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炬芯科技推出低延遲高音質(zhì)無線麥克風(fēng)解決方案[電子元件][消費(fèi)電子]

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展，諸多新興產(chǎn)業(yè)被帶動起來。就近十年來看，內(nèi)容平臺以及其載體在不斷演變，從自媒體到短視頻以及直播，一點(diǎn)一滴地滲透進(jìn)大眾生活。而這些平臺的興起，亦為普羅大眾提供了廣闊的分享空間，記錄和分享日常生活的方式亦不再局限于文字、圖文，視頻／短視頻也漸漸成為了主要方式之一。

發(fā)表于：10/31/2022

ADI危巖體滑坡監(jiān)測解決方案[模擬設(shè)計][安防電子]

滑坡在地質(zhì)學(xué)中被定義為僅次于地震的第二大地質(zhì)災(zāi)害。山體滑坡、危巖體滑坡也是我國山區(qū)地帶最為常見、最易發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害，能在短時間內(nèi)迅速掩埋或摧毀鐵路公路、涵洞、路基橋梁等設(shè)施，嚴(yán)重影響道路運(yùn)輸安全。

發(fā)表于：10/28/2022

Semtech PerSe以智能人體感應(yīng)技術(shù)賦能可穿戴設(shè)備，優(yōu)化用戶體驗(yàn)[MEMS|傳感技術(shù)][消費(fèi)電子]

隨著可穿戴設(shè)備的持續(xù)發(fā)展，傳感技術(shù)作為實(shí)現(xiàn)人機(jī)互動的橋梁，除了需要確保設(shè)備保持可靠穩(wěn)定的連接功能，兼顧幫助設(shè)備實(shí)現(xiàn)更加智能的性能表現(xiàn)，并且還需要同時保障產(chǎn)品合規(guī)性。

發(fā)表于：10/27/2022

時空編碼技術(shù)在Web3.0數(shù)字金融中的應(yīng)用研究[其他][其他]

以青島市城市信息模型(Q-CIM)為基礎(chǔ)，分析了基于時間和空間數(shù)據(jù)的新一代編碼技術(shù)——時空編碼技術(shù)的特征，結(jié)合Web3.0開放性和可能的發(fā)展方向，從架構(gòu)、身份管理、信息管理等方面論證時空編碼技術(shù)成為Web3.0的重要支撐技術(shù)的合理性，并利用時空編碼的唯一性和確定性特征，結(jié)合區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)有技術(shù)手段，探討將時空編碼技術(shù)應(yīng)用在Web3.0數(shù)字金融流量分發(fā)與反欺詐、智能化風(fēng)險控制、數(shù)字金融風(fēng)控等方面的可能性。

發(fā)表于：10/27/2022

考慮知識庫的企業(yè)隱性知識傳播模型研究[其他][其他]

針對企業(yè)知識庫對隱性知識傳播的影響，基于經(jīng)典的傳染病動力學(xué)理論，提出考慮知識庫的企業(yè)隱性知識傳播模型。首先，將企業(yè)員工分為未知者S、潛伏者Se、傳播者I、免疫者R四類；其次，利用微分動力學(xué)和下一代矩陣方法計算模型的傳播閾值；最后，運(yùn)用MATLAB軟件對模型參數(shù)進(jìn)行數(shù)值仿真分析。研究結(jié)果表明，企業(yè)知識庫的建立可以促進(jìn)企業(yè)的隱性知識傳播，未知者自學(xué)率的提高可以增加企業(yè)傳播者密度，企業(yè)獎勵強(qiáng)度的增大僅對傳播者有較大影響，對未知者和潛伏者影響較小。

發(fā)表于：10/27/2022

無線傳感網(wǎng)絡(luò)分段線性融合定位算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為實(shí)現(xiàn)對移動節(jié)點(diǎn)精確定位，提出一種基于APIT-3D的移動節(jié)點(diǎn)定位模型和算法，綜合3D-DVHop跳段距離和RSSI測距技術(shù)，在計算內(nèi)測點(diǎn)與最近椎面距離基礎(chǔ)上，利用與椎體成形體積判斷內(nèi)測點(diǎn)位置，有效避免“In-To-Out”和“Out-To-In”兩類錯誤產(chǎn)生。在確定椎體重疊區(qū)域后，通過最小二乘法結(jié)合空間分段線性融合方式計算節(jié)點(diǎn)位置。仿真實(shí)驗(yàn)證明，該分段線性融合定位算法對移動節(jié)點(diǎn)定位在百分之25th，50th和75th定位偏差值分別為1.81 m，2.45 m和3.32 m，并能判斷運(yùn)動趨勢，追蹤移動目標(biāo)，描述運(yùn)動軌跡。該算法為無線傳感網(wǎng)絡(luò)定位提供了算法借鑒和創(chuàng)新。

