CN109213928A - 一种基于大数据的智慧城管系统和方法 - Google Patents

一种基于大数据的智慧城管系统和方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109213928A
CN109213928A CN201810811291.0A CN201810811291A CN109213928A CN 109213928 A CN109213928 A CN 109213928A CN 201810811291 A CN201810811291 A CN 201810811291A CN 109213928 A CN109213928 A CN 109213928A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
municipal administration
internet
government affairs
affairs application
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201810811291.0A
Other languages
English (en)
Inventor
方攀
朱武振
田静辉
刘维星
姜洋
刘欢欢
姚文静
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Wuhan Net Security Technology Ltd By Share Ltd
Original Assignee
Wuhan Net Security Technology Ltd By Share Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Wuhan Net Security Technology Ltd By Share Ltd filed Critical Wuhan Net Security Technology Ltd By Share Ltd
Priority to CN201810811291.0A priority Critical patent/CN109213928A/zh
Publication of CN109213928A publication Critical patent/CN109213928A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于大数据的智慧城管系统和方法，该系统包括：获取模块，用于获取互联网舆情数据和城管政务应用数据；处理模块，用于对所述互联网舆情数据进行内容整合与智能分析处理，获得互联网提取数据，通过将所述互联网提取数据与所述城管政务应用数据进行数据匹配，获得城管分析数据；输出模块，用于输出所述城管分析数据。本发明提供的技术方案可以提高城市管理部门对城市管理事件的处理效率。

