400-688-0112
技术领域 | 实践内容 | 成果产出 |
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网络态势感知 | 流量异常检测模型构建 | 动态可视化分析报告 |
智能路由优化 | 强化学习路由算法实现 | 网络吞吐量提升方案 |
面向计算机科学、通信工程等相关专业在校生,要求具备Python编程基础及网络协议知识。有数据挖掘或网络安全项目经验者优先。
提供EI/Scopus级别国际会议论文指导,包括选题论证、实验设计、数据可视化全流程支持。
优秀项目可推荐至合作企业的网络运维智能化改造项目组进行实战检验。
在数据预处理阶段重点解决网络流量数据的高维度、非平衡特性,采用SMOTE过采样技术优化数据集质量。模型训练环节引入迁移学习策略,利用公开网络数据集进行预训练。