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融合懲罰因子和時間權(quán)重的協(xié)同過濾推薦算法[人工智能][工業(yè)自動化]

協(xié)同過濾算法是一種經(jīng)典的推薦算法，思想是依據(jù)近鄰用戶或者相似物品對目標(biāo)進(jìn)行推薦，常被應(yīng)用在各類推薦系統(tǒng)中。但傳統(tǒng)算法過分考慮熱門物品對評分的影響，而忽略了冷門物品對用戶興趣特征度量的貢獻(xiàn)，也未考慮用戶興趣動態(tài)變化的問題。對此，提出一種新的相似度改進(jìn)算法，改進(jìn)后的協(xié)同過濾算法將物品熱門懲罰因子和時間數(shù)據(jù)權(quán)重進(jìn)行加權(quán)計算，優(yōu)化了用戶相似度計算方法，形成了一種新的相似性度量模型。利用MovieLens電影推薦數(shù)據(jù)集驗證改進(jìn)后的算法，實驗結(jié)果表明，該算法將推薦平均絕對誤差(MAE)與傳統(tǒng)算法相比降低了13.2%，推薦質(zhì)量有了明顯提升。

發(fā)表于：12/15/2020

紅旗旗艦級智慧全能電動SUV E-HS9搭載高通C-V2X解決方案[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車電子]

　　LTE-V2X（也被稱為 C-V2X）是面向車聯(lián)網(wǎng)通信的全球解決方案，旨在通過車輛之間的高性能實時直連通信以及車輛與路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施之間的通信，來提升汽車安全、交通效率和自動駕駛能力。

發(fā)表于：12/15/2020

電力物聯(lián)網(wǎng)信息安全防護(hù)技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

介紹了電力物聯(lián)網(wǎng)在配電網(wǎng)的應(yīng)用場景，總結(jié)了我國電力物聯(lián)網(wǎng)信息安全防護(hù)的發(fā)展歷程，分析了當(dāng)前電力物聯(lián)網(wǎng)信息安全應(yīng)用中存在的主要問題和解決電力物聯(lián)網(wǎng)信息安全的關(guān)鍵技術(shù)，最后提出了電力物聯(lián)網(wǎng)終端本體的信息安全防護(hù)的四道防線模型和實踐。

發(fā)表于：12/14/2020

一種支持工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)故障檢測的混合互認(rèn)證方案[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）中，工業(yè)機(jī)器人和員工在制造過程中扮演著非常重要的角色。一個安全、高效的工業(yè)機(jī)器人和員工認(rèn)證方案一直是研究熱點，并面臨諸多挑戰(zhàn)。例如，工業(yè)機(jī)器人和員工在身份驗證階段容易受到模擬和去同步攻擊。同時，控制中心很難找到不受控制的工業(yè)機(jī)器人。針對上述情況，提出了一種支持工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)故障檢測的混合互認(rèn)證方案。分別為員工和工業(yè)機(jī)器人（IR）設(shè)計了基于橢圓曲線加密（ECC）的認(rèn)證和基于物理不可克隆函數(shù)（PUF）的認(rèn)證。使用了基于閾值的故障檢測，添加了禁用表以防止無授權(quán)員工訪問監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集中心（SCDAC）。最后，分析論證了該方案的可行性和高效性。

發(fā)表于：12/14/2020

基于組件技術(shù)的通用指揮系統(tǒng)框架設(shè)計[模擬設(shè)計][其他]

在國產(chǎn)化背景下，針對航天測控體系中指揮顯示軟件系統(tǒng)(簡稱指顯系統(tǒng))在設(shè)計和開發(fā)過程中可移植性、可復(fù)用性較低的問題，在分析指顯系統(tǒng)的任務(wù)需求和體系結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，提出了基于組件技術(shù)的通用指顯系統(tǒng)框架(General Command and Display Architecture，GCDA)，解決了顯示平臺/編輯平臺與組件耦合問題，使用Qt實現(xiàn)了基于組件的指顯系統(tǒng)原型。GCDA框架和組件化方法是指顯系統(tǒng)研發(fā)技術(shù)的積累和提升，在提高航天測控軟件的研發(fā)水平方面提供了可行的技術(shù)途徑。

發(fā)表于：12/14/2020

低成本脈沖激光測距系統(tǒng)研究[測試測量][其他]

