摘要：通过分析支付宝交易流程,发现基于该平台的交易方式无法有效保护买家购物的隐私信息。为此,本文提出了一种保护买家隐私的网上购物解决方案。该方案即能有效解决隐私泄露问题,又能解决电子商务中信息监管的问题。最后,还对新交易框架的安全协议属性规范进行了分析。

摘要：利用计算机AI技术方法,分析英语阅读分级文本,探究影响二语学习者阅读的核心语言学因素,辅助英语教师及其他教育工作者设计实施针对性训练,有效提升学生的英语阅读水平。选取英语文本难度分级研究中140个语言特征,根据英语教学者经验,补充构造词汇、句法、时态等26个新特征,针对九个年级的英语阅读文本开展难度特征拟合与特征筛选实验。实验结果显示:影响英语阅读文本难度的核心特征类别依次是词汇难度、词法丰富度、心理学特征、句法结构、语篇连贯性、时态/情态/语态等语法;影响文本难度的核心特征包括3个词汇特征、1个心理学特征、3个句法特征和1个语篇特征。这些特征与机器学习方法结合,可有效提升文本难度预测的准确性。这些实验结果与英语日常教学经验一致,可为英语阅读能力的培养方案设计提供参考。

摘要：编程实践教育对当代大学生编程能力的培养和综合素质的提升具有重要作用。然而,当前高等院校学生编程实践能力的培养存在着编程实践内容相对单一、各编程实践项目间的内容关联性不强等问题,影响了学生编程实践能力的提升。为此,探讨了基于课程体系的编程实践项目的设计与实施方法,即在相对宽松的时间条件下,根据课程体系安排编程实践项目,以此来锻炼学生的综合编程实践能力,促进课堂教学与编程实践的快速结合。该方法能够有效锻炼学生的编程实践能力,增强学生对专业知识的理解,提升学生的创新意识。

摘要：针对神经网络区分微表情时模型的分类性能不足和局部特征识别困难的问题,提出了一种结合注意力机制的多尺度ShuffleNet神经网络模型用于微表情识别。该方法从视频序列中提取了峰值帧图像的水平、垂直方向的光流图与光流应变图,以通道叠加的方式得到模型的输入特征图,将其输入构建的神经网络中进行参数训练。ShuffleNet是一种轻量化的网络模型,专为算力有限的移动设备设计,神经网络模型采用3×3与5×5大小的卷积核与多支路结构使得模型能够捕捉不同尺度的特征,经过挤压和激励网络增强重要特征的权重,再输入到ShuffleNet网络进行参数的权重学习,使用自注意力机制提高网络的灵活性与泛化能力。该方法在MEGC2019综合微表情数据集上的实验效果显著,未加权F1值(Unweighted F1-score,UF1)达到0.7321,未加权平均召回率(Unweighted average recall,UAR)达到0.7227。结果表明,所提出的方法在微表情识别任务中展现出了较为优异的性能,尤其在不同类别的识别均衡性和整体精度上都取得了显著的进展。

摘要：铁路客站站台钢结构雨棚面大量广,且标准化程度高,极具大规模推行装配式建造的前景,然而常规的埋入式和外露式柱脚则无法在保证安全的前提下实现雨棚的“零焊接”装配,本文根据雨棚柱脚的受力特点,提出了采用预应力锚栓外露式柱脚的可能性,并对柱脚节点开展了低周往复足尺试验,结果表明通过对锚栓施加合适的预拉力,可以使柱脚底板在罕遇地震下不发生消压,且柱脚不发生滑移,从而得到较好的刚度和强度。鉴于该柱脚良好的安全性和可装配性,认为其可用于铁路站钢结构雨棚装配式建造,并提出设计建议。