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基于二倍體顯性機制的透視變換矩陣參數(shù)優(yōu)化

基于二倍體顯性機制的透視變換矩陣參數(shù)優(yōu)化[其他][其他]

圖像拼接的基礎(chǔ)是將所有待拼接的圖像轉(zhuǎn)換到同一平面上,而透視變換矩陣描述的就是一個平面到另一個平面的投影變換,反映了圖像坐標點之間的一一對應(yīng)關(guān)系。但當透視變換矩陣中參數(shù)精度較低時會導致圖像拼接效果不佳,拼接過程中會出現(xiàn)公共區(qū)域無法對接、有鬼影等現(xiàn)象。提出了一種基于二倍體顯性機制的DNA遺傳算法(AO方法)的矩陣參數(shù)優(yōu)化方案,AO方法在優(yōu)化效率上能以較快的速度和較高的精度搜索到問題的全局最優(yōu)解,從而提高透視變換矩陣參數(shù)的精度。實驗結(jié)果顯示,所提出的方法能夠較好地優(yōu)化矩陣參數(shù),符合期望目標。

發(fā)表于:12/16/2020 3:58:00 PM

智能化武器裝備標準體系框架研究

智能化武器裝備標準體系框架研究[人工智能][安防電子]

近年來,隨著邊緣計算、深度學習等人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展,基于人工智能技術(shù)的智能化武器裝備應(yīng)用日趨廣泛,這對智能化武器裝備的標準化工作提出了更高的要求。針對智能化武器裝備發(fā)展現(xiàn)狀進行分析與研究,基于智能化武器裝備標準現(xiàn)狀及發(fā)展需求建立了智能化武器裝備標準體系框架。同時,根據(jù)智能化武器裝備特點和智能化戰(zhàn)爭需求對未來的標準研制工作提出了建議。

發(fā)表于:12/16/2020 3:54:57 PM

基于機器學習的RTS游戲?qū)崟r勝率預(yù)測

基于機器學習的RTS游戲?qū)崟r勝率預(yù)測[其他][其他]

游戲勝負預(yù)測可用于自適應(yīng)游戲AI的設(shè)計,策略層面強化學習的反饋參數(shù)等。使用SC2LE公開的數(shù)據(jù)集,首先通過游戲時間、MMR和AMP指標進行數(shù)據(jù)預(yù)處理,得到質(zhì)量較高的數(shù)據(jù)集;然后使用pysc2解析,提取游戲數(shù)據(jù);最后進行特征分析,得到基礎(chǔ)特征和統(tǒng)計特征,完成游戲特征數(shù)據(jù)集的構(gòu)建。最終采用機器學習方法XGB分類模型,利用10次十折交叉驗證法進行模型評估與優(yōu)選。結(jié)果表明使用基礎(chǔ)特性與統(tǒng)計特性的組合,可以使得實時勝率預(yù)測準確率在不同匹配對局情況下均超過80%。

發(fā)表于:12/16/2020 3:53:13 PM

基于機器學習的惡意軟件檢測研究進展及挑戰(zhàn)

基于機器學習的惡意軟件檢測研究進展及挑戰(zhàn)[人工智能][其他]

由于惡意軟件的數(shù)量日漸龐大,攻擊手段不斷更新,結(jié)合機器學習技術(shù)是惡意軟件檢測發(fā)展的一個新方向。先簡要介紹惡意軟件檢測中的靜態(tài)檢測方法以及動態(tài)檢測方法,總結(jié)基于機器學習的惡意軟件檢測一般流程,回顧了研究進展。通過使用Ember 2017和Ember 2018數(shù)據(jù)集,分析驗證了結(jié)構(gòu)化特征相關(guān)方法,包括隨機森林(Random Forest,RF)、LightGBM、支持向量機(Support Vector Machine,SVM)、K-means以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)等算法模型;使用收集的2019年樣本集分析驗證了序列化特征相關(guān)方法,包括幾種常見的深度學習算法模型。計算模型以在不同測試集上的準確率、精確率、召回率以及F1-值作為評估指標。根據(jù)實驗結(jié)果分析討論了各類方法的優(yōu)缺點,著重驗證分析了樹模型的泛化能力,表明隨著樣本的不斷演變,模型普遍存在退化問題,并指出進一步研究方向。

