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土地流轉(zhuǎn)聯(lián)盟鏈平臺的架構(gòu)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)是深化農(nóng)村改革的重要抓手。中國農(nóng)村土地信息碎片化嚴(yán)重，牽扯部門眾多，而土地流轉(zhuǎn)各利益關(guān)聯(lián)方素質(zhì)參差不齊，造成土地流轉(zhuǎn)中信任問題突出，嚴(yán)重影響并制約土地流轉(zhuǎn)市場健康發(fā)展。在分析農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)特性的基礎(chǔ)上，論證聯(lián)盟鏈在解決土地流轉(zhuǎn)具有技術(shù)優(yōu)勢，給出了土地流轉(zhuǎn)聯(lián)盟鏈平臺的架構(gòu)設(shè)計(jì)，將聯(lián)盟鏈與大數(shù)據(jù)相結(jié)合，設(shè)計(jì)土地流轉(zhuǎn)過程中土地確權(quán)登記、交易流轉(zhuǎn)、契約保障、價(jià)值體現(xiàn)全流程的聯(lián)盟鏈實(shí)現(xiàn)方案，并且與數(shù)據(jù)治理體系有機(jī)結(jié)合，不但提高數(shù)據(jù)的可靠性，同時(shí)強(qiáng)化后續(xù)數(shù)據(jù)使用的效果。

發(fā)表于：12/17/2020 1:24:57 PM

基于障礙Lyapunov函數(shù)的多智能體系統(tǒng)誤差約束同步[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動化]

帶誤差約束的多智能體同步除了要求多智能體的狀態(tài)同步以外，同時(shí)還要求同步誤差受給定的界約束。針對期望實(shí)現(xiàn)誤差約束的未知非線性領(lǐng)航-追隨者多智能體系統(tǒng)，提出了一種分布式神經(jīng)自適應(yīng)同步控制方法。首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似智能體動力學(xué)方程中的未知非線性項(xiàng)，提出了一種新的分布式障礙Lyapunov函數(shù)來限制同步誤差，然后根據(jù)所提出的障礙Lyapunov函數(shù)，通過穩(wěn)定性分析推導(dǎo)出分布式自適應(yīng)控制律。最后給出了一個(gè)仿真實(shí)例，驗(yàn)證了利用所提出的控制律可以實(shí)現(xiàn)同步誤差約束。

發(fā)表于：12/17/2020 1:10:06 PM

飛機(jī)舵機(jī)電動伺服系統(tǒng)復(fù)合控制方法研究[其他][工業(yè)自動化]

針對飛機(jī)舵機(jī)電動伺服系統(tǒng)存在多余力矩干擾不易抑制的問題，根據(jù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成及工作原理，建立了數(shù)學(xué)模型。設(shè)計(jì)了結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器參數(shù)整定、角速度前饋與力矩速度反饋的復(fù)合控制策略，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定特性和加載精度。利用MATLAB仿真環(huán)境進(jìn)行了系統(tǒng)動態(tài)特性實(shí)驗(yàn)。仿真結(jié)果表明，該方法不僅能夠有效抑制多余力，而且使系統(tǒng)具有良好跟蹤效果，完全能夠達(dá)到控制性能指標(biāo)的要求。

發(fā)表于：12/17/2020 1:02:50 PM

基于Anchor-free架構(gòu)的行人檢測方法[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

使用無預(yù)選框(Anchor-free)的檢測框架，設(shè)計(jì)了一種行人檢測算法。將深度殘差網(wǎng)絡(luò)(ResNet)作為特征提取網(wǎng)絡(luò)，與特征金字塔網(wǎng)絡(luò)(FPN)結(jié)構(gòu)相結(jié)合，使用了多尺度預(yù)測的方式進(jìn)行預(yù)測。把目標(biāo)中心點(diǎn)和尺寸作為一種高級的語義特征，將含有更多細(xì)節(jié)信息的淺層特征圖和含有更多語義信息的深層特征圖進(jìn)行融合。在Citypersons數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，相較現(xiàn)有行人檢測算法，提出的算法在輕微遮擋、一般遮擋和嚴(yán)重遮擋情況下漏檢率分別提升了1.11%~3.01%，0.15%~6.55%和0.59%~6.39%，檢測效果更好。

