久久99久久中文网,性软件one致敬韩寒app成年

基于TPCM可信根的主動免疫控制系統(tǒng)防護設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

目前針對工業(yè)控制系統(tǒng)的安全風(fēng)險與日俱增，傳統(tǒng)“封堵查殺”的防護技術(shù)難以有效應(yīng)對當(dāng)前所面臨的安全威脅，急需一套更適合工控系統(tǒng)環(huán)境的安全解決方案。結(jié)合我國自主創(chuàng)新的可信計算3.0關(guān)鍵技術(shù)，提出一種基于TPCM可信根的適用于工業(yè)控制系統(tǒng)的主動免疫防護方案，通過對關(guān)鍵節(jié)點的可信構(gòu)建使工業(yè)控制系統(tǒng)防護更加透徹，安全處理融洽一致，為工業(yè)控制系統(tǒng)構(gòu)建主動免疫防御能力，使之能夠有效識別和防御未知威脅。

發(fā)表于：3/18/2021

基于PCNN的工業(yè)制造領(lǐng)域質(zhì)量文本實體關(guān)系抽取方法[其他][其他]

對汽車、機械等工業(yè)制造行業(yè)的質(zhì)量報告進行關(guān)系抽取，對于該行業(yè)質(zhì)量知識圖譜、質(zhì)量問答系統(tǒng)等研究有著極為重要的意義。針對在工業(yè)制造領(lǐng)域的質(zhì)量知識圖譜構(gòu)建過程中尚無公開數(shù)據(jù)集可用的情況，收集了質(zhì)量文本并進行相應(yīng)的專業(yè)標(biāo)注，構(gòu)建了工業(yè)制造領(lǐng)域質(zhì)量知識圖譜關(guān)系抽取專業(yè)數(shù)據(jù)集?；谠摂?shù)據(jù)集利用分段卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Piecewise Convolutional Neural Network，PCNN)實現(xiàn)關(guān)系抽取，然后根據(jù)中文特性，提出了改進的PCNN模型(C-PCNN)，以提升在中文語料中關(guān)系抽取的性能。在本文構(gòu)建的數(shù)據(jù)集中，改進后模型的準(zhǔn)確率、召回率以及F1值優(yōu)于對比的PCNN和RNN模型，驗證了該方法的可行性和有效性。該研究對從事制造行業(yè)的人員有一定的實際意義。

發(fā)表于：3/18/2021

面向工業(yè)控制系統(tǒng)的入侵檢測技術(shù)綜述[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著工業(yè)信息化的發(fā)展，工業(yè)控制系統(tǒng)(Industrial Control System，ICS)的安全防護越來越重要。入侵檢測是實時監(jiān)控ICS內(nèi)部和外部安全的一種技術(shù)，能夠有效精準(zhǔn)地檢測出攻擊行為并采取措施，因此，面向ICS入侵檢測技術(shù)成為工控領(lǐng)域的一個研究熱點。首先從ICS的結(jié)構(gòu)入手，給出了ICS入侵檢測的重要性；其次對ICS入侵檢測技術(shù)進行分類，分別對工業(yè)控制系統(tǒng)下的誤用入侵檢測技術(shù)、異常入侵檢測技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)、主機入侵檢測技術(shù)的研究現(xiàn)狀進行介紹和分析；最后針對應(yīng)用現(xiàn)狀進行了展望。

發(fā)表于：3/18/2021

Silicon Labs的Secure Vault物聯(lián)網(wǎng)安全解決方案，率先獲得全球PSA 3級認(rèn)證[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

　當(dāng)前半導(dǎo)體行業(yè)的缺芯局面，已獲業(yè)界大佬廣泛關(guān)注。3月17日，中國半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會理事長、中芯國際董事長周子學(xué)表示，歷史上整機行業(yè)從未受到過如此嚴(yán)重的半導(dǎo)體供應(yīng)緊張影響。同時，強調(diào)半導(dǎo)體是國際化產(chǎn)業(yè)，需要加強合作。

發(fā)表于：3/18/2021

基于聚類的密碼芯片頻域側(cè)信道分析[其他][其他]

能量跡的對齊問題是影響側(cè)信道分析成功率的關(guān)鍵因素之一，頻域側(cè)信道分析能夠有效解決能量跡在時域內(nèi)的對齊問題，但由于頻域內(nèi)一個點對應(yīng)著時域內(nèi)多個點，頻域側(cè)信道分析通常需要比時域側(cè)信道分析更多的能量跡條數(shù)。為了減少頻域側(cè)信道分析所需能量跡條數(shù)，提出基于聚類的密碼芯片頻域側(cè)信道分析方法，通過機器學(xué)習(xí)中的聚類算法分離出有效信號頻率后，再進行側(cè)信道分析，從而減少所需能量跡條數(shù)。實驗表明，所提方法能夠在不同程度上減少頻域側(cè)信道分析所需能量跡條數(shù)。