發(fā)表于：10/27/2022

基于分解策略的多標(biāo)簽在線特征選擇算法[其他][其他]

在線學(xué)習(xí)方法是用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集的、高效且可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。然而，在對多標(biāo)簽數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征選擇時，傳統(tǒng)的在線多標(biāo)簽學(xué)習(xí)方法需要訪問數(shù)據(jù)集的所有特征，當(dāng)數(shù)據(jù)集具有較高維度時，這種在線學(xué)習(xí)方式并不能適用于實(shí)際情景。針對多標(biāo)簽數(shù)據(jù)集的特征選擇，在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，使用二類分解策略，提出基于分解策略的多標(biāo)簽在線特征選擇算法。該算法利用稀疏正則化和截取方法進(jìn)行在線特征選擇，降低計算復(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)表明，算法的特征選擇性能優(yōu)于其他多標(biāo)簽在線特征選擇算法。

發(fā)表于：10/27/2022

基于特征序列的惡意代碼靜態(tài)檢測技術(shù)[其他][信息安全]

近年來，基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的惡意代碼檢測方法存在著無法自動和高效地提取惡意代碼的問題，有些還需要人工對特征進(jìn)行提取，但是提取的特征沒有深層地描述惡意代碼行為，存在檢測的準(zhǔn)確率較低、效率低等缺點(diǎn)。通過對靜態(tài)惡意代碼進(jìn)行分析，從紋理特征和操作碼特征入手，在提取紋理特征過程中，提出一種Simhash處理編譯文件轉(zhuǎn)換成灰度圖像的方法，生成灰度圖像后通過GIST算法和SIFT算法提取全局和局部圖像紋理特征，并將全局和局部圖像特征進(jìn)行融合。

發(fā)表于：10/27/2022

基于溯源圖節(jié)點(diǎn)級別的APT檢測[人工智能][其他]

傳統(tǒng)的入侵檢測系統(tǒng)無法應(yīng)對日益增多和復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)攻擊(如高級持續(xù)性威脅)，因?yàn)榭赡茉趲讉€月內(nèi)不能檢測出隱蔽威脅事件并具有較高誤報率。最近研究建議利用溯源數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)基于主機(jī)的入侵檢測，溯源圖是由溯源數(shù)據(jù)構(gòu)造成的有向無環(huán)圖。然而，以前的研究是提取了整個溯源圖的特征，對圖中的少量異常攻擊實(shí)體（節(jié)點(diǎn)）不敏感，因此無法準(zhǔn)確識別異常節(jié)點(diǎn)。提出了一種在溯源圖節(jié)點(diǎn)級別上的APT實(shí)時檢測方法。采用K-Means和輪廓系數(shù)相結(jié)合的方法對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的良性節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聚類，生成良性節(jié)點(diǎn)簇，通過判斷新節(jié)點(diǎn)是否屬于良性節(jié)點(diǎn)簇來判別是否存在異常。在Unicorn SC-2和DARPA TC兩種公共數(shù)據(jù)集上評估該方法，結(jié)果表明該方法準(zhǔn)確率達(dá)到95.83%，并且能夠準(zhǔn)確識別和定位異常節(jié)點(diǎn)。

發(fā)表于：10/27/2022

基于組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

針對物聯(lián)網(wǎng)流量入侵檢測的全局特征提取問題，對現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了一種基于組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測方法。首先利用一維密集連接卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)集中流量的空間特征進(jìn)行提??；然后利用門控循環(huán)神經(jīng)單元進(jìn)一步提取時序特征，完成對物聯(lián)網(wǎng)流量數(shù)據(jù)的時空特征提?。蛔詈蟛捎肬NSW-NB15和Bot-iot數(shù)據(jù)集對組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行多分類訓(xùn)練和測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法在準(zhǔn)確率以及其他評價指標(biāo)方面均有一定的提高，表明了該方法的有效性。

