%基于DCT域QIM的音频信息伪装算法通信学报2009%摘要：音频与图像相比具有信息冗余大、随机性强的特点，在音频中实现无误码的信息提取的难度更大。
提出%一种基于DCT域QIM(quantizationindexmodulation)的音频信息伪装算法，算法特点如下：应用QLM原理，以量%化的方式嵌入信息，根据量化区间与信息比特的映射关系提取信息，可实现盲提取；
采用改进的QIM方案，针对信%息提取的误码，在嵌入端与提取端进行容错处理，保证了隐藏信息的强顽健性；
隐藏容量大，可达357．6biffs。
实验%表明，算法与传统QIM方法相比具有更好的不可感知性，100％嵌入的载密音频的信噪比在30dB以上，并且对于%MP3压缩、分量化、重采样、低通滤波等攻击具有很强的顽健性，同时算法运算量小，易于实现，实用性强。

该文提出了一种新的基于小世界网络特性的关键词提取算法.首先,利用K最邻近耦合图构成方式,将文档表示成为词语网络.引入词语聚类系数变化量和平均最短路径变化量来度量词语的重要性,选择重要性大的词语组成候选关键词集.利用侯选关键词集词语位置关系和汉语词性搭配关系,提取出复合关键词.实验结果表明该方法是可行和无效的,获取复合关键词比一般关键词所表达的含义更便于人们对文本的理解.

该文提出了一种新的基于小世界网络特性的关键词提取算法.首先,利用K最邻近耦合图构成方式,将文档表示成为词语网络.引入词语聚类系数变化量和平均最短路径变化量来度量词语的重要性,选择重要性大的词语组成候选关键词集.利用侯选关键词集词语位置关系和汉语词性搭配关系,提取出复合关键词.实验结果表明该方法是可行和无效的,获取复合关键词比一般关键词所表达的含义更便于人们对文本的理解.

关于教育大数据的论文。
包含知识追踪、先生表现预测、学习概念间关系提取、教育知识图谱等方面。
本人计算机专业，资源包含论文基本上是数据挖掘顶会以及教育类会议顶会的论文。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。