發(fā)表于：3/18/2021

基于Hyperledger Fabric的食品溯源系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[模擬設(shè)計][其他]

現(xiàn)有的傳統(tǒng)食品安全溯源系統(tǒng)中存在共享數(shù)據(jù)較為匱乏和信息存儲中心化、孤島化等問題，利用區(qū)塊鏈系統(tǒng)去中心化、防篡改、可信任等特性，提出了一種基于Hyperledger Fabric區(qū)塊鏈的食品溯源系統(tǒng);然后對Hyperledger Fabric區(qū)塊鏈技術(shù)進行深入分析和研究，明確Hyperledger Fabric區(qū)塊鏈技術(shù)的技術(shù)原理與技術(shù)特性，并綜合食品安全溯源系統(tǒng)的實際使用，對基于Hyperledger Fabric區(qū)塊鏈的食品溯源系統(tǒng)進行詳細(xì)設(shè)計；最后對基于Hyperledger Fabric區(qū)塊鏈的食品溯源系統(tǒng)進行了實際的搭建，并對該系統(tǒng)進行相關(guān)功能測試和性能測試，驗證了整體方案的可行性與有效性。

發(fā)表于：3/18/2021

使用智能終端控制激光異物清除設(shè)備[其他][其他]

對于架空高壓輸電線上的異物，利用激光清除已成為一種主流的手段。分析了異物清除作業(yè)的過程及其對控制系統(tǒng)的需求，提出了一種將執(zhí)行機構(gòu)控制和運算分離，使用與執(zhí)行設(shè)備無線連接的便攜智能完成控制計算的系統(tǒng)設(shè)計，并詳述了這一控制系統(tǒng)的硬件實現(xiàn)和軟件流程。相較傳統(tǒng)一體化控制系統(tǒng)，這樣的設(shè)計成本低，使用靈活，維護簡便且易于功能擴展。實驗表明，此系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確可靠地控制激光異物清除設(shè)備完成清除操作。

發(fā)表于：3/17/2021

一種降低新型OFDM數(shù)據(jù)鏈誤碼率的方法[其他][其他]

針對空地雷達(dá)數(shù)據(jù)鏈可靠性的問題，基于單向耦合映像格子模型，提出了基于OCML的新型OFDM數(shù)據(jù)鏈模型。上述模型通過利用OCML時空混沌序列對CCSK軟擴頻進行改進，同時結(jié)合編碼技術(shù)以及調(diào)制技術(shù)進行仿真。仿真分析顯示，基于OCML的新型OFDM數(shù)據(jù)鏈模型可以有效改善CCSK中偽隨機序列由于自相關(guān)性差導(dǎo)致的可靠性差等問題，顯著提高系統(tǒng)誤比特率性能，且有效提高空地雷達(dá)數(shù)據(jù)鏈的可靠性。

發(fā)表于：3/17/2021

基于二叉空間劃分的異常數(shù)據(jù)檢測算法[測試測量][通信網(wǎng)絡(luò)]

無線傳感網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks，WSNs)的性能依賴于所收集的數(shù)據(jù)質(zhì)量。而最初，節(jié)點所感測的數(shù)據(jù)是粗糙的，需通過有效的數(shù)據(jù)檢測算法將異常數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)進行區(qū)分。為此，提出基于二叉空間劃分的異常數(shù)據(jù)檢測(Binary Space Partition-based Anomaly Detection，BSP-AD)算法。BSP-AD算法通過二叉空間劃分(Binary Space Partition，BSP)訓(xùn)練、測試數(shù)據(jù)。先通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)，得到正常數(shù)據(jù)的區(qū)間范圍，再通過此區(qū)間范圍檢測測試數(shù)據(jù)中異常部分。仿真結(jié)果表明，提出的BSP-AD算法能夠準(zhǔn)確地檢測異常數(shù)據(jù)，并且計算成本和存儲成本低于IDLO算法。

發(fā)表于：3/16/2021

基于EKF算法的鋰電池SOC估算策略[電源技術(shù)][其他]

在電池管理系統(tǒng)中，電池荷電狀態(tài)(SOC)的準(zhǔn)確估算具有重要的地位，其重要性不僅在于可以向使用者提示電池的剩余電量，更在于它是電池充放電管理和均衡控制管理的基礎(chǔ)。而SOC受許多因素的影響，如溫度以及電流的大小、方向等，它的準(zhǔn)確預(yù)測也較困難。提出了一種用擴展卡爾曼濾波(EKF)算法估計鋰電池SOC的方法，建立電池仿真模型，通過混合動力脈沖能力特性(HPPC)試驗進行了參數(shù)辨識。在恒流放電下模型的SOC估算誤差約2.1%，說明該模型有效且易于應(yīng)用。

發(fā)表于：3/16/2021

高速采集方案使利用UHF局部放電檢測技術(shù)監(jiān)控電網(wǎng)成為現(xiàn)實[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

