久久久久青草线蕉亚洲麻豆,久久国产亚洲av无码四区

一種針對(duì)傳染病接觸者的遠(yuǎn)程監(jiān)控和隱私保護(hù)方法[其他][醫(yī)療電子]

目前的傳染病監(jiān)控大都只是對(duì)發(fā)病地區(qū)居民健康和位置數(shù)據(jù)的采集和分析，未給出針對(duì)接觸者健康監(jiān)控、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和確診收治的有效方法。因此，提出了一個(gè)針對(duì)接觸者健康監(jiān)控、位置軌跡記錄和疑似處理的完整系統(tǒng)模型，設(shè)計(jì)了基于手機(jī)注冊(cè)、身份認(rèn)證和加密機(jī)制的個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)方法，進(jìn)而提出了位置數(shù)據(jù)庫(kù)分離存儲(chǔ)和雙重加密的位置軌跡保護(hù)策略。理論安全分析表明：提出的遠(yuǎn)程監(jiān)控模型和隱私保護(hù)方法，能夠有效對(duì)抗傳輸攻擊和數(shù)據(jù)使用過程的隱私泄露。該研究有望為傳染病遠(yuǎn)程防控提供一種新的有效途徑。

發(fā)表于：2/23/2021 6:47:05 PM

反射放大型DDoS攻擊的預(yù)防策略研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

隨著計(jì)算機(jī)和通信技術(shù)的高速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)空間維度與現(xiàn)實(shí)世界的對(duì)照格外清晰，因此安全管理網(wǎng)絡(luò)空間顯得意義重大。針對(duì)近年來已公布的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中反射放大型分布式拒絕服務(wù)攻擊(Distributed Denial of Service，DDoS)安全問題，基于Memcached、DNS、NTP、SNMP、SSDP和CLDAP六種常見協(xié)議對(duì)所存在的漏洞進(jìn)行分析，搭建六種協(xié)議的服務(wù)器仿真環(huán)境，通過使用交互式數(shù)據(jù)包操作程序scapy編程，實(shí)現(xiàn)對(duì)仿真環(huán)境中目標(biāo)主機(jī)的IP欺騙和帶寬放大。通過ZoomEye獲取真實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的可用IP資源，以仿真環(huán)境中目標(biāo)主機(jī)IP作為受害者，測(cè)試真實(shí)環(huán)境中可用IP資源產(chǎn)生的欺騙效果和帶寬放大倍數(shù)，根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析反射放大型DDoS的危害并從服務(wù)器和受害者兩個(gè)角度給出防范策略。

發(fā)表于：2/23/2021 5:28:00 PM

MAX9814芯片在MFSK水聲通信抗幅度衰落中的應(yīng)用[其他][其他]

在集群海洋觀測(cè)、海洋物聯(lián)網(wǎng)(IoT)等應(yīng)用對(duì)低成本、小尺寸水聲通信設(shè)備的需求日益廣泛。低復(fù)雜度、高可靠性的多進(jìn)制移頻鍵控（MFSK）調(diào)制提供了一種有效的技術(shù)方案。針對(duì)水聲信道惡劣時(shí)-空-頻變特性給MFSK水聲通信帶來的嚴(yán)重幅度衰落，采用芯片MAX9814帶有的自動(dòng)增益控制功能對(duì)MFSK水聲通信進(jìn)行抗衰落處理，具有小尺寸、高集成的特點(diǎn)。淺海信道海試實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用MAX9814芯片夠有效地抑制水聲信道所造成的幅度衰落，改善水聲通信性能。

發(fā)表于：2/23/2021 9:21:00 AM

面向移動(dòng)邊緣計(jì)算基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的計(jì)算卸載算法[其他][其他]

針對(duì)移動(dòng)邊緣計(jì)算(Mobile Edge Computing，MEC)的計(jì)算卸載決策的問題，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法提出了一個(gè)在多用戶的MEC系統(tǒng)中的計(jì)算卸載決策算法(Offloading Decision algorithm based on Reinforcement Learning，ODRL)。ODRL算法根據(jù)任務(wù)模型、計(jì)算模型以及信道狀態(tài)對(duì)任務(wù)進(jìn)行卸載決策，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法求解最優(yōu)計(jì)算卸載策略。仿真結(jié)果證明了所提出的ODRL算法與基線策略相比，具有更低的系統(tǒng)總成本。

發(fā)表于：2/23/2021 9:12:00 AM

基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智慧工地[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

調(diào)查石油管道工程工地管理現(xiàn)狀，對(duì)現(xiàn)階段工地管理問題進(jìn)行分析并明確了突出問題，同時(shí)得到了工地管理需求，以需求為依據(jù)，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能及BIM等前沿技術(shù)構(gòu)建了智慧工地架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集處理、施工過程可視化、施工過程實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和各參與方協(xié)同作業(yè)。通過云計(jì)算、大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、存儲(chǔ)、分析、挖掘，輔助管理者決策，利用BIM模型集成各類信息，協(xié)同多方人員工作，實(shí)現(xiàn)工程目標(biāo)集成管理，轉(zhuǎn)變現(xiàn)有工地管理模式，推進(jìn)現(xiàn)有工地逐步邁向標(biāo)準(zhǔn)化、科學(xué)化、智慧化。

