WindoWs NT无盘工作站的建立和维护

就Windows NT4.0无盘工作站局域网的建立进行了分析、并对实施过程和维护进行了讨论，介绍了无盘Windows95工作站系统网络建设中的经验和技巧。     

基于Bi-IndRNN的恶意URL分析与检测

本文提出一种基于双向IndRNN(Bidirectional Independently Recurrent Neural Network, Bi-IndRNN)的恶意URL分析与检测算法.通过对恶意URL分析与检测特点的研究,提取主机信息特征和URL信息特征.把主机信息特征与URL信息特征相融合,并利用Bi-IndRNN算法对恶意URL进行分析与检测.与k最邻近分类算法(k-NearestNeighbor, KNN)、高斯贝叶斯算法(GaussionNB)、LSTM(Long Short-Term Memory)算法、IndRNN(Independently Recurrent Neural Network)算法对比结果表明,该模型对恶意URL的分类检测准确率达到95.92%,明显高于其它算法模型.     

基于数据预处理深度置信网络的药物与非药物分类（英文）

制药工业的一个主要趋势是整合传统意义上被认为早期阶段药物发现的分子描述.为了更好的将药物和非药物分类,本文提出了基于深度信念网络(DBN)的分类模型.首先,对分子特征进行预处理以保证有价值的信息得到保留,其次,该模型将DBN和反向传播(BP)分类器结合去对药物/非药物进行检测和分类.DBN由几个受限玻尔兹曼机(RBM)层组成,当特征向量转移到下一层时这些RBM层尽可能多的保留具有重要的影响的信息.BP层训练的最后一个RBM层生成特征分类.结果表明,该方法是提取高层次特征的药物和非药物分类任务中一种成功的方法,分类精度高达85.3%,高于传统的支持向量机和神经网络方法.同时,预处理对分子特征的提取更为有效,从而在一定程度上提高了分类的准确性.