基于脈沖飛行時間測距法構(gòu)建了一套近程高精度脈沖激光測距系統(tǒng)，系統(tǒng)采用直接探測工作方式，利用FPGA(Field Programmable Gate Array)主控芯片控制脈沖激光的發(fā)射以及回波信號的采集和處理，進(jìn)而實現(xiàn)高精度測距。在實驗室條件下，借助測距性能驗證實驗，獲得了泡沫板目標(biāo)的距離信息，且系統(tǒng)測距精度可達(dá)5.43 mm@8.08 m。主要介紹了脈沖激光測距系統(tǒng)的工作原理、系統(tǒng)構(gòu)成以及基于FPGA的距離信息提取算法。

發(fā)表于：12/14/2020

基于FPGA的功率譜分析系統(tǒng)[其他][其他]

針對激光雷達(dá)的微弱信號探測，設(shè)計了一種實時功率譜分析系統(tǒng)。系統(tǒng)使用12位1 GS/s的模數(shù)轉(zhuǎn)換器(Analog to Digital Converter，ADC)進(jìn)行采樣，采用FPGA作為數(shù)據(jù)采集處理的控制核心，并通過DDR3及千兆以太網(wǎng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲上傳。在上位機(jī)軟件控制下，結(jié)合各個功能模塊，實現(xiàn)了參數(shù)可配置的兩種功率譜估計方案。測試結(jié)果表明，系統(tǒng)有效提升了數(shù)據(jù)處理速度，并通過分段累加改善了功率譜估計的性能。

發(fā)表于：12/14/2020

命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中基于Dec-POMDP的緩存策略[其他][其他]

針對命名數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)(Named Data Networks，NDN)中數(shù)據(jù)緩存的問題，提出了一種基于分布式部分可觀測馬爾科夫決策過程(Dec-POMDP)的緩存優(yōu)化模型。在該模型框架下，NDN網(wǎng)絡(luò)節(jié)點間以分布式協(xié)作的方式逐漸收斂至最優(yōu)聯(lián)合緩存策略，從而使NDN中的有限緩存資源得到充分利用。仿真實驗表明，與現(xiàn)有NDN緩存方法相比，該方法能有效提升NDN網(wǎng)絡(luò)的緩存效率，實現(xiàn)較高的緩存命中率及較小的請求平均跳數(shù)。

發(fā)表于：12/14/2020

基于YOLO改進(jìn)殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的車輛檢測方法[測試測量][汽車電子]

針對車輛檢測任務(wù)，設(shè)計更高效、精確的網(wǎng)絡(luò)模型是行業(yè)研究的熱點，深層網(wǎng)絡(luò)模型具有比淺層網(wǎng)絡(luò)模型更好的特征提取能力，但構(gòu)建深層網(wǎng)絡(luò)模型時將導(dǎo)致梯度消失、模型過擬合等問題，應(yīng)用殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以緩解此類問題?；赮OLO算法，改進(jìn)殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，加深網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，設(shè)計了一種含有68個卷積層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，同時對輸入圖像進(jìn)行預(yù)處理，保證目標(biāo)在圖像上不變形失真，最后在自定義的車輛數(shù)據(jù)集上對模型進(jìn)行訓(xùn)練與測試，并將實驗結(jié)果與YOLOV3模型進(jìn)行對比，實驗表明，本文設(shè)計的模型檢測精準(zhǔn)度(AP)達(dá)90.63%，較YOLOV3提高了4.6%。

發(fā)表于：12/14/2020

計算機(jī)程序基因技術(shù)初探[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

計算機(jī)程序基因技術(shù)是在惡意程序不斷演化與檢測識別技術(shù)的對抗博弈中發(fā)展起來的，傳統(tǒng)的惡意程序檢測技術(shù)已難以應(yīng)對惡意程序的快速動態(tài)增長趨勢，計算機(jī)程序基因技術(shù)開啟了惡意程序檢測分析的一個新的思路，從匯編指令層中萃取出計算機(jī)程序的真實行為意圖，從而對程序進(jìn)行分析和識別。根據(jù)給出的計算機(jī)程序基因的定義以及提取方法，可以找出計算機(jī)程序最本原的特征，有效提高新型的或變種的惡意程序的分析和檢測效率。

發(fā)表于：12/14/2020

端對端深度學(xué)習(xí)無損去圖像散射研究[其他][其他]

針對光線通過介質(zhì)會產(chǎn)生散射現(xiàn)象，提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的端對端圖像去散射方案，對于散射退化的圖片進(jìn)行退散射的處理，此方案不需要復(fù)雜的光學(xué)設(shè)備，應(yīng)用場景廣泛，在仿真和實際實驗中都取得了預(yù)期的結(jié)果。提出了一套利用拍攝屏幕來建立散射退化圖片和無散射圖片的數(shù)據(jù)集的方法，且這一方法在許多其他的圖像處理圖像恢復(fù)工作中有應(yīng)用價值。