發(fā)表于：2/22/2021 9:07:00 AM

基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的寵物防丟可穿戴設(shè)備系統(tǒng)[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

為解決寵物丟失、找回困難的問題，提出了一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)寵物防丟可穿戴設(shè)備的設(shè)計(jì)。該系統(tǒng)近距離內(nèi)，通過低功耗藍(lán)牙4.2模塊實(shí)現(xiàn)手機(jī)微信小程序控制播放可穿戴設(shè)備的音樂以及點(diǎn)亮炫彩LED燈，提示寵物所處的位置,同時(shí)可以借助語(yǔ)音識(shí)別模塊，使用喚醒詞喚醒系統(tǒng)，用戶說出二級(jí)關(guān)鍵詞也可完成上述操作。在藍(lán)牙信號(hào)范圍之外，在微信小程序查看寵物可穿戴設(shè)備上GPS+GPRS定位模塊采集的定位及速度信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該設(shè)計(jì)系統(tǒng)功能完善，微信小程序端藍(lán)牙控制距離達(dá)到80 m，可穿戴設(shè)備GPS定位精度誤差控制在2 m以內(nèi)，語(yǔ)音識(shí)別功能穩(wěn)定性良好，能夠幫助主人及時(shí)尋找和控制寵物，避免寵物丟失造成的安全隱患和財(cái)產(chǎn)損失。

發(fā)表于：2/22/2021 8:54:00 AM

面向工控的協(xié)議解析方法應(yīng)用研究[其他][其他]

根據(jù)工控環(huán)境特點(diǎn)，通過分析現(xiàn)有的協(xié)議解析方法，提出了兩種面向工控的協(xié)議解析方法，分別為針對(duì)網(wǎng)絡(luò)通信數(shù)據(jù)包的網(wǎng)絡(luò)報(bào)文序列解析法和基于對(duì)目標(biāo)應(yīng)用程序進(jìn)行二進(jìn)制分析的協(xié)議解析法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)工控協(xié)議的語(yǔ)義級(jí)解析。最后進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)，證明了方法的有效性。

發(fā)表于：2/20/2021 5:09:00 PM

基于TGAM的無(wú)線腦電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)[其他][其他]

針對(duì)飛行人員日常模擬訓(xùn)練時(shí)監(jiān)測(cè)裝置便攜式、無(wú)線化的特殊要求，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于腦波模塊TGAM的無(wú)線腦電監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。采用Nordic 2.4G超低功耗無(wú)線平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了采集設(shè)備與監(jiān)測(cè)電腦之間的無(wú)線傳輸。系統(tǒng)具有低功耗、小型化、易使用的特點(diǎn)，可實(shí)時(shí)監(jiān)控飛行員模擬訓(xùn)練期間的腦電圖并反饋專注度和冥想度指標(biāo)。

發(fā)表于：2/20/2021 11:18:00 AM

二值VGG卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器優(yōu)化設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

基于FPGA的二值卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器研究大多是針對(duì)小尺度的圖像輸入，而實(shí)際應(yīng)用主要以YOLO、VGG等大尺度的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為骨干網(wǎng)絡(luò)。通過從網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹⒘魉€等層面對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，從而解決邏輯資源以及性能瓶頸，實(shí)現(xiàn)輸入尺度更大、網(wǎng)絡(luò)層次更深的二值VGG神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器。采用CIFAR-10數(shù)據(jù)集對(duì)基于FPGA的VGG卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器優(yōu)化設(shè)計(jì)進(jìn)行驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了81%的識(shí)別準(zhǔn)確率以及219.9 FPS的識(shí)別速度，驗(yàn)證了優(yōu)化方法的有效性。

發(fā)表于：2/20/2021 11:10:00 AM

融合多特征TFIDF文本分析的汽車造型需求提取方法[其他][其他]

針對(duì)汽車造型智能設(shè)計(jì)領(lǐng)域中如何有效提取用戶需求的問題，提出一種融合多特征TFIDF(詞頻-逆向文件頻率)文本分析的汽車造型需求提取方法。首先，通過基于互信息與邊界自由度獲取大量未登錄的專業(yè)詞匯，優(yōu)化和修正簡(jiǎn)單分詞后的詞匯；然后針對(duì)經(jīng)典TFIDF算法的局限性，引入詞匯特征因素與情感特征因素，獲取用戶需求特征候選集；最后根據(jù)設(shè)定的閾值得到有效的用戶需求。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，融合多特征TFIDF文本分析算法在特征提取方面有一定優(yōu)勢(shì)，能有效提取文本中關(guān)于汽車造型的用戶需求。

發(fā)表于：2/8/2021 11:47:00 AM