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基于深度回歸的指針儀表讀數(shù)識(shí)別方法[人工智能][其他]

現(xiàn)有儀表讀數(shù)識(shí)別方法通過(guò)檢測(cè)指針和刻度獲取讀數(shù)，對(duì)輸入的儀表圖像質(zhì)量要求較高，為此提出一種新的基于深度回歸的指針儀表讀數(shù)識(shí)別方法。該方法首先由儀表圖像獲取圖像特征，然后通過(guò)方向回歸模塊預(yù)測(cè)指針?lè)较?，最后根?jù)指針角度計(jì)算儀表讀數(shù)。相比于其他方法，該方法采用端到端的回歸方式進(jìn)行直接學(xué)習(xí)，具有更強(qiáng)的識(shí)別能力。在較大規(guī)模變電站儀表圖像數(shù)據(jù)集上，該方法取得了97.2%的讀數(shù)精度，相比于基于Mask R-CNN的儀表讀數(shù)識(shí)別方法提高了7.4%。定性分析和定量分析結(jié)果表明，相比于現(xiàn)有的儀表讀數(shù)識(shí)別方法，該方法對(duì)表盤圖像干擾具有更強(qiáng)的魯棒性。

發(fā)表于：12/17/2020

基于LTE-V2X技術(shù)的PKI系統(tǒng)架構(gòu)探討[模擬設(shè)計(jì)][信息安全]

V2X(Vehicle to Everything)業(yè)務(wù)安全的關(guān)鍵在于對(duì)消息的真實(shí)性校驗(yàn)和個(gè)人隱私的保護(hù)，在建立身份認(rèn)證體系時(shí)要合理定義各個(gè)參與方的安全邊界及責(zé)任，防止來(lái)自內(nèi)部及外部的攻擊。在借鑒國(guó)外SCMS、CCMS體系的基礎(chǔ)上，基于LTE-V2X技術(shù)特點(diǎn)和道路交通管理體系，通過(guò)分析V2X證書管理體系的實(shí)際需要，針對(duì)證書管理的關(guān)鍵過(guò)程給出相應(yīng)的安全策略建議，提出面向LTE-V2X的PKI架構(gòu)參考建議，可實(shí)際應(yīng)用于LTE-V2X業(yè)務(wù)部署及相關(guān)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)。

發(fā)表于：12/17/2020

一種28 Gb/s無(wú)電感限幅放大器設(shè)計(jì)[其他][其他]

基于TSMC 40 nm CMOS工藝，提出了一種28 Gb/s無(wú)電感器限幅放大器設(shè)計(jì)。設(shè)計(jì)采用一種改進(jìn)的交織有源反饋(interleaving active feedback)技術(shù)擴(kuò)展電路帶寬。直流失調(diào)消除電路采用一種改進(jìn)的低通負(fù)反饋技術(shù)衰減直流失調(diào)電壓。蒙特卡洛仿真結(jié)果表明限幅放大器輸出端的直流失調(diào)電壓均值為200.1 μV，標(biāo)準(zhǔn)差為5.8 mV。在1 V的電源電壓下，限幅放大器增益為39 dB，帶寬為30.2 GHz，輸入靈敏度為2.7 mVpp，誤碼率為10-12。限幅放大器不包括輸出緩沖器的功耗為37.7 mW。

發(fā)表于：12/17/2020

基于立體視覺(jué)的無(wú)人機(jī)動(dòng)態(tài)目標(biāo)實(shí)時(shí)跟蹤[人工智能][其他]

針對(duì)小型四旋翼飛行器的動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤問(wèn)題，提出了連續(xù)自適應(yīng)橢圓檢測(cè)(Continuously Adaptive Ellipse Detector，CAED)算法的飛行器目標(biāo)定位以及一種基于立體視覺(jué)的跟蹤控制算法。首先，雙目相機(jī)拍攝的圖像通過(guò)CAED算法得到目標(biāo)的像素中心點(diǎn)，利用三角測(cè)量原理，實(shí)現(xiàn)了對(duì)目標(biāo)位置的有效估計(jì)。其次，針對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤任務(wù)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了兩個(gè)級(jí)聯(lián)串級(jí)PID的四旋翼位置姿態(tài)控制律。最后，在四旋翼上將圖像處理算法與四旋翼控制相結(jié)合，進(jìn)行了測(cè)試實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了本文所提出的檢測(cè)和控制方法。

