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如何分析流量是一个热门问题,近几年许多国内外的研究学者也对该问题有不少的研究与实践。现有的处理方法大多以基于机器学习的流量识别技术为主,在这些机器学习方法中,SVM技术表现出训练时间短、泛化能力高等优势。但其主要不足在于:需要的样本标记数量多,导致需要花费的成本高。因此文章提出一种基于SVM和Co-training的恶意流量检测方法,该方法引入Co-training半监督方法以降低样本标记数量,同时保持分类的准确性。 相似文献
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国家“碳达峰碳中和”战略目标催生了一系列面向“双碳”的新兴产业，因此亟待一批投身于“双碳”事业的创新创业者，分析和研究面向“双碳”的创新创业能力素质具有非常积极的时代意义。大学生作为面向“双碳”创新创业的一股重要力量，相较于通用能力素质具有其自身的特殊性，文章通过选取特定大学生为样本，开展大学生创新创业能力素质结构及其影响因素的研究。研究表明，国家产业创新创业政策、生源地、创新创业课程和活动等众多因素，在“双碳”创新创业能力素质体系中扮演了重要的角色。结合“后疫情时代”的大学生群体特征分析，虽然现有的大学生创新创业能力素质体系已经可以充分利用“双碳”时代所提供的创新创业契机，但针对不同专业类型细分研究还有待深入。 相似文献
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