發(fā)表于：10/26/2022

虛擬貨幣挖礦木馬行為監(jiān)測技術(shù)研究與應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

近年來，在利益驅(qū)動下通過傳播挖礦木馬程序，利用受害者主機(jī)算力進(jìn)行挖礦獲取虛擬貨幣的行為愈演愈烈。從攻擊者視角分析了挖礦木馬的暴力爆破、漏洞利用、木馬植入、橫向傳播等典型攻擊路徑，基于挖礦協(xié)議的流量識別、威脅情報匹配、攻擊鏈模型關(guān)聯(lián)分析、AI基因模型監(jiān)測等開展技術(shù)研究，結(jié)合研究成果進(jìn)行了實(shí)際網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測應(yīng)用，為挖礦木馬的防范和治理提供思考與借鑒。

發(fā)表于：10/26/2022

公安工作疫情流調(diào)大數(shù)據(jù)建模和安全分析[其他][數(shù)據(jù)中心]

根據(jù)疫情流調(diào)數(shù)據(jù)特點(diǎn)，建立流調(diào)數(shù)據(jù)模型量化防疫具體需求。為了快速篩選出防疫需求的數(shù)據(jù)，基于MySQL數(shù)據(jù)庫使用多條件數(shù)據(jù)查詢及過濾、數(shù)據(jù)分組、數(shù)據(jù)清洗方法，并使用Python第三方庫Pandas對流調(diào)數(shù)據(jù)做時間間隔計算。最后，在此基礎(chǔ)上對模型數(shù)據(jù)做可視化處理，直觀地反映流調(diào)數(shù)據(jù)情況，并對流調(diào)數(shù)據(jù)的傳輸作了安全分析。本文數(shù)據(jù)處理方法對基層民警提高大數(shù)據(jù)處理效率有借鑒意義，對疫情防疫流調(diào)工作有重要意義。

發(fā)表于：10/26/2022

基于DCMM的高校數(shù)據(jù)治理能力評估應(yīng)用與研究[其他][數(shù)據(jù)中心]

發(fā)表于：10/26/2022

基于區(qū)塊鏈的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)人工智能檢測模型[人工智能][醫(yī)療電子]

基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測技術(shù)被廣泛應(yīng)用于醫(yī)療檢測領(lǐng)域，該技術(shù)依賴大量醫(yī)療影像訓(xùn)練分類模型，從而為醫(yī)生決策提供有力的輔助醫(yī)療手段。因涉及患者隱私并直接關(guān)系到醫(yī)生診斷，所以醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的共享必須保護(hù)患者隱私并確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確不被篡改，而現(xiàn)有中心化的醫(yī)療數(shù)據(jù)存儲方案面臨隱私泄露等諸多安全問題。提出了一種基于區(qū)塊鏈的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)人工智能檢測模型。該模型針對目標(biāo)檢測技術(shù)輔助醫(yī)生診斷的問題，采用區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)去中心化、不可篡改的訓(xùn)練參數(shù)聚合，通過加密和簽名技術(shù)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，利用智能合約評估服務(wù)器診斷準(zhǔn)確率，有助于解決醫(yī)療數(shù)據(jù)壁壘和醫(yī)療隱私泄露問題。

發(fā)表于：10/26/2022

基于網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的區(qū)塊鏈異常交易檢測[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

由于具有巨大的流通市值、龐大的用戶量和賬戶匿名性的特點(diǎn)，區(qū)塊鏈交易頻繁受到盜竊、龐氏騙局、欺詐等異常行為的威脅。針對區(qū)塊鏈異常交易，提出一種網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)模型DeepWalk-Ba用于特征提取，以比特幣為例，對區(qū)塊鏈交易的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和屬性進(jìn)行學(xué)習(xí)，從交易的鄰域結(jié)構(gòu)中挖掘隱含信息作為節(jié)點(diǎn)特征，再使用5種有監(jiān)督和1種無監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行異常檢測。實(shí)驗(yàn)表明，有監(jiān)督模型隨機(jī)森林表現(xiàn)最好，達(dá)到了99.3%的精確率和86.4%的召回率，比使用傳統(tǒng)的特征提取方法的異常檢測模型具有更好的檢測效果。

發(fā)表于：10/26/2022