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一種基于國產(chǎn)嵌入式CPU核的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SoC設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

基于國產(chǎn)嵌入式CPU核CK803S及其SoC設(shè)計平臺，設(shè)計一款BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SoC。給出了SoC的設(shè)計結(jié)構(gòu)及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件加速器的設(shè)計方案，針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件加速器中非線性的Sigmod和Guass激活函數(shù)，選擇了一種既不影響速度又節(jié)約資源的方法來實現(xiàn)，并對其性能、功耗進(jìn)行優(yōu)化。驗證結(jié)果表明，設(shè)計滿足要求。

發(fā)表于：4/13/2021 9:47:00 AM

基于爬蟲和TFIDF-NB算法的微博情感分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對微博網(wǎng)絡(luò)輿情信息量大、無規(guī)則、隨機(jī)變化的特點(diǎn)，提出TFIDF-NB(Term Frequency Inverse Document Frequency-Naive Bayes)用于微博情感分析，設(shè)計與實現(xiàn)了一個基于Scrapy框架的微博評論爬蟲，將某熱點(diǎn)事件的若干條微博評論進(jìn)行爬取并存進(jìn)數(shù)據(jù)庫，然后進(jìn)行文本分割、LDA(Latent Dirichlet Allocation)主題聚類，最后使用TFIDF-NB算法進(jìn)行情感分類。實驗結(jié)果表明，TFIDF-NB算法平均準(zhǔn)確率高于線性支持向量機(jī)算法和K近鄰算法，在精確率和召回率方面高于K近鄰算法，具有較好的情感分類效果。

發(fā)表于：4/13/2021 9:39:00 AM

一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的Tor網(wǎng)絡(luò)識別探測技術(shù)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

Tor是一種基于洋蔥路由通信協(xié)議建立的隱蔽加密通信系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)有路由、數(shù)據(jù)加密等協(xié)議，構(gòu)建了一套保護(hù)通信實體的身份隱匿機(jī)制，使得經(jīng)過Tor網(wǎng)絡(luò)傳播的數(shù)據(jù)難以被有效追蹤和分析。然而近年來這項隱蔽通信技術(shù)被罪犯大量使用，已成為網(wǎng)絡(luò)犯罪和非法交易的溫床。為有效應(yīng)對該問題，提出一項基于機(jī)器學(xué)習(xí)的Tor網(wǎng)絡(luò)識別檢測技術(shù)，通過主動生成Tor網(wǎng)絡(luò)流量，基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實施流特征提取與檢測，從而發(fā)現(xiàn)參與Tor通信的網(wǎng)絡(luò)實體及其通信類型，進(jìn)而檢出潛在的惡意暗網(wǎng)用戶。實驗表明，該方法可有效識別Tor通信實體以及通信行為，如電子郵件和FTP應(yīng)用等。

發(fā)表于：4/12/2021 9:19:00 AM

匿名通信綜述[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

匿名通信系統(tǒng)是指建立在網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用層之上，結(jié)合數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)、內(nèi)容加密、流量混淆等一系列技術(shù)，實現(xiàn)通信實體之間關(guān)聯(lián)關(guān)系和通信內(nèi)容對第三方隱藏的網(wǎng)絡(luò)。在商業(yè)秘密傳輸、電子投票等使用場景中，保證用戶的個人身份、行為不被網(wǎng)絡(luò)竊聽者所識別是重要的評價標(biāo)準(zhǔn)，匿名通信系統(tǒng)正是為了解決上述問題。匿名通信系統(tǒng)具有消息不可溯源、通信無法被第三方監(jiān)測等特點(diǎn)。一方面，從數(shù)據(jù)隱蔽傳輸?shù)慕嵌龋涿ㄐ畔到y(tǒng)能夠增強(qiáng)系統(tǒng)的安全性，另一方面，由于匿名通信技術(shù)的濫用，非法構(gòu)建的私有隱蔽服務(wù)花樣繁多、層出不窮，給網(wǎng)絡(luò)安全和社會安定帶來了巨大危害，因此，對目前匿名通信系統(tǒng)和技術(shù)進(jìn)行梳理，有助于了解匿名通信技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀，進(jìn)而更為合理地利用匿名通信技術(shù)，構(gòu)建匿名通信系統(tǒng)，實現(xiàn)信息安全可靠傳輸。

發(fā)表于：4/12/2021 9:08:00 AM

混合集成技術(shù)代際及發(fā)展研究[其他][其他]

混合集成技術(shù)是一種將零級封裝直接組裝封裝為1～3級封裝模塊或系統(tǒng)，以滿足航空、航天、電子及武器裝備對產(chǎn)品體積小、重量輕、功能強(qiáng)、可靠性高、頻率寬、精密度高、穩(wěn)定性好需求的高端封裝技術(shù)。從20世紀(jì)70年代至今，混合集成技術(shù)歷經(jīng)了從厚薄膜組裝到多芯片組件(MCM)、系統(tǒng)級封裝(SiP)、微系統(tǒng)集成等階段。它始終專注于微觀器件與宏觀器件的聯(lián)結(jié)，是一種融合設(shè)計、材料、工藝、工程、實驗的多學(xué)科持續(xù)創(chuàng)新技術(shù)。通過分析研究不同時期混合集成技術(shù)的工藝特征、技術(shù)要點(diǎn)和典型產(chǎn)品，通過歸納與總結(jié)首次提出混合集成技術(shù)代際劃分，同時根據(jù)不同代際的技術(shù)特征與趨勢，對下一代混合集成技術(shù)的發(fā)展方向進(jìn)行預(yù)測。