發(fā)表于:12/16/2020 3:49:27 PM

基于量子遺傳優(yōu)化的改進極限學習機及應(yīng)用

基于量子遺傳優(yōu)化的改進極限學習機及應(yīng)用[其他][其他]

主要研究的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種新型訓練方式——極限學習機算法的優(yōu)化和改進。首先通過與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的對比,介紹極限學習機算法的主要思想和流程,展現(xiàn)其特點及優(yōu)勢;其次,由于常規(guī)極限學習機在預(yù)測的精度上及運用的穩(wěn)定上存在不小的缺陷,通過闡述幾個智能尋優(yōu)算法及優(yōu)缺點比較,引出該文的重點量子遺傳算法,并利用此算法去優(yōu)化極限學習機的連接權(quán)值和閾值,選取最優(yōu)的權(quán)值和閾值賦予測試網(wǎng)絡(luò),達到良好的使用效果;最后,介紹了改進極限學習機算法在MATLAB上進行實驗仿真及結(jié)果分析的步驟與流程,實驗結(jié)果說明改進后的算法相比于經(jīng)典算法在回歸問題的預(yù)測上有優(yōu)勢,預(yù)測精度更高,且結(jié)果更穩(wěn)定;在分類問題的處理上,準確性也具有壓倒性優(yōu)勢。

發(fā)表于:12/16/2020 3:47:38 PM

基于稀疏編碼和各向異性濾波的超分辨率重建

基于稀疏編碼和各向異性濾波的超分辨率重建[其他][其他]

針對基于非局部稀疏自相似性的超分辨率重建方法存在的圖像邊緣保持性能不佳的問題,提出了一種基于稀疏編碼和各向異性濾波的超分辨率重建算法。該算法利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和各向異性引導濾波訓練了一個各向異性特征模型,然后利用該特征模型構(gòu)建一個局部的結(jié)構(gòu)先驗,以和非局部稀疏先驗形成互補,從而提高算法的邊緣保持能力。該算法訓練后的模式使用通用測試集進行測試,測試結(jié)果表明算法SR性能較好,能很好地保持邊緣細節(jié),提供視覺效果更好的圖像。

發(fā)表于:12/16/2020 3:41:00 PM

火電工控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全防護方案設(shè)計

火電工控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全防護方案設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對火電工控系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全問題進行了研究,對當前火電工控系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、安全挑戰(zhàn)、防護現(xiàn)狀、風險來源等網(wǎng)絡(luò)安全問題進行了分析總結(jié),按照電力系統(tǒng)的安全防護總體原則及相關(guān)標準規(guī)范,針對電力生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)的特點及安全要求,提出了以數(shù)據(jù)探針為組成單元的能夠覆蓋電廠工控網(wǎng)絡(luò)各個層級并配置監(jiān)測中心的安全防護架構(gòu),能夠?qū)Χ喾N工控協(xié)議進行深度解析,對已知和未知危險流量進行識別和學習,并將宏觀網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢以可視化的方式展示出來,實現(xiàn)了對電廠工控系統(tǒng)多層次、立體化、智能化的安全防護,能夠深度有效的保護電廠生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

發(fā)表于:12/16/2020 3:34:45 PM

一種用于微電網(wǎng)經(jīng)濟調(diào)度的分布式粒子群算法

一種用于微電網(wǎng)經(jīng)濟調(diào)度的分布式粒子群算法[模擬設(shè)計][智能電網(wǎng)]

隨著微電網(wǎng)技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用愈加廣泛,協(xié)調(diào)微電網(wǎng)內(nèi)部分布式電源的出力分配以提高經(jīng)濟性成為了研究的重要課題。目前主流的經(jīng)濟調(diào)度方法是微電網(wǎng)調(diào)度中心利用全網(wǎng)微電源及負荷的信息進行調(diào)度,但這種集中式的方法依賴調(diào)度中心的計算能力,對微電源與調(diào)度中心之間通信要求較高,且與微電網(wǎng)的分布式特性相違背