Description

一种基于大数据的智慧城管系统和方法
技术领域
本发明涉及大数据应用技术领域，尤其涉及一种基于大数据的智慧城管系统和方法。
背景技术
城市管理涉及城市生活的方方面面，虽然目前各城市均配备了相对完善的城管执法队伍，并逐步建立了具有监测城管人员执法行为等功能的信息化平台。但是，由于依然采用传统的依托单元网格针对已发生事件进行管理的工作模式，城市管理部门的执法效率已远远不及互联网信息的传播速率，这使得城市管理部门无法有效应对各类突发事件，有可能造成消极的社会影响。
发明内容
为了提高城市管理部门对城管事件的处理效率，本发明提供一种基于大数据的智慧城管系统和方法。
一方面，本发明提供一种基于大数据的智慧城管系统，该系统包括：
获取模块，用于获取互联网舆情数据和城管政务应用数据。
处理模块，用于对所述互联网舆情数据进行内容整合与智能分析处理，获得互联网提取数据，通过将所述互联网提取数据与所述城管政务应用数据进行数据匹配，获得城管分析数据。
输出模块，用于输出所述城管分析数据。
另一方面，本发明还提供一种基于大数据的智慧城管方法，该方法包括：
步骤1，获取互联网舆情数据和城管政务应用数据。
步骤2，对所述互联网舆情数据进行内容整合与智能分析处理，获得互联网提取数据，通过将所述互联网提取数据与所述城管政务应用数据进行数据匹配，获得城管分析数据。
步骤3，输出所述城管分析数据。
本发明提供的基于大数据的智慧城管系统和方法的有益效果是，在保证正常城管政务应用数据，例如涉及城市管理事件的记录信息、统计信息等，可以被系统获取和应用的情况下，系统还可获取例如微信、微博等信息平台上的互联网舆情数据。一方面，由于互联网数据包含的信息数据维度较大，相应舆情数据可指示已发生或将发生的涉及城管事件，另一方面，由于互联网数据实时性较强，可以在第一时间反映已发生的相应城管事件。对互联网舆情数据进行分类、提取和过滤等内容整合操作，并进行智能分析处理，可获取对城市管理有意义的数据。由于通过互联网获得的舆情信息数据与正常城管政务应用数据所记载的内容可能只有部分重叠，可对二者进行数据匹配，获取有意义的部分并获得具有互联网信息实时特性的城管分析数据，由城市管理部门根据此分析数据尽快对相应事件作出预防或现场处置，提高城市管理部门对城市管理事件的处理效率，进而改善人们满意程度与社会稳定程度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的基于大数据的智慧城管系统的结构框图；
图2为本发明实施例的基于大数据的智慧城管方法的流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示，本发明实施例提供的一种基于大数据的智慧城管系统包括：
获取模块，用于获取互联网舆情数据和城管政务应用数据。
处理模块，用于对所述互联网舆情数据进行内容整合与智能分析处理，获得互联网提取数据，通过将所述互联网提取数据与所述城管政务应用数据进行数据匹配，获得城管分析数据。
输出模块，用于输出所述城管分析数据。
在本实施例中，在保证正常城管政务应用数据，例如涉及城市管理事件的记录信息、统计信息等，可以被系统获取和应用的情况下，系统还可获取例如微信、微博等信息平台上的互联网舆情数据。一方面，由于互联网数据包含的信息数据维度较大，相应舆情数据可指示已发生或将发生的涉及城管事件，另一方面，由于互联网数据实时性较强，可以在第一时间反映已发生的相应城管事件。对互联网舆情数据进行分类、提取和过滤等内容整合操作，并进行智能分析处理，可获取对城市管理有意义的数据。由于通过互联网获得的舆情信息数据与正常城管政务应用数据所记载的内容可能只有部分重叠，可对二者进行数据匹配，获取有意义的部分并获得具有互联网信息实时特性的城管分析数据，由城市管理部门根据此分析数据尽快对相应事件作出预防或现场处置，提高城市管理部门对城市管理事件的处理效率，进而改善人们满意程度与社会稳定程度。
优选地，所述获取模块具体用于：采用基于WebMagic技术的网络爬虫以预设频率从有线网络和/或无线网络中抽取所述互联网舆情数据。
例如媒体网站、论坛、博客、微信和微博等各种有线网络和无线网络信息平台会产生大量的舆情数据，并快速传播。通常，突发事件出现之后，2小时就会在网上有所体现，6小时左右就会被很多网站转载，24小时左右就会形成社会热点。随着无线通信网络的发展，这一传播速度还在进一步加快。
采用基于WebMagic技术的网络爬虫，从一个或若干初始网页的URL(UniformResource Locator，统一资源定位符)开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足停止条件。另外，互联网在不同时间段的信息产量是不同的，通过调整采样频率可优化资源利用。根据预定的监控关键词可在15分钟以内发现15万条舆情信息，保证了对海量信息获取的实时性。
优选地，所述处理模块具体用于：
基于MD5技术记录所述网络爬虫获取的具有统一资源定位符的所述互联网舆情数据。
