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岸基對(duì)海雷達(dá)STC曲線設(shè)計(jì)與性能對(duì)比[其他][其他]

雷達(dá)對(duì)海探測(cè)過程中，近程海雜波回波功率大，嚴(yán)重影響雷達(dá)接收機(jī)工作和后續(xù)信號(hào)處理，為了平衡雷達(dá)接收機(jī)的增益和靈敏度，需要合理設(shè)計(jì)靈敏度時(shí)間控制(STC)曲線。介紹了利用GARCH模型、多項(xiàng)式函數(shù)、雷達(dá)距離方程和指數(shù)函數(shù)的四種STC設(shè)計(jì)曲線方法，采用高、低兩種海況下實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)四種STC曲線的近程海雜波抑制性能進(jìn)行了對(duì)比分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在高、低兩種海況下，雷達(dá)距離方程形式的STC曲線抑制海雜波性能顯著；GARCH模型建模的STC曲線適用于低海況下；多項(xiàng)式形式和指數(shù)形式的STC曲線在不同海況下效果接近。

發(fā)表于：8/9/2022 10:37:00 AM

基于多重注意力引導(dǎo)的人群計(jì)數(shù)算法[其他][其他]

針對(duì)實(shí)際場(chǎng)景中存在的人群非均勻分布問題，提出了一種基于多重注意力引導(dǎo)的人群計(jì)數(shù)算法。首先，基于輕量級(jí)金字塔切分注意力機(jī)制構(gòu)建了自頂向下的特征融合路徑，旨在促進(jìn)高層語義信息和低層空間細(xì)節(jié)的融合，生成高級(jí)語義和空間細(xì)節(jié)兼?zhèn)涞母哔|(zhì)量特征圖；然后，提取并融合多尺度上下文信息，以此生成關(guān)注于不同密度分布模式的注意力權(quán)重圖；最后，通過注意力權(quán)重圖指導(dǎo)密度回歸網(wǎng)絡(luò)識(shí)別不同分布狀態(tài)下的行人目標(biāo)，增強(qiáng)模型對(duì)密度變化的適應(yīng)性，生成高質(zhì)量人群密度圖。在ShanghaiTech、UCF_QNRF和JHU-CROWD++三個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)來說明所提算法的先進(jìn)性。

發(fā)表于：7/20/2022 10:18:04 PM

基于標(biāo)簽嵌入的多模態(tài)多標(biāo)簽情感識(shí)別算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

多模態(tài)情感分析目前是多模態(tài)分析和自然語言處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，在商品推薦、智能客服等場(chǎng)景中具有廣泛的應(yīng)用。現(xiàn)有的方法在多標(biāo)簽場(chǎng)景下對(duì)標(biāo)簽間依賴性表示不充分，并且忽略了模態(tài)特征之間語義差距。對(duì)此提出了一種基于標(biāo)簽嵌入的多模態(tài)多標(biāo)簽情感識(shí)別算法，通過訓(xùn)練的標(biāo)簽嵌入向量捕獲標(biāo)簽之間依賴關(guān)系，對(duì)模態(tài)特征添加約束減小模態(tài)之間的語義差距。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該算法在多模態(tài)多標(biāo)簽情感識(shí)別任務(wù)中在準(zhǔn)確率和漢明損失指標(biāo)上相較于現(xiàn)有方法有明顯提升。

發(fā)表于：7/20/2022 10:10:09 PM

針對(duì)在線教育情感分析的數(shù)據(jù)擴(kuò)充研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

在互聯(lián)網(wǎng)上大量主觀性的評(píng)論具有豐富的研究價(jià)值，可以通過對(duì)評(píng)論的分析獲取評(píng)論的情感極性。在對(duì)大量評(píng)論進(jìn)行情感分析時(shí)，存在時(shí)間和人力消耗過多等問題，針對(duì)該問題，提出了基于聚類分析的文本數(shù)據(jù)擴(kuò)充方法：在對(duì)少量關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注的基礎(chǔ)上，通過聚類分析標(biāo)注大量數(shù)據(jù)，以減少情感分析在實(shí)際應(yīng)用中的成本。以在線教育平臺(tái)的評(píng)論為例，對(duì)目前多個(gè)主流在線教育平臺(tái)上爬取的共569 970條中文評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行少量標(biāo)注，然后使用該方法進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)充，最后基于目前多個(gè)主流機(jī)器學(xué)習(xí)模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行情感分析訓(xùn)練。研究結(jié)果表明，數(shù)據(jù)處理經(jīng)過聚類后取得較好的數(shù)據(jù)擴(kuò)充效果，其中采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行的情感分析，準(zhǔn)確度可以達(dá)到96.5%。

發(fā)表于：7/20/2022 10:05:44 PM

一種基于高程數(shù)據(jù)的全球地形高度檢測(cè)方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

在飛行模擬器訓(xùn)練領(lǐng)域，很多分系統(tǒng)都需要實(shí)時(shí)獲取飛行位置的地形高度?；谛l(wèi)星影像高程數(shù)據(jù)，提出了一個(gè)全球范圍的地形高度檢測(cè)方法。該方法將全球高程數(shù)據(jù)按度進(jìn)行區(qū)域劃分和規(guī)范化命名，然后基于碰撞檢測(cè)的思想，從飛行當(dāng)前位置垂直向下求取與地形面的交點(diǎn)，交點(diǎn)處的高程值即地形高度。針對(duì)不同采樣間距、不同分塊大小情況下的算法檢測(cè)效率進(jìn)行了比較分析，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該檢測(cè)方法能夠較好地滿足實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性要求。