發(fā)表于：12/17/2020

安全態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)中K-Means算法的并行化研究[其他][信息安全]

大數(shù)據(jù)環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)安全事件層出不窮，安全態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)的應(yīng)用勢(shì)在必行。通過(guò)挖掘日志數(shù)據(jù)并進(jìn)行安全分析，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)異常事件的追責(zé)與溯源，有效地減少網(wǎng)絡(luò)安全事故的發(fā)生。針對(duì)傳統(tǒng)K-Means算法時(shí)間開(kāi)銷大、執(zhí)行效率低的問(wèn)題，將改進(jìn)K-Means算法在大數(shù)據(jù)計(jì)算框架Hadoop上實(shí)現(xiàn)并行化，來(lái)滿足大數(shù)據(jù)下安全態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)日志安全分析的需求。實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)后的算法在有效性和時(shí)間復(fù)雜度方面都優(yōu)于傳統(tǒng)算法。

發(fā)表于：12/17/2020

輕量級(jí)序列密碼研究進(jìn)展[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著移動(dòng)通信和物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，在硬件資源受限和功耗較低的應(yīng)用場(chǎng)景中對(duì)密碼保護(hù)的需求越來(lái)越大，密碼算法的輕量化成為必然要求，近年來(lái)，輕量級(jí)序列密碼的設(shè)計(jì)與分析是一個(gè)研究熱點(diǎn)。首先介紹了四個(gè)新型的輕量級(jí)序列密碼，它們共同的特點(diǎn)是內(nèi)部狀態(tài)小于密鑰長(zhǎng)度的兩倍；其次介紹了每種算法的最新安全性評(píng)估結(jié)果；最后探討了輕量級(jí)序列密碼的發(fā)展趨勢(shì)。

發(fā)表于：12/17/2020

基于鏈路穩(wěn)定性的Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)多播路由協(xié)議仿真與分析[其他][其他]

在分析現(xiàn)有典型Ad Hoc網(wǎng)絡(luò)多播路由協(xié)議MAODV基礎(chǔ)上，針對(duì)協(xié)議消息利用率不高以及收集的信息量有限等問(wèn)題，提出了改進(jìn)協(xié)議SMAODV。采用HELLO響應(yīng)機(jī)制以提高消息的利用率，完成協(xié)議所需的相關(guān)數(shù)據(jù)采集，基于鏈路穩(wěn)定性來(lái)構(gòu)建和維護(hù)路由，并根據(jù)鏈路穩(wěn)定性向量的綜合度量來(lái)選擇更優(yōu)的路由路徑。此外采用了主動(dòng)鏈路切換機(jī)制，即采用預(yù)測(cè)的思想主動(dòng)在鏈路失效之前進(jìn)行鏈路切換，從而減少因鏈路失效造成的路由修復(fù)甚至重構(gòu)的開(kāi)銷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出方案是正確和可行的，且在多種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中均表現(xiàn)出更優(yōu)的綜合性能。

發(fā)表于：12/17/2020

基于信息安全管理體系的技術(shù)脆弱性管理探討[其他][信息安全]

脆弱性是可能被一個(gè)或多個(gè)威脅利用的資產(chǎn)或控制的弱點(diǎn)。脆弱性識(shí)別是組織實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估活動(dòng)中最重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，可從管理和技術(shù)兩個(gè)方面進(jìn)行識(shí)別。探討了技術(shù)方面脆弱性的管理和軟件安裝限制兩方面的最佳實(shí)踐。提供一個(gè)關(guān)于技術(shù)方面脆弱性的實(shí)際審核案例，描述了主要的審核發(fā)現(xiàn)、溝通過(guò)程、受審核組織主要的改進(jìn)方法等。