具体地，基于MD5(Message-Digest Algorithm 5，信息-摘要算法5)技术可对数据进行加密压缩，能够将任何字符串压缩为128位整数，并映射为物理地址，而且MD5进行Hash映射碰撞的几率非常小，保证了网络爬虫进行搜索的稳定性。
根据发布时间对所述统一资源定位符进行去重。
具体地，对于相同的URL，系统会根据发布时间进行过滤，即使是相同的URL，对于某个时间点以前的数据也不再爬取，而是增量获取互联网数据。这样既可减少工作量，又能达到去重功能。
基于TD-IDF以及VSM模型对去重后的统一资源定位符对应的所述互联网舆情数据中携带的文本信息进行内容去重，获得互联网去重数据。
具体地，采用基于Lucene开源框架的相似评分机制，根据TD-IDF(TermFrequency-Inverse Document Frequency,词频-逆文件频率)以及VSM模型(Vector SpaceModel，空间向量模型)对新闻、评论等文本信息进行内容去重，去除重复无意义的数据，可提高数据的利用价值。
基于人工神经网络对所述互联网去重数据进行智能分析处理，获得所述互联网提取数据。
具体地，通过基于人工神经网络的智能算法可以对互联网数据进行智能分析处理，例如关键词筛选与优先级排序等，获得真正与城管相关的数据，提高其利用价值。
优选地，所述城管政务应用数据包括当前数据和历史数据，所述历史数据包括多批次的历史城管政务应用数据以及对应的城管处置事件数据，所述处理模块具体用于：
通过相似度计算将所述互联网提取数据与各批次的历史城管政务应用数据进行匹配，获得匹配相似值。
确定匹配相似值大于或等于预设阈值的历史城管政务应用数据，调取所述匹配相似值大于或等于预设阈值的历史城管政务应用数据对应的所述城管处置事件数据，将所述城管处置事件数据作为所述城管分析数据。
具体地，正常城管政务应用数据包括当前采集的城管执法与监测数据以及相应的多批次历史数据。对于历史数据，相应的城管处置事件，例如突发事件、大规模事件等都有对应的城管执法与监测数据，也就是说，每一批次的历史城管政务应用数据可能会对应一个特定的城管处置事件。通过对互联网数据和历史城管政务应用数据进行匹配，根据相似度计算与阈值判定分析可能伴随当前互联网数据发生的城市管理事件，如果确定有需要城管部门处理的事件将发生或已发生，可第一时间进行预警处理，而不是等事件发生并经层层汇报之后再进行处理，提高城管部门的工作效率。
优选地，所述输出模块具体用于：根据所述城管分析数据对应的优先程度将所述城管分析数据推送至具有不同优先级的接收端。
由于城管分析数据基于曾经发生的城管处置事件数据生成，而城管处置事件通常是具有不同优先处理层级或管辖范围的。对于具有一定规模的城管部门，例如市级部门，其下辖多个区县、街道或更细分的部门，在确定有需要多部门联动处理的事件时，可同时将分析数据发送至不同部门，而在需要逐级处理时，则可按不同级别或相应规定分别进行消息推送，提高城管部门工作的灵活性与时效性。
如图2所示，本发明实施例提供的一种基于大数据的智慧城管方法包括：
步骤1，获取互联网舆情数据和城管政务应用数据。
步骤2，对所述互联网舆情数据进行内容整合与智能分析处理，获得互联网提取数据，通过将所述互联网提取数据与所述城管政务应用数据进行数据匹配，获得城管分析数据。
步骤3，输出所述城管分析数据。
优选地，所述步骤1中所述获取互联网舆情数据的具体实现为：采用基于WebMagic技术的网络爬虫以预设频率从有线网络和/或无线网络中抽取所述互联网舆情数据。
优选地，所述步骤2具体包括：
步骤2.1，基于MD5技术记录所述网络爬虫获取的具有统一资源定位符的所述互联网舆情数据。
步骤2.2，根据发布时间对所述统一资源定位符进行去重。
步骤2.3，基于TD-IDF以及VSM模型对去重后的统一资源定位符对应的所述互联网舆情数据中携带的文本信息进行内容去重，获得互联网去重数据。
步骤2.4，基于人工神经网络对所述互联网去重数据进行智能分析处理，获得所述互联网提取数据。
优选地，所述城管政务应用数据包括当前数据和历史数据，所述历史数据包括多批次的历史城管政务应用数据以及对应的城管处置事件数据，所述步骤2具体还包括：
步骤2.5，通过相似度计算将所述互联网提取数据依次与各批次的历史城管政务应用数据进行匹配，获得匹配相似值。
步骤2.6，确定匹配相似值大于或等于预设阈值的历史城管政务应用数据，调取所述匹配相似值大于或等于预设阈值的历史城管政务应用数据对应的所述城管处置事件数据，将所述城管处置事件数据作为所述城管分析数据。
优选地，所述步骤3的具体实现为：根据所述城管分析数据对应的优先程度将所述城管分析数据推送至具有不同优先级的接收端。
读者应理解，在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于大数据的智慧城管系统，其特征在于，所述系统包括：
获取模块，用于获取互联网舆情数据和城管政务应用数据；
