Efficient Detection of Large-Scale Multimedia Network Information Data Anomalies Based on the Rule-Extracting Matrix Algorithm

With the continuous development of multimedia social networks, online public opinion information is becoming more and more popular. The rule extraction matrix algorithm can effectively improve the probability of information data to be tested. The network information data abnormality detection is realized through the probability calculation, and the prior probability is calculated, to realize the detection of abnormally high network data. Practical results show that the rule-extracting matrix algorithm can effectively control the false positive rate of sample data, the detection accuracy is improved, and it has efficient detection performance.

Modelagem para o acoplamento do transporte de umidade, calor e cloreto de sódio em estruturas de concreto

Resumo A durabilidade dos materiais está diretamente ligada a sua capacidade de resistir aos agentes de deterioração. Nesse contexto, as estruturas de concreto podem estar sujeitas aos efeitos da umidade e do sal, reduzindo consideravelmente o seu tempo de vida útil. Os sais que entram pelos poros do concreto podem atacar sua armadura, bem como se concentrar em alguns pontos e cristalizar, gerando trincas e fissuras e reduzindo, deste modo, a sua resistência. Nesse sentido, este trabalho apresenta um modelo matemático para o transporte acoplado de calor, umidade e sal em meios porosos. As equações governantes foram discretizadas por meio do método dos volumes finitos resolvidas simultaneamente a partir do algoritmo MultiTriDiagonal Matrix Algorithm (MTDMA). A verificação do modelo foi realizada a partir da comparação de estudos de casos obtidos na literatura, mostrando uma boa concordância entre os resultados.