發(fā)表于：12/17/2020 11:05:00 AM

增加直線約束的網(wǎng)格化2D相機(jī)運(yùn)動估計(jì)算法[其他][其他]

相機(jī)運(yùn)動估計(jì)是視頻穩(wěn)像、視頻拼接等技術(shù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。網(wǎng)格變形模型可以在一定程度上解決傳統(tǒng)的單個(gè)2D仿射或單應(yīng)性變換模型難以處理的視差問題。在原CPW(Content Preserving Warping)算法的網(wǎng)格變形模型基礎(chǔ)上，添加直線保持約束，并根據(jù)特征點(diǎn)的分布和檢測出的直線結(jié)構(gòu)特征，自適應(yīng)地調(diào)整特征點(diǎn)約束、相似性約束和直線保持約束的權(quán)值。將三類約束均表示為二次項(xiàng)，利用稀疏線性系統(tǒng)求解得到網(wǎng)格化的相機(jī)運(yùn)動路徑。根據(jù)算法估計(jì)的相機(jī)運(yùn)動對圖像進(jìn)行變形可以保持圖像中人眼較為敏感的直線結(jié)構(gòu)不被破壞，直觀地提升了視覺效果，有效減少了圖像變形帶來的失真。

發(fā)表于：12/17/2020 10:49:00 AM

基于屬性加密的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫安全檢測工具的設(shè)計(jì)與運(yùn)用[模擬設(shè)計(jì)][信息安全]

提出網(wǎng)絡(luò)域數(shù)據(jù)密匙共享和準(zhǔn)入機(jī)制，創(chuàng)建新型數(shù)據(jù)庫密匙架構(gòu)。設(shè)計(jì)了基于數(shù)據(jù)屬性加密的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫安全檢測工具，就數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進(jìn)行屬性加密，重組加密文件關(guān)鍵序列架構(gòu)，在傳統(tǒng)CDM數(shù)據(jù)線性規(guī)劃算法的基礎(chǔ)上，引入加密文件序列信息，設(shè)計(jì)TRIE樹結(jié)構(gòu)，將數(shù)據(jù)序列項(xiàng)轉(zhuǎn)換為字母ID，利用存儲容器存儲數(shù)據(jù)項(xiàng)，建立Apriority數(shù)據(jù)序列索引，并生成索引檢索數(shù)據(jù)表，通過數(shù)據(jù)庫掃描，對異常項(xiàng)進(jìn)行隔離，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫安全檢測。仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，應(yīng)用上述檢測工具，數(shù)據(jù)庫文件誤用異常檢測率提高了17%，偽裝攻擊攔截率提高20%，可以肯定有效地提高計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫信息的安全性。

發(fā)表于：12/17/2020 10:22:00 AM

基于圈復(fù)雜度的階段動態(tài)符號執(zhí)行[其他][其他]

為了緩解動態(tài)符號執(zhí)行不可避免的路徑爆炸等問題，提出了基于圈復(fù)雜度的階段動態(tài)符號執(zhí)行CCSDSEM優(yōu)化算法。該算法通過計(jì)算約束判定條件為真的數(shù)量來衡量代碼的圈復(fù)雜度，然后依據(jù)圈復(fù)雜度的閾值進(jìn)行分階段動態(tài)符號執(zhí)行，使動態(tài)符號執(zhí)行梯度進(jìn)行，緩解路徑選擇指數(shù)爆炸，合理縮放符號執(zhí)行。最后在KLEE中實(shí)現(xiàn)CCSDSEM框架，并對測試程序做了檢測。CCSDSEM將符號執(zhí)行的運(yùn)行時(shí)間顯著縮短，提升了生成測試用例的數(shù)量。