發(fā)表于：7/20/2022 10:01:54 PM

基于FPGA的多路安全連接抗重放攻擊設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

重放攻擊是一種常見的網(wǎng)絡(luò)攻擊手段，為了提高網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的安全性，提出一種基于FPGA實(shí)現(xiàn)抗重放攻擊的設(shè)計(jì)方案。結(jié)合工程實(shí)踐，首先介紹了安全連接通信原理，并詳細(xì)討論了抗重放實(shí)現(xiàn)機(jī)制，在此基礎(chǔ)上創(chuàng)造性提出多路安全連接并發(fā)抗重放設(shè)計(jì)方案。測(cè)試結(jié)果表明，該技術(shù)能夠滿足多路安全連接通信的同時(shí)實(shí)現(xiàn)抗重放的應(yīng)用需求，而且實(shí)現(xiàn)協(xié)議簡單，數(shù)據(jù)吞吐率高，對(duì)工程實(shí)現(xiàn)有一定的借鑒意義。

發(fā)表于：7/20/2022 9:58:23 PM

一種基于網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)安全用戶發(fā)現(xiàn)方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

發(fā)現(xiàn)社交媒體中的網(wǎng)絡(luò)安全用戶對(duì)于追蹤網(wǎng)絡(luò)安全動(dòng)態(tài)有重要意義，針對(duì)這一特定領(lǐng)域用戶的發(fā)現(xiàn)，提出了一種新的發(fā)現(xiàn)方法。首先利用社交媒體節(jié)點(diǎn)間的相互關(guān)注關(guān)系建立有向關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，然后用網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)模型Node2vec生成節(jié)點(diǎn)的向量表示，并將收集到的網(wǎng)絡(luò)安全關(guān)鍵字轉(zhuǎn)化為特征向量，拼接后輸入分類算法進(jìn)行預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在社交媒體網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)集上，所提方法的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率優(yōu)于現(xiàn)有的其他特定領(lǐng)域用戶發(fā)現(xiàn)算法。

發(fā)表于：7/20/2022 9:52:55 PM

基于內(nèi)生安全的數(shù)據(jù)共享信息系統(tǒng)架構(gòu)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

在研究了我國數(shù)據(jù)共享信息化發(fā)展的階段規(guī)律和相應(yīng)架構(gòu)體系變遷的基礎(chǔ)上，結(jié)合我國數(shù)據(jù)治理法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)體系要求和PKS自主計(jì)算體系發(fā)展現(xiàn)狀,研究在可信安全計(jì)算環(huán)境中數(shù)據(jù)不脫離數(shù)據(jù)擁有方的、可主動(dòng)免疫的架構(gòu)設(shè)計(jì)原則、實(shí)現(xiàn)方案,包括底層可信的基礎(chǔ)軟硬件系統(tǒng)，上層應(yīng)用零信任的主動(dòng)審計(jì)防御體系，以及“數(shù)據(jù)擁有方主導(dǎo)+數(shù)據(jù)交易第三方負(fù)責(zé)的可信網(wǎng)絡(luò)路由交換集中運(yùn)維”的數(shù)據(jù)共享建設(shè)思路、建設(shè)內(nèi)容、實(shí)施路徑等。最后指出未來數(shù)據(jù)共享應(yīng)用場(chǎng)景中可能面臨的新風(fēng)險(xiǎn)、新問題，并提出構(gòu)建符合法理要求和內(nèi)生安全理念的新一代信息化架構(gòu)體系的一些綜合建議。

發(fā)表于：7/20/2022 9:47:00 PM

Tor隱藏服務(wù)DoS攻擊方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

Tor隱藏服務(wù)能保護(hù)服務(wù)提供方身份地址位置隱私。在分析Tor隱藏服務(wù)協(xié)議的基礎(chǔ)上，提出了針對(duì)隱藏服務(wù)進(jìn)行DoS攻擊的策略。針對(duì)Tor隱藏服務(wù)發(fā)布、鏈路建立以及數(shù)據(jù)傳輸?shù)牟煌A段對(duì)隱藏服務(wù)目錄、引入節(jié)點(diǎn)、隱藏服務(wù)守衛(wèi)節(jié)點(diǎn)以及隱藏服務(wù)器等隱藏服務(wù)相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)實(shí)施基于帶寬和內(nèi)存的DoS攻擊，達(dá)到降低隱藏服務(wù)可用性的目的。通過仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了攻擊驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)守衛(wèi)節(jié)點(diǎn)的DoS攻擊具有較好的攻擊效果，采用帶寬級(jí)別DoS攻擊，自定義構(gòu)建20個(gè)長路徑能夠消耗守衛(wèi)節(jié)點(diǎn)大約1.2 MB/s的帶寬資源，令普通用戶獲取隱藏服務(wù)的延遲時(shí)間中位數(shù)從9 s上升到30 s。采用內(nèi)存級(jí)別的DoS攻擊策略，敵手每構(gòu)建一個(gè)內(nèi)存級(jí)別的停止讀攻擊連接消耗大約60 KB/s的帶寬資源就能以6 MB/s的速率消耗守衛(wèi)節(jié)點(diǎn)內(nèi)存。

發(fā)表于：7/20/2022 9:43:49 PM

一種推薦模式下的謠言傳播模型[通信與網(wǎng)絡(luò)][數(shù)據(jù)中心]

發(fā)表于：7/20/2022 9:38:16 PM