發(fā)表于：12/14/2020

基于AHP-模糊綜合評價法的泄露數(shù)據(jù)價值評估模型[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

以個人隱私信息為例構(gòu)建了一種泄露數(shù)據(jù)價值評估的模型。首先建立了包含不同類型數(shù)據(jù)的泄露數(shù)據(jù)集，通過抽取個人隱私相關(guān)的信息元素進(jìn)行建模，利用層次分析法對各準(zhǔn)則層的元素進(jìn)行計算，得到個人隱私信息元素泄露價值的權(quán)重比例，并進(jìn)行了一致性檢驗，通過模糊綜合評價的方法對個人隱私信息泄露數(shù)據(jù)價值進(jìn)行評價，得到泄露價值的評估結(jié)果。

發(fā)表于：12/14/2020

從人才培養(yǎng)體系建設(shè)談實踐型網(wǎng)絡(luò)空間安全人才培養(yǎng)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

近年來，我國高度重視網(wǎng)絡(luò)空間安全人才的培養(yǎng)與體系建設(shè)。網(wǎng)絡(luò)安全的競爭歸根結(jié)底是人才的競爭，網(wǎng)絡(luò)空間安全人才體系與機(jī)制的建立，對網(wǎng)絡(luò)安全人才培養(yǎng)至關(guān)重要。從美國、歐盟、日本等政府對網(wǎng)絡(luò)安全人才培養(yǎng)體系進(jìn)行介紹，并對我國當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全人才培養(yǎng)體系現(xiàn)狀進(jìn)行深度分析，同時給出網(wǎng)絡(luò)安全人才培養(yǎng)的思路和方法。圍繞“培養(yǎng)實踐型的網(wǎng)絡(luò)安全人才”的核心思想，在高校建立網(wǎng)絡(luò)空間安全靶場，以系統(tǒng)化、實踐化方式來培養(yǎng)高質(zhì)量的網(wǎng)絡(luò)安全人才。

發(fā)表于：12/14/2020

基于Star-Gan的人臉互換算法[人工智能][工業(yè)自動化]

基于Star-Gan的人臉互換算法易旭，白天(中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 軟件學(xué)院，安徽合肥 230026)基于深度學(xué)習(xí)的人臉互換算法會因背景人臉環(huán)境的明亮程度、人臉表情、姿勢等因素影響換臉效果，現(xiàn)階段的人臉互換模型存在固有的弊端。采用Patch-Gan(Generative Adversarial Networks)的判別器結(jié)構(gòu)能通過全卷積網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)人臉局部一致性的效果。生成器將Unet結(jié)構(gòu)的編碼器的特征輸出作為輸入，能考慮多層信息細(xì)節(jié)。整體模型架構(gòu)采用Star-Gan的模型，引入實例歸一化層能保證圖像的獨立性。最后在Face-Forensics++人臉互換數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗證，結(jié)果表明，融合的模型有較好的生成效果和細(xì)節(jié)。

發(fā)表于：12/14/2020

基于參數(shù)約束的分支覆蓋符號執(zhí)行優(yōu)化算法[其他][其他]

軟件質(zhì)量檢測常用的方法是軟件測試，符號執(zhí)行作為主流的測試技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于學(xué)術(shù)界與工業(yè)界中。但是隨著程序規(guī)模的增大和函數(shù)調(diào)用的增加，因某些路徑約束條件的特殊性，而難以生成正確的測試用例，從而導(dǎo)致符號執(zhí)行不能對所有路徑做到全覆蓋。為了提高符號執(zhí)行在特殊約束條件對路徑的覆蓋率等問題，本文提出了基于參數(shù)約束的符號執(zhí)行優(yōu)化算法。首先，該算法通過搜索收集程序代碼中函數(shù)的特殊參數(shù)，然后利用這些特殊參數(shù)作為約束條件，最后將約束條件添加到路徑的約束集中。該算法使符號執(zhí)行生成的測試用例更加精確，從而實現(xiàn)覆蓋特殊約束條件下的路徑分支，以提高符號執(zhí)行的精確性和路徑覆蓋率。在開源符號執(zhí)行平臺CREST中實驗并驗證上述優(yōu)化算法，驗證及測試結(jié)果表明本文提出的算法能夠提高符號執(zhí)行在特殊約束條件下對路徑的覆蓋率。

發(fā)表于：12/14/2020