發(fā)表于：12/17/2020 10:09:00 AM

一種虛實(shí)融合、智能隨需的安全服務(wù)平臺研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展以及社會信息化進(jìn)程的加快，在信息安全防護(hù)領(lǐng)域出現(xiàn)了一種新的業(yè)務(wù)模式，即基于云計(jì)算環(huán)境的安全服務(wù)提供模式。針對現(xiàn)有安全服務(wù)平臺存在的服務(wù)對象以及需求響應(yīng)程度方面的局限性，設(shè)計(jì)了一種安全服務(wù)平臺，將虛擬安全產(chǎn)品和實(shí)物安全產(chǎn)品相結(jié)合，為各類用戶提供動態(tài)、按需的安全服務(wù)，并對平臺關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用模式進(jìn)行了詳細(xì)闡述，使得安全作為一種服務(wù)，其所面向的用戶群體以及提供的服務(wù)產(chǎn)品種類都有了很大的擴(kuò)展，為安全服務(wù)新業(yè)務(wù)模式的推廣應(yīng)用提供了支撐。

發(fā)表于：12/17/2020 10:00:00 AM

工業(yè)控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全的主動防御技術(shù)研究與實(shí)踐[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

傳統(tǒng)的以安全產(chǎn)品構(gòu)成的“封、堵、查、殺”的被動式的安全防御難以面對日益嚴(yán)重的工業(yè)控制系統(tǒng)的定向網(wǎng)絡(luò)攻擊安全事件，構(gòu)建以業(yè)務(wù)為核心的網(wǎng)絡(luò)安全防御體系，方能確保所保護(hù)的工業(yè)控制系統(tǒng)應(yīng)用環(huán)境的可用性與穩(wěn)定性。從威脅主動發(fā)現(xiàn)、威脅主動抑制以及工業(yè)誘捕系統(tǒng)等技術(shù)進(jìn)行研究，構(gòu)建工業(yè)控制系統(tǒng)的主動防御系統(tǒng)，并實(shí)踐于真實(shí)的工業(yè)控制系統(tǒng)應(yīng)用環(huán)境。系統(tǒng)以面向業(yè)務(wù)安全運(yùn)營的態(tài)勢感知系統(tǒng)為控制中心，與融合AI技術(shù)的智能AI工業(yè)防火墻、智能主機(jī)安全防護(hù)系統(tǒng)、工控誘捕系統(tǒng)等智能檢測與防御安全設(shè)備實(shí)現(xiàn)智能防御聯(lián)動的威脅閉環(huán)控制與處理的機(jī)制

發(fā)表于：12/17/2020 9:53:00 AM

一種面向軟件定義網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢感知方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的飛速發(fā)展和新應(yīng)用的不斷涌現(xiàn)，拒絕服務(wù)攻擊作為網(wǎng)絡(luò)層攻擊的一個(gè)典例始終是安全人員重點(diǎn)防范的對象，而新興的SDN網(wǎng)絡(luò)在控制層和基礎(chǔ)設(shè)施層同樣也有受到拒絕服務(wù)攻擊的風(fēng)險(xiǎn)。在現(xiàn)有的安全技術(shù)中，網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知技術(shù)獨(dú)特的優(yōu)勢使之能同時(shí)有效地用于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)與SDN網(wǎng)絡(luò)。研究了應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知的相關(guān)算法，并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于JDL多傳感器數(shù)據(jù)融合的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知模型，并將其應(yīng)用于SDN網(wǎng)絡(luò)中對拒絕服務(wù)攻擊的感知和評估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示與單純使用IDS的方法相比，融合決策的誤報(bào)率和漏報(bào)率均有所下降，且輸出的態(tài)勢值具有一定的準(zhǔn)確度，符合系統(tǒng)安全管理人員直觀評估的結(jié)果。

發(fā)表于：12/16/2020 9:07:00 PM