發(fā)表于：12/17/2020

大型分布式入侵檢測(cè)系統(tǒng)[模擬設(shè)計(jì)][信息安全]

提出一種大型分布式入侵檢測(cè)系統(tǒng)(Broad-scale Distributed Intrusion Detection System，BDIDS)的體系結(jié)構(gòu)，以發(fā)現(xiàn)多手段多層次的攻擊。這些攻擊是分布式網(wǎng)絡(luò)中多個(gè)子網(wǎng)之間存在的異?，F(xiàn)象。BDIDS由兩個(gè)關(guān)鍵組件組成：大數(shù)據(jù)處理引擎和分析引擎。大數(shù)據(jù)處理是通過(guò)HAMR完成的，HAMR是下一代內(nèi)存MapReduce引擎。據(jù)報(bào)告，HAMR通過(guò)多種分析算法，使得現(xiàn)有大數(shù)據(jù)解決方案的速度大大提高。分析引擎包括一種新穎的集成算法，該算法從多個(gè)IDS警報(bào)的集群中提取訓(xùn)練數(shù)據(jù)?；诰垲惻c已知潛在攻擊的高度相似性，將聚類用作預(yù)處理步驟以重新標(biāo)記數(shù)據(jù)集。總體目標(biāo)是預(yù)測(cè)分布在多個(gè)子網(wǎng)中的多手段多層次的攻擊，這些攻擊手段如果不以綜合方式進(jìn)行評(píng)估，極有可能會(huì)被忽略。

發(fā)表于：12/17/2020

基于區(qū)塊鏈的物流價(jià)值鏈數(shù)據(jù)安全共享技術(shù)[其他][物聯(lián)網(wǎng)]

基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的物流供應(yīng)鏈管理技術(shù)，業(yè)界聚焦在高精度數(shù)據(jù)分析算法的應(yīng)用，對(duì)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)算法的應(yīng)用目前還處于起步階段。然而，交易、支付環(huán)境不可信，數(shù)據(jù)易丟失及溯源難等問(wèn)題，較大程度地制約了物流供應(yīng)鏈管理技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。為簡(jiǎn)化過(guò)程，以物流價(jià)值鏈為例，將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用于物流場(chǎng)景中，通過(guò)數(shù)字簽名、非對(duì)稱加密和Merkle樹(shù)等算法，保障了商品數(shù)據(jù)的完整性和機(jī)密性，提供了物流訂單數(shù)據(jù)溯源功能。最后，相比于業(yè)界類似技術(shù)的安全性，該方法更能滿足實(shí)際工程應(yīng)用對(duì)安全目標(biāo)的需求，為后續(xù)落地實(shí)施提供了有力的技術(shù)支持。

發(fā)表于：12/17/2020

基于區(qū)塊鏈的可信高校智慧圖書館研究[其他][其他]

云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈和人工智能等新技術(shù)為圖書館的快速發(fā)展帶來(lái)了新的機(jī)遇，很多高校圖書館開(kāi)始嘗試將人臉識(shí)別技術(shù)和推薦系統(tǒng)引入智慧圖書館建設(shè)中，但是這兩門技術(shù)都面臨著隱私泄露和可信問(wèn)題。區(qū)塊鏈?zhǔn)侨ブ行幕?、公開(kāi)可信且不可篡改、可追溯、可驗(yàn)證、可審計(jì)、不可抵賴的新穎的分布式賬本，區(qū)塊鏈技術(shù)特性很適宜實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)。為此提出在區(qū)塊鏈下進(jìn)行可信高校智慧圖書館建設(shè)研究，并用Python語(yǔ)言編程驗(yàn)證了區(qū)塊鏈、人臉識(shí)別和推薦系統(tǒng)融合的可能性，為高校智慧圖書館建設(shè)提供一種較新的思路。