处理模块，用于对所述互联网舆情数据进行内容整合与智能分析处理，获得互联网提取数据，通过将所述互联网提取数据与所述城管政务应用数据进行数据匹配，获得城管分析数据；
输出模块，用于输出所述城管分析数据。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的智慧城管系统，其特征在于，所述获取模块具体用于：
采用基于WebMagic技术的网络爬虫以预设频率从有线网络和/或无线网络中抽取所述互联网舆情数据。
3.根据权利要求2所述的基于大数据的智慧城管系统，其特征在于，所述处理模块具体用于：
基于MD5技术记录所述网络爬虫获取的具有统一资源定位符的所述互联网舆情数据；
根据发布时间对所述统一资源定位符进行去重；
基于TD-IDF以及VSM模型对去重后的统一资源定位符对应的所述互联网舆情数据中携带的文本信息进行内容去重，获得互联网去重数据；
基于人工神经网络对所述互联网去重数据进行智能分析处理，获得所述互联网提取数据。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的智慧城管系统，其特征在于，所述城管政务应用数据包括当前数据和历史数据，所述历史数据包括多批次的历史城管政务应用数据以及对应的城管处置事件数据，所述处理模块具体用于：
通过相似度计算将所述互联网提取数据依次与各批次的历史城管政务应用数据进行匹配，获得匹配相似值；
确定匹配相似值大于或等于预设阈值的历史城管政务应用数据，调取所述匹配相似值大于或等于预设阈值的历史城管政务应用数据对应的所述城管处置事件数据，将所述城管处置事件数据作为所述城管分析数据。
5.根据权利要求1至4任一项所述的基于大数据的智慧城管系统，其特征在于，所述输出模块具体用于：
根据所述城管分析数据对应的优先程度将所述城管分析数据推送至具有不同优先级的接收端。
6.一种基于大数据的智慧城管方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤1，获取互联网舆情数据和城管政务应用数据；
步骤2，对所述互联网舆情数据进行内容整合与智能分析处理，获得互联网提取数据，通过将所述互联网提取数据与所述城管政务应用数据进行数据匹配，获得城管分析数据；
步骤3，输出所述城管分析数据。
7.根据权利要求6所述的基于大数据的智慧城管方法，其特征在于，所述步骤1中所述获取互联网舆情数据的具体实现为：
采用基于WebMagic技术的网络爬虫以预设频率从有线网络和/或无线网络中抽取所述互联网舆情数据。
8.根据权利要求7所述的基于大数据的智慧城管方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：
步骤2.1，基于MD5技术记录所述网络爬虫获取的具有统一资源定位符的所述互联网舆情数据；
步骤2.2，根据发布时间对所述统一资源定位符进行去重；
步骤2.3，基于TD-IDF以及VSM模型对去重后的统一资源定位符对应的所述互联网舆情数据中携带的文本信息进行内容去重，获得互联网去重数据；
步骤2.4，基于人工神经网络对所述互联网去重数据进行智能分析处理，获得所述互联网提取数据。
9.根据权利要求6所述的基于大数据的智慧城管方法，其特征在于，所述城管政务应用数据包括当前数据和历史数据，所述历史数据包括多批次的历史城管政务应用数据以及对应的城管处置事件数据，所述步骤2具体还包括：
步骤2.5，通过相似度计算将所述互联网提取数据依次与各批次的历史城管政务应用数据进行匹配，获得匹配相似值；
步骤2.6，确定匹配相似值大于或等于预设阈值的历史城管政务应用数据，调取所述匹配相似值大于或等于预设阈值的历史城管政务应用数据对应的所述城管处置事件数据，将所述城管处置事件数据作为所述城管分析数据。
10.根据权利要求6至9任一项所述的基于大数据的智慧城管方法，其特征在于，所述步骤3的具体实现为：
根据所述城管分析数据对应的优先程度将所述城管分析数据推送至具有不同优先级的接收端。
CN201810811291.0A 2018-07-23 2018-07-23 一种基于大数据的智慧城管系统和方法 Pending CN109213928A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810811291.0A CN109213928A (zh) 2018-07-23 2018-07-23 一种基于大数据的智慧城管系统和方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810811291.0A CN109213928A (zh) 2018-07-23 2018-07-23 一种基于大数据的智慧城管系统和方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN109213928A true CN109213928A (zh) 2019-01-15

