1.1 数据挖掘的定义本质概念:用最强大的硬件、最强大的编程系统和最高效的算法’来解决科学、商业、医疗健康、政府、人文以及众多人类努力探索的其他领域中的问题。1.1.1 建模对很多人而言’数据挖掘是从数据构建模型的过程’而该过程通常利用机器学习来实现。但是更一般地来说数据挖掘的目标是算法。当然，在很多重要的应用中，建模是难点所在。—旦模型建好,那么使用该模型的算法就直截了当了。1.1.2 统计建模

使用数据集： 谭松波–酒店评论语料其中包含正面数据集和负面数据集获取链接：https://pan.baidu.com/s/1oObY4A_Ovo1CY00UrgbBKg提取码：kth7这里感谢大佬的分享的数据：原链接：https://blog.csdn.net/LiuKingJia/article/details/104228617本文中做的工作是将预料划分为积极和消极两种情感，目前使用的是SVM

pymssql包只用pip下载时经常会报错，这里放一个whell的下载地址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pymssqlcp后面是python版本号，win后面是操作系统位数，下载后将文件移动到python安装位置接着进入cmd，进入该文件，使用pip install 文件名 安装库文件...

第二章脆弱水印一、算法介绍1、论文出处F. Nejati, H. Sajedi and M. Mohammadi, “Fragile Watermarking for Image Authentication Using QR factorization and Fourier Transform,” 2019 5th International Conference on Web Researc

针对掌纹识别的研究摘要目前，随着生物识别技术的广泛应用，以及处于对公共卫生的考虑，基于非接触式和不受拘束的掌纹识别系统受到广泛研究。同时处于对识别精度和抗干扰性要求，多模态融合识别算法广泛的应用于生物识别。本文介绍了一种基于手表面图像的多模态融合识别算法。该算法通过提取手掌纹以及内指纹理（IFT）进行特征级融合识别，无需再获取其他的生物特征。同时，提高了识别精度。一、引入目前，生物识别系统被广泛应

一、引言人脸识别技术是一种基于人脸特征的生物识别技术，广泛应用于安全等领域。 目前大多数人脸识别系统都是在自然条件下基于标准的人脸识别， 但人脸是自然结构目标的一种复杂的细节变化，检测和识别容易受到力量变化、面部表情、手势和面部远离、以及其他因素如帽子、眼镜、围巾等的影响 。面部遮挡是导致识别率下降的主要因素。 因此，具有遮挡的人脸识别是一个需要解决的关键问题， 其困难主要体现在遮挡引起的特征丢失

深度学习的局限表达能力的限制。因为一个模型毕竟是一种现实的反映，等于是现实的镜像，它能够描述现实的能力越强就越准确，而机器学习都是用变量来描述世界的，它的变量数是有限的，深度学习的深度也是有限的。另外它对数据的需求量随着模型的增大而增大，但现实中有那么多高质量数据的情况还不多。所以一方面是数据量，一方面是数据里面的变量、数据的复杂度，深度学习来描述数据的复杂度还不够复杂。缺乏反馈机制。目前深度学习

目 录第一章需求分析1.1软件功能需求1.2平台需求1.3人员分工第二章概要设计2.1 软件开发平台2.2 软件基本流程2.3 UML图第三章 程序详细设计3.1 程序接口设计3.2 SM2、3算法设计3.3 SM4算法设计3.4 UI设计第四章 调试分析4.1 出现问题及解决方案第五章 结果测试5.1 SM2\3测试结果5.2 SM4 测试结果5.3 软件整体测试第六章总结与感想6.1 总结与感

给定图GVE，令GV1​和GV2​是G的两个子图。当V1​∩V2​∅V1​∖V2​∅且V2​∖V1​∅时，称GV1​和GV2​是G的交叉子图。

原文标题《Getting Ready for Post-Quantum Cryptography: Exploring Challenges Associated with Adopting and Using Post-Quantum Cryptographic Algorithms》原文链接 https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/CSWP/NIST.CSWP.04