發(fā)表于：4/9/2021 1:11:00 PM

面向電力通信網(wǎng)邊緣計算的缺陷診斷研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

電力通信網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)大以及智能電網(wǎng)的部署給運(yùn)維中心帶來了海量數(shù)據(jù)以及計算壓力。邊緣計算技術(shù)可以緩解電網(wǎng)管理平臺處理海量數(shù)據(jù)的壓力以及減小計算開銷，協(xié)助運(yùn)維人員高效完成缺陷診斷和檢修。重點(diǎn)考慮了電力通信網(wǎng)邊緣計算新生態(tài)下的運(yùn)維流程，提出了一種基于邊緣計算架構(gòu)結(jié)合知識圖譜技術(shù)的電力通信網(wǎng)缺陷診斷技術(shù)方案。為了改進(jìn)傳統(tǒng)的基于規(guī)則的缺陷診斷技術(shù)，提高其可靠性和效率，該系統(tǒng)融合了多種智能方法用以實現(xiàn)邊緣計算架構(gòu)下的缺陷診斷，通過對設(shè)備告警日志的分析和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞母檶崿F(xiàn)對缺陷的及時發(fā)現(xiàn)和派單維護(hù)。

發(fā)表于：4/9/2021 12:58:00 PM

能源互聯(lián)網(wǎng)中需求側(cè)資源參與電網(wǎng)控制的邊云協(xié)同技術(shù)研究[其他][智能電網(wǎng)]

能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)需求側(cè)可調(diào)節(jié)電力負(fù)荷資源與輸配電資源、發(fā)電資源的信息融通，發(fā)揮需求側(cè)可調(diào)節(jié)電力負(fù)荷在電網(wǎng)供需平衡調(diào)節(jié)中的價值效益。通過整合需求側(cè)資源參與電網(wǎng)不同控制模式的優(yōu)缺點(diǎn)，提出了一種以電網(wǎng)側(cè)云平臺為主導(dǎo)、聚合商內(nèi)部分散協(xié)同加用戶側(cè)邊緣控制主動響應(yīng)的能源互聯(lián)網(wǎng)供需資源協(xié)調(diào)控制框架及方法，能夠有效提高可調(diào)負(fù)荷資源響應(yīng)電網(wǎng)調(diào)度的靈活性與快速性。

發(fā)表于：4/8/2021 9:09:00 AM

面向邊緣計算的電力通信網(wǎng)告警歸并技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

電力通信網(wǎng)的覆蓋范圍及復(fù)雜程度逐漸增大，為電力通信網(wǎng)帶來巨大的運(yùn)維壓力。通過部署邊緣節(jié)點(diǎn)在邊緣側(cè)完成數(shù)據(jù)采集和信息過濾，提供計算支持，能夠極大程度上緩解電力通信網(wǎng)管理側(cè)壓力。告警分析是運(yùn)維當(dāng)中的重難點(diǎn)問題，傳統(tǒng)的告警分析先使用規(guī)則對于告警進(jìn)行歸并從而減少后續(xù)處理的工作量，但是規(guī)則的完備需要大量專家知識和人力資源的投入且存在局限性。將無監(jiān)督聚類引入到電力通信邊緣云部署架構(gòu)下的告警歸并流程當(dāng)中，提出了一個新的輕量級算法，將基于密度的聚類方法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，DBSCAN)與現(xiàn)有的歸并規(guī)則進(jìn)行結(jié)合，結(jié)果表明加入無監(jiān)督學(xué)習(xí)能夠顯著提高告警歸并的效果，切實提高了電力通信網(wǎng)運(yùn)維中缺陷定位的準(zhǔn)確性和完備性。

發(fā)表于：4/8/2021 8:59:00 AM

“雨燕”敏捷智能計算系統(tǒng)及應(yīng)用研究[其他][其他]

針對部分工業(yè)所處惡劣邊緣環(huán)境往往缺乏充足的計算存儲和網(wǎng)絡(luò)資源，但又具有典型的超實時毫秒級數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用場景需求，從總體架構(gòu)、軟硬件組成、關(guān)鍵技術(shù)3個方面介紹了基于敏捷智能計算技術(shù)的“雨燕”系統(tǒng)。該系統(tǒng)已在風(fēng)電設(shè)備中得到驗證性應(yīng)用，提升了用戶優(yōu)化風(fēng)機(jī)運(yùn)維檢測能力，減少停機(jī)損失，降低運(yùn)維成本，同時展望了依托敏捷智能集群計算技術(shù)實現(xiàn)從單體風(fēng)機(jī)智能運(yùn)維到大規(guī)模風(fēng)場智能運(yùn)營的智慧風(fēng)電應(yīng)用前景。

發(fā)表于：4/7/2021 11:58:00 AM

面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)OLT融合邊緣計算的探索[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)場存在大量異構(gòu)設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)帶來的復(fù)雜性以及工業(yè)生產(chǎn)的實時性和可靠性問題，如果數(shù)據(jù)分析和控制邏輯全部在云端實現(xiàn)，難以滿足工業(yè)場景的網(wǎng)絡(luò)需求，而通過邊緣計算在服務(wù)實時性和可靠性方面能夠滿足工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展需求。提出了面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的OLT融合邊緣計算三種技術(shù)方案，主要通過邊緣計算和OLT的業(yè)務(wù)連接、路由轉(zhuǎn)發(fā)以及管理功能等方面進(jìn)行了分析。對比了具有增值功能的OLT內(nèi)置型邊緣計算、具有通用功能的OLT內(nèi)置型邊緣計算以及OLT外置型邊緣計算三種方案的差異性，根據(jù)其差異性提出了適用于不同工廠的場景需求。

發(fā)表于：4/7/2021 11:51:00 AM