【摘 要】
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随着入侵者的攻击手段日趋智能化、复杂化,传统的机器学习技术对异常攻击行为的检测有效性在下降。近年来,深度学习以其独特的学习机制,利用大数据和高算力达到学习的高准确率。通过广泛的文献调查,目前已经有很多基于深度学习设计的入侵检测系统。本综述在对传统机器学习技术和深度学习技术进行对比后,详述了基于深度学习和数据集的入侵检测系统。
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随着入侵者的攻击手段日趋智能化、复杂化,传统的机器学习技术对异常攻击行为的检测有效性在下降。近年来,深度学习以其独特的学习机制,利用大数据和高算力达到学习的高准确率。通过广泛的文献调查,目前已经有很多基于深度学习设计的入侵检测系统。本综述在对传统机器学习技术和深度学习技术进行对比后,详述了基于深度学习和数据集的入侵检测系统。
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目的:研究不同粒径天然碳酸钙磨料对于含氟牙膏性能的影响。方法:将D97粒径10~45μm的天然碳酸钙磨料分别按同一配方制成含氟牙膏,置25℃(或室温)、40℃、50℃老化,定期检测其pH值、总可溶性氟保持率、黏度和磨擦值。结果:随着天然碳酸钙磨料D97粒径的下降,含氟牙膏的pH值增加、总可溶性氟保持率下降、黏度增加和磨擦值增加,天然碳酸钙磨料中的游离碱也使含氟牙膏的pH值增加、总可溶性氟保持率下降。结论:天然碳酸钙磨料的粒径对含氟牙膏的pH值、总可溶性氟保持率、黏度和磨擦值均有重要影响。
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