Family

ID=64990697

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810811291.0A Pending CN109213928A (zh) 2018-07-23 2018-07-23 一种基于大数据的智慧城管系统和方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109213928A (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112073495A (zh) * 2020-09-01 2020-12-11 蓝深远望科技股份有限公司 一种便于信息统合的智慧城管物联网应用系统
CN112529466A (zh) * 2020-12-25 2021-03-19 深圳市维度数据科技股份有限公司 一种基于大数据的智慧城管方法及系统
CN113159522A (zh) * 2021-03-29 2021-07-23 董静 一种智慧城市信息管理系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090048998A (ko) * 2007-11-12 2009-05-15 주식회사 비즈모델라인 키워드를 통한 부정 여론 알림 방법 및 시스템과 이를 위한기록매체
CN102546771A (zh) * 2011-12-27 2012-07-04 西安博构电子信息科技有限公司 基于特征模型的云挖掘网络舆情监测系统
CN104750768A (zh) * 2013-12-30 2015-07-01 国际商业机器公司 用于从社交媒体中识别、监控和排名事件的系统
CN106855962A (zh) * 2015-12-09 2017-06-16 星际空间（天津）科技发展有限公司 一种构建政务大数据平台的方法
CN107590193A (zh) * 2017-08-14 2018-01-16 安徽晶奇网络科技股份有限公司 一种政务舆情监测管理系统
CN107766401A (zh) * 2017-05-26 2018-03-06 温州市勘察测绘研究院 基于大数据的人行道违停分析方法及系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090048998A (ko) * 2007-11-12 2009-05-15 주식회사 비즈모델라인 키워드를 통한 부정 여론 알림 방법 및 시스템과 이를 위한기록매체
CN102546771A (zh) * 2011-12-27 2012-07-04 西安博构电子信息科技有限公司 基于特征模型的云挖掘网络舆情监测系统
CN104750768A (zh) * 2013-12-30 2015-07-01 国际商业机器公司 用于从社交媒体中识别、监控和排名事件的系统
CN106855962A (zh) * 2015-12-09 2017-06-16 星际空间（天津）科技发展有限公司 一种构建政务大数据平台的方法
CN107766401A (zh) * 2017-05-26 2018-03-06 温州市勘察测绘研究院 基于大数据的人行道违停分析方法及系统
CN107590193A (zh) * 2017-08-14 2018-01-16 安徽晶奇网络科技股份有限公司 一种政务舆情监测管理系统

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112073495A (zh) * 2020-09-01 2020-12-11 蓝深远望科技股份有限公司 一种便于信息统合的智慧城管物联网应用系统
CN112073495B (zh) * 2020-09-01 2024-04-02 蓝深远望科技股份有限公司 一种便于信息统合的智慧城管物联网应用系统
CN112529466A (zh) * 2020-12-25 2021-03-19 深圳市维度数据科技股份有限公司 一种基于大数据的智慧城管方法及系统
CN113159522A (zh) * 2021-03-29 2021-07-23 董静 一种智慧城市信息管理系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Tong et al. An efficient deep model for day-ahead electricity load forecasting with stacked denoising auto-encoders
WO2020220823A1 (zh) 用于构建决策树的方法和装置
CN111787090B (zh) 一种基于区块链技术的智慧法治平台
Matturdi et al. Big Data security and privacy: A review
US10339188B2 (en) Question distribution method and a question distribution system for a Q and A platform
JP2019145107A (ja) 機械学習モデルを用いてｅメールネットワークを保護するサイバー脅威防御システム
CN115271635B (zh) 智慧社区服务平台系统
Puthal et al. A secure big data stream analytics framework for disaster management on the cloud
CN106888194A (zh) 基于分布式调度的智能电网it资产安全监测系统
CN109213928A (zh) 一种基于大数据的智慧城管系统和方法
CN116680459B (zh) 基于ai技术的外贸内容数据处理系统
Ravi A performance analysis of Software Defined Network based prevention on phishing attack in cyberspace using a deep machine learning with CANTINA approach (DMLCA)
HACIBEYOĞLU et al. Design of multilevel hybrid classifier with variant feature sets for intrusion detection system
CN113934983A (zh) 一种特征变量的分析方法、装置、计算机设备及存储介质
Datta et al. Cyber-attack consequence prediction
CN108846043A (zh) 基于互联网大数据的网络痕迹挖掘分析方法及系统
CN110928922B (zh) 一种基于大数据挖掘的公共政策分析模型部署方法及其系统
Xia et al. Intelligent spam filtering for massive short message stream
Datta et al. Predicting consequences of cyber-attacks
Kaliyar et al. SMS spam filtering on multiple background datasets using machine learning techniques: A novel approach
CN114297223A (zh) 一种基于大数据的中小企业信息化服务平台
Park et al. ARTAS: automatic research trend analysis system for information security
Li How Is Data Visualization Shaping Our Life? The Application of Analytics from Google Trends during the Epidemic of COVID-19
Li Analysis of computer network security threat defense measures under the environment of internet of things
Vu et al. Activation functions for deep learning: an application for rare attack detection in wireless local area network (WLAN)

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20190115

RJ01 Rejection of invention patent application after publication