每个人天然就是威客。一、威客必须是能够熟练使用互联网和网络互动问答平台的人,二、威客必须是那些知识、智慧、经验较高的人,他们才能在威客网站上把知识、智慧、经验转化为财富。威客(witkey)指物时,一方面可以指具体的事物——一类网站或网页,见例(4)、(5);另一方面还可指抽象的事物,表示一种网络互动回答的交流模式,在这一模式中用户通过网络互动问答平台将个人的技能、知识、智慧转变成财富,请见例(6)、(7)、(8)。(4)威客网/中国威客/威客网站/中国威客网/猪八戒威客网(5)威客设计/威客平台/威客网站。(6)威客是职业也是一种生存方式。(7)威客模式不是简单的在线工作。只有那些技术水平高的人才可以通过威客网站获巨额收益并作为生活工具。(8)威客和博客同为被称为“第四类互联网交互模式”,分别继承了其“先祖”BBS的部分功能,即博客继承了发布信息、自我表达的功能;威客继承了资源共享,互动互助的功能。除用作名词外,威客(witkey)还可用作动词,指撰写、管理威客网站(或网页)或通过威客网站(或网页)进行网络互动问答的行为,如：(9) 陈阳：一起威客。最后,再综观一下队伍日渐壮大的 “×客”类语词借以管窥网络新词产生、流行的过程。黑客得自hacker,博客源于 blog/blogger,播客译自podcast和podcasting,它们都是来自英语的意译或音义兼译外来词。这些外来词一方面和原词发音有雷同之处;另一方面它们还符合中国人文化审美心理(我们多以 “博”、“威”为美,“黑”常让人联想到“偷偷摸摸”、“侵入”)。这些语词的字面意义和其所要表达的词汇意义之间还暗含一定的理据性,如“博客”这一“能指”合乎“博客”这一“所指”所具有的内容广博这一特征,“威客”则暗含智慧的巨大价值和力量等。这些都可归因于汉字的表意性。表意性使得外来词“本土化”之后其整体和组成语素都常含有一定的概念义和文化义。概念义是表现这些语词“所指”的核心意义,文化义则反映汉民族的文化心理和审美情趣。换句话说,这些外来词的汉语形式的出现缘于人们指称新事物、表达新概念的需要;而其被接受的过程则反映汉民族人民文化心理上的审美选择。 ① 本文所引语料均出自笔者2006年10月8日在百度网 (www.baidu.com)上以“威客”为关键词检索得出的结果。     

基于集成卷积神经网络的脑电情感识别

采用脑电情感数据集SEED进行情感识别研究,旨在利用深度学习中的卷积神经网络(CNN)自动提取脑电样本的抽象特征,省去人工选择特征与降维的过程。首先,采用小波包变换(WPT)对脑电信号进行6级分解并构成二维结构样本;然后,通过改变网络深度设计了6个深度不同的CNN模型;最后,通过投票法与加权平均法建立集成模型,提高了识别精度。实验结果表明,本文方法对3种情感类别的平均分类精度达到了93.12%,能够满足情感识别的研究需求。     

EPON系统安全机制研究及实现

从整个EPON接入网层面全面分析了EPON系统存在的设备、链路和业务3个方面的安全威胁，并据此提出了EPON系统安全的5个主要目标。在对设备的控制功能、设备的接入认证和广播风暴的抑制等进行深入研究后，创新性地提出分3个层次对链路安全进行分析的模型，并重点研究了搅动算法和高级加密算法（AES）在EPON系统内的实现方式，其中涉及算法模式的选择、密钥的产生和同步机制等方面；最后对业务安全进行了研究，对受到普遍关注的组播业务源和ONU端口组播业务的安全给出了高效的解决方案。     

EPON系统安全机制研究及实现

从整个EPON接入网层面全面分析了EPON系统存在的设备、链路和业务3个方面的安全威胁，并据此提出了EPON系统安全的5个主要目标。在对设备的控制功能、设备的接入认证和广播风暴的抑制等进行深入研究后，创新性地提出分3个层次对链路安全进行分析的模型，并重点研究了搅动算法和高级加密算法（AES）在EPON系统内的实现方式，其中涉及算法模式的选择、密钥的产生和同步机制等方面；最后对业务安全进行了研究，对受到普遍关注的组播业务源和ONU端口组播业务的安全给出了高效的解决方案。     

基于人力资源管理的“民工荒”成因分析

“民工荒”对中国经济和企业发展造成了很大的影响,已成为全社会关注的焦点问题,表现为农村剩余劳动力继续转移的压力和城市“民工荒”同时存在.从人力资源管理角度,分析了“民工荒”的成因；从调整策略、更新观念、强化服务和培训等方面,探讨了应对“民工荒”的措施.     

基于MPGA的混合特征选择算法在驾驶压力检测中的应用

针对多源生理信号应用于驾驶压力检测中存在信号种类多、特征维数高以及运算效率低的问题,提出了一种结合特征选择(ReliefF)算法、最大相关最小冗余(MRMR)算法和多种群遗传算法(MPGA)的混合特征选择算法。首先利用ReliefF算法计算特征信号的权重值,初选出对分类效果影响显著的特征子集;然后利用MRMR算法去掉冗余的特征,进一步精简特征子集;在此基础上采用MPGA挑选出效果最佳的特征子集。将该算法应用于驾驶压力检测,并与其他类似算法进行了对比。实验结果表明,该算法有效地消除了高维特征中的冗余信息,提高了特征选择阶段的运算效率且达到了很好的分类效果。