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基于電力數(shù)據(jù)分析的污染物排放監(jiān)測方法研究[其他][其他]

在當下快速的發(fā)展過程中，社會的現(xiàn)代化建設對環(huán)境帶來了一定程度的破壞，為了實現(xiàn)持續(xù)性的社會發(fā)展，就需要對其各種生產(chǎn)生活所帶來的污染物進行良好的監(jiān)測。提供了一種對產(chǎn)污企業(yè)污染物排放過程進行科學監(jiān)測的方法，對智能電表采集的數(shù)據(jù)進行處理與分析，構建BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型對設備進行識別，從而判斷設備啟停狀態(tài)。形成了24小時不間斷的智能監(jiān)控，進而對企業(yè)的污染物排放監(jiān)管進行合理的監(jiān)控，實現(xiàn)對企業(yè)生產(chǎn)中污染排放的監(jiān)測，提升污染物的治理效果，具有較好的實際應用價值。

發(fā)表于：2/23/2021 7:57:26 PM

基于X-Linear和語義嵌入的視頻描述算法[模擬設計][工業(yè)自動化]

注意力機制和視頻語義嵌入使得視頻描述任務取得了顯著的提升，為更好地利用時序動態(tài)特征和語義信息，提出一種基于X-Linear的語義嵌入視頻描述算法(X-Linear Semantic Embedding Network，XLSNet)。該算法以基于編碼解碼器網(wǎng)絡為基礎，使用X-Linear注意力模塊對視頻特征進行編碼，該模塊使用雙線性池化來增加視頻時序特征的高階交互，最終提取豐富的時序動態(tài)特征；為充分利用視頻語義信息，使用語義嵌入的GRU和X-Linear作為解碼器對視頻描述進行生成。為防止過擬合現(xiàn)象，對解碼器的GRU使用了層歸一化和變分Dropout。所提出的算法僅僅使用了視頻幀特征，在公開視頻描述數(shù)據(jù)集MSVD上取得了很好的效果。

發(fā)表于：2/23/2021 7:46:45 PM

基于DeepLabv3的隨機褶皺防偽圖案識別研究[其他][其他]

針對現(xiàn)有防偽技術可靠性較低、容易被仿制、防偽成本高昂等問題，基于DeepLabv3，提出一種由熱膨脹系數(shù)失配產(chǎn)生壓縮應力形成隨機褶皺防偽標識圖案的識別方法。具體采用深度卷積網(wǎng)絡分類算法中DeepLabv3進行分類識別，通過優(yōu)化全連接層并設置不同的神經(jīng)元節(jié)點，提高識別網(wǎng)絡的分類準確率，縮減訓練時間，訓練準確率達96.58%，獲得了能對褶皺紋理圖案精準識別的網(wǎng)絡模型，實現(xiàn)具有安全性的防偽目的。

發(fā)表于：2/23/2021 7:30:00 PM

融合傳統(tǒng)特征與神經(jīng)網(wǎng)絡的深度偽造檢測算法[其他][其他]

人臉深度偽造檢測技術對于打擊虛假圖像/視頻泛濫具有至關重要的意義。提出了一種融合傳統(tǒng)特征與神經(jīng)網(wǎng)絡的檢測算法，算法結合了傳統(tǒng)特征具有可解釋性與神經(jīng)網(wǎng)絡高準確率的優(yōu)點，利用圖像灰度共生矩陣以及XceptionNet組成雙特征提取模塊，然后在全卷積網(wǎng)絡中充分考慮雙流融合特征信息，最終根據(jù)網(wǎng)絡多損失實現(xiàn)圖像真?zhèn)畏诸惻袥Q。在FaceForensics++數(shù)據(jù)集上進行了訓練和測試，實驗結果表明，相比現(xiàn)有深度學習算法，檢測準確率有明顯提升。而且由于引入的紋理特征具有一定的可解釋性，表現(xiàn)出良好的鑒別性能。

發(fā)表于：2/23/2021 7:16:35 PM

數(shù)字圖像處理在橋梁結構變形檢測的應用研究[其他][其他]