整個20世紀(jì)，電能已經(jīng)變得無處不在，成為了日常生活的必需品。不難想象，如今支持我們每天的電能需求的電力網(wǎng)絡(luò)極為復(fù)雜。人們需要處理多種問題，如維護或替換老舊的系統(tǒng)、連接舊設(shè)施和新的綠色發(fā)電解決方案、支持和應(yīng)對能源需求的波動、長距離傳輸能源、擁擠地區(qū)的輸配電和對應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)以及保證客戶的整體滿意度。在過去的幾十年里，電力服務(wù)中斷一直是人們關(guān)注的焦點，并推動了監(jiān)測、預(yù)測和預(yù)防設(shè)備問題的研究。一種被稱為局部放電(PD)的物理現(xiàn)象已經(jīng)被用于檢測這些問題。本文將簡要介紹局部放電的概念和優(yōu)點，以及不同的捕捉技術(shù)，著重介紹超高頻(UHF)系統(tǒng)，特別是其數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，然后介紹構(gòu)建這種系統(tǒng)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換解決方案。

發(fā)表于：3/15/2021

高可靠性整流罩空調(diào)系統(tǒng)設(shè)計方案研究[模擬設(shè)計][其他]

針對某發(fā)射場整流罩空調(diào)對設(shè)計參數(shù)溫度、濕度、送風(fēng)量的要求，調(diào)研了傳統(tǒng)整流罩空調(diào)系統(tǒng)的實現(xiàn)方案，從信息安全、可靠性方面研究，提出了一種基于國產(chǎn)PLC的冗余整流罩空調(diào)自動控制系統(tǒng)。介紹了國產(chǎn)超御PLC組件的功能、冗余機組系統(tǒng)方案，并從硬件和軟件兩個方面對系統(tǒng)架構(gòu)、控制方案等進行構(gòu)建。通過現(xiàn)場實驗調(diào)試，驗證了該整流罩空調(diào)控制系統(tǒng)的可行性、穩(wěn)定性，且具有安全、可靠等顯著優(yōu)點，解決了國產(chǎn)PLC在整流罩空調(diào)系統(tǒng)零應(yīng)用的問題，是一種高可靠性整流罩空調(diào)系統(tǒng)設(shè)計方案。

發(fā)表于：3/15/2021

應(yīng)用于導(dǎo)航SoC的專用DMA的設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù)以及社會的快速發(fā)展使得高精度定位的需求越來越大。隨著導(dǎo)航系統(tǒng)和頻點的增加，導(dǎo)航模塊中需要處理的數(shù)據(jù)量越來越大。通用DMA(Direct Memory Access)控制器無法完成大量通道的傳輸，采用中央處理器(CPU)傳輸需要占用CPU大量的時間。應(yīng)用于導(dǎo)航片上系統(tǒng)(SoC)的專用DMA支持全系統(tǒng)全頻點的導(dǎo)航通道的數(shù)據(jù)搬移，經(jīng)過測試驗證，DMA搬移相同通道數(shù)的數(shù)據(jù)所需要的時鐘周期為CPU的三分之一，有效提高了CPU的效率。在設(shè)計中采用了低功耗優(yōu)化技術(shù)，優(yōu)化后DMA模塊動態(tài)功耗降低至原來的15%。

發(fā)表于：3/15/2021

星縱智能借助LoRa®無線技術(shù)將智慧農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實生產(chǎn)力[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動化]

在中國，農(nóng)業(yè)作為最古老的產(chǎn)業(yè)之一，已有著數(shù)千年的發(fā)展歷史，是我國的國民經(jīng)濟基礎(chǔ)，也是中國走可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的最根本保證。但近年來隨著我國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的調(diào)整，進城務(wù)工人員越來越多，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)勞動力日益緊缺，化肥、農(nóng)藥不合理使用，水資源短缺等問題突顯，農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。如何實現(xiàn)農(nóng)業(yè)精細(xì)化、綠色化和可持續(xù)化發(fā)展是我國乃至全球范圍內(nèi)亟需解決的關(guān)鍵問題。

發(fā)表于：3/14/2021

GSDCPeleeNet：基于PeleeNet的高效輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各個領(lǐng)域都發(fā)揮著重要的作用，尤其是在計算機視覺領(lǐng)域，但過多的參數(shù)數(shù)量和計算量限制了它在移動設(shè)備上的應(yīng)用。針對上述問題，結(jié)合分組卷積方法和參數(shù)共享、密集連接的思想，提出了一種新的卷積算法Group-Shard-Dense-Channle-Wise。利用該卷積算法，在PeleeNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，改進出一種高效的輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——GSDCPeleeNet。與其他卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，該網(wǎng)絡(luò)在具有更少參數(shù)的情況下，幾乎不損失識別精度甚至識別精度更高。該網(wǎng)絡(luò)選取1×1卷積層中卷積核信道方向上的步長s作為超參數(shù)，調(diào)整并適當(dāng)?shù)剡x取該超參數(shù)，可以在網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量更小的情況下，擁有更好的圖像分類效果。

發(fā)表于：3/11/2021