發(fā)表于：12/17/2020

基于FPGA的北斗三號(hào)衛(wèi)星B2a碼發(fā)生器實(shí)現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

衛(wèi)星信號(hào)捕獲和跟蹤中，本地復(fù)現(xiàn)的測(cè)距碼具有舉足輕重的地位。針對(duì)于中國(guó)新發(fā)射的北斗三號(hào)衛(wèi)星，提出了在FPGA內(nèi)實(shí)現(xiàn)B2a信號(hào)測(cè)距碼發(fā)生器的方法。以北斗三號(hào)衛(wèi)星B2a的測(cè)距碼為研究對(duì)象，詳細(xì)解釋了B2a測(cè)距碼發(fā)生器的設(shè)計(jì)原理，其中包含Weil碼以及Gold碼發(fā)生器的關(guān)鍵模塊分析，利用FPGA模塊化地設(shè)計(jì)了可擴(kuò)展的B2a測(cè)距碼發(fā)生器模塊，通過(guò)預(yù)留的寄存器初始化接口，可以實(shí)現(xiàn)不同PRN號(hào)衛(wèi)星的測(cè)距碼，解決了產(chǎn)生任意衛(wèi)星號(hào)測(cè)距碼的復(fù)雜問(wèn)題，對(duì)于北斗三號(hào)導(dǎo)航接收機(jī)設(shè)計(jì)具有一定的參考意義。

發(fā)表于：12/17/2020

基于CNWW3區(qū)塊鏈體系標(biāo)準(zhǔn)建立的數(shù)字版權(quán)應(yīng)用[模擬設(shè)計(jì)][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

發(fā)表于：12/17/2020

基于區(qū)塊鏈技術(shù)底層的銀行投資監(jiān)督系統(tǒng)架構(gòu)研究與實(shí)現(xiàn)[其他][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

以資管領(lǐng)域的托管人履行投資監(jiān)督職責(zé)為突破口，將區(qū)塊鏈的技術(shù)特點(diǎn)與投資監(jiān)督業(yè)務(wù)緊密結(jié)合，打造基于區(qū)塊鏈的投資監(jiān)督業(yè)務(wù)系統(tǒng)。借助于區(qū)塊鏈技術(shù)優(yōu)勢(shì)，該系統(tǒng)構(gòu)建了可持續(xù)發(fā)展的投資監(jiān)督業(yè)務(wù)生態(tài)，進(jìn)而可以實(shí)現(xiàn)銀行、基金、保險(xiǎn)、證券及資產(chǎn)管理公司等機(jī)構(gòu)之間投資監(jiān)督數(shù)據(jù)的可信、安全、高效傳遞，實(shí)現(xiàn)投資合規(guī)監(jiān)控、風(fēng)險(xiǎn)信息的共享與共識(shí)，提升業(yè)務(wù)處理自動(dòng)化水平和效率，為客戶提供優(yōu)化的服務(wù)體驗(yàn)。

發(fā)表于：12/17/2020

基于區(qū)塊鏈的海洋數(shù)據(jù)采集與共享系統(tǒng)[模擬設(shè)計(jì)][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

為保障海洋數(shù)據(jù)的質(zhì)量和安全，針對(duì)海洋監(jiān)管的數(shù)據(jù)采集與共享需求，研究與分析了區(qū)塊鏈技術(shù)的原理與架構(gòu)，利用區(qū)塊鏈分布式存儲(chǔ)、去中心化服務(wù)、不可篡改及可溯源的優(yōu)點(diǎn)，建立了基于區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)采集與共享系統(tǒng)。系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)采集及共享過(guò)程進(jìn)行完整、可靠的記錄，從源頭上保障數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可靠性，實(shí)現(xiàn)海洋多源數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)采集、安全共享和協(xié)同服務(wù)，為深入挖掘海洋大數(shù)據(jù)的價(jià)值，提高政府決策、海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展的服務(wù)質(zhì)量提供技術(shù)保障。

發(fā)表于：12/17/2020