針對大型橋梁在施工階段和運營期間發(fā)生結構變形問題，目前缺乏自動化、高頻、實時與長期并且精確的檢測手段。在數(shù)字圖像處理與深度學習理論基礎下，提出一種適用于大型橋梁結構變形的非接觸式檢測方法，并以此方法研發(fā)系統(tǒng)，可以對橋梁多個目標結構進行同步動態(tài)監(jiān)測。該方法首先通過高分辨率攝影設備獲取橋梁結構的動態(tài)視頻序列圖像；其次對圖像進行預處理去除天氣等外部因素對圖像的影響；然后提取圖像ROI確定待處理的具體橋梁結構部位；最后對深度學習中YOLOv3算法進行改進并結合改進后的SURF算法實現(xiàn)橋梁結構的變形檢測。實驗結果表明，算法檢測速度在20～30 f/s之間，目標距離100 m時，算法檢測精度在0.3 mm以內，檢測精度高，可有效反映橋梁結構變形情況。

發(fā)表于：2/23/2021 7:04:26 PM

面向任務的跨域協(xié)作系統(tǒng)設計與應用展望[其他][其他]

隨著戰(zhàn)場環(huán)境向多域擴展，各作戰(zhàn)域的信息資源共享、作戰(zhàn)力量協(xié)同成為未來聯(lián)合作戰(zhàn)的致勝關鍵。針對當前協(xié)同手段難以滿足跨域作戰(zhàn)需求的問題，設計了一種面向任務的跨域協(xié)作系統(tǒng)，可根據(jù)作戰(zhàn)任務，動態(tài)組建臨時群組，綜合利用多種協(xié)同手段，從更低層級實現(xiàn)跨域信息融合與作戰(zhàn)力量協(xié)同。該系統(tǒng)的應用可為作戰(zhàn)協(xié)同手段和協(xié)同創(chuàng)新概念的探索研究起到拋磚引玉的作用。

發(fā)表于：2/23/2021 6:54:21 PM

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

目前的傳染病監(jiān)控大都只是對發(fā)病地區(qū)居民健康和位置數(shù)據(jù)的采集和分析，未給出針對接觸者健康監(jiān)控、數(shù)據(jù)隱私保護和確診收治的有效方法。因此，提出了一個針對接觸者健康監(jiān)控、位置軌跡記錄和疑似處理的完整系統(tǒng)模型，設計了基于手機注冊、身份認證和加密機制的個人數(shù)據(jù)保護方法，進而提出了位置數(shù)據(jù)庫分離存儲和雙重加密的位置軌跡保護策略。理論安全分析表明：提出的遠程監(jiān)控模型和隱私保護方法，能夠有效對抗傳輸攻擊和數(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攻擊的預防策略研究[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

隨著計算機和通信技術的高速發(fā)展，網(wǎng)絡空間維度與現(xiàn)實世界的對照格外清晰，因此安全管理網(wǎng)絡空間顯得意義重大。針對近年來已公布的網(wǎng)絡環(huán)境中反射放大型分布式拒絕服務攻擊(Distributed Denial of Service，DDoS)安全問題，基于Memcached、DNS、NTP、SNMP、SSDP和CLDAP六種常見協(xié)議對所存在的漏洞進行分析，搭建六種協(xié)議的服務器仿真環(huán)境，通過使用交互式數(shù)據(jù)包操作程序scapy編程，實現(xiàn)對仿真環(huán)境中目標主機的IP欺騙和帶寬放大。通過ZoomEye獲取真實網(wǎng)絡環(huán)境中的可用IP資源，以仿真環(huán)境中目標主機IP作為受害者，測試真實環(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)實驗結果分析反射放大型DDoS的危害并從服務器和受害者兩個角度給出防范策略。

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用[其他][其他]

在集群海洋觀測、海洋物聯(lián)網(wǎng)(IoT)等應用對低成本、小尺寸水聲通信設備的需求日益廣泛。低復雜度、高可靠性的多進制移頻鍵控（MFSK）調制提供了一種有效的技術方案。針對水聲信道惡劣時-空-頻變特性給MFSK水聲通信帶來的嚴重幅度衰落，采用芯片MAX9814帶有的自動增益控制功能對MFSK水聲通信進行抗衰落處理，具有小尺寸、高集成的特點。淺海信道海試實驗結果表明，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

面向移動邊緣計算基于強化學習的計算卸載算法[其他][其他]

針對移動邊緣計算(Mobile Edge Computing，MEC)的計算卸載決策的問題，基于強化學習方法提出了一個在多用戶的MEC系統(tǒng)中的計算卸載決策算法(Offloading Decision algorithm based on Reinforcement Learning，ODRL)。ODRL算法根據(jù)任務模型、計算模型以及信道狀態(tài)對任務進行卸載決策，采用強化學習方法求解最優(yōu)計算卸載策略。仿真結果證明了所提出的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