【摘 要】
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现如今的网络环境中,加密流量占据了较大的份额,虽然其可以防止信息记录被窃取,但也给攻击者进行破坏性活动带来可乘之机。因此若能实现准确高效的加密流量识别,就可以更好地帮助网络管理者管理网络环境。现有的基于深度学习的方法中,有很多利用了流量的字节,但这会导致用户隐私遭到泄露,针对该问题,本文提出只使用流量的统计特征,并将其转换成图像的方法。另外,现有的深度学习方法中,还极少有人使用Transforme
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现如今的网络环境中,加密流量占据了较大的份额,虽然其可以防止信息记录被窃取,但也给攻击者进行破坏性活动带来可乘之机。因此若能实现准确高效的加密流量识别,就可以更好地帮助网络管理者管理网络环境。现有的基于深度学习的方法中,有很多利用了流量的字节,但这会导致用户隐私遭到泄露,针对该问题,本文提出只使用流量的统计特征,并将其转换成图像的方法。另外,现有的深度学习方法中,还极少有人使用Transformer模型,其可以解决长距离依赖带来的性能下降问题,同时可以较好地获取输入的全局特征,因此本文将流量转换成图像后,利用Swin Transformer模型进行流量识别。最后,考虑到数据集具有类别不平衡问题,采用了带有权重的交叉熵损失函数加以解决。本文基于两个数据集进行了3个任务的实验,最终的结果表明本文提出模型的有效性。
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目的：分析预后营养指数（PNI）在老年重症心力衰竭患者预后中的评估作用，并构建列线图模型，为患者预后临床决策提供参考。方法：选取2020年1月—2021年5月我院急诊科收治的心力衰竭患者115例为研究对象，根据患者预后生存情况分为预后良好组75例和预后不良组40例。收集两组患者一般资料及疾病相关资料，Spearman秩相关分析各因素与患者死亡率的相关性，COX回归分析影响老年重症心力衰竭患者死亡的
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为了提高石墨相氮化碳光催化性能，本文以尿素、硫脲、醋酸锌为前驱体，通过氧化热剥离与共混煅烧法分别制备g-C3N4纳米片和ZnO/g-C3N4异质结复合材料，并采用TEM、FTIR、XRD、UV-Vis DRS、BET等表征手段对制备的催化剂进行结构表征。以罗丹明、大肠杆菌为探针，考察了催化剂的光催化降解性能和抑菌活性。结果表明：以尿素和硫脲为前驱体，经过氧化热剥离处理后能得到的g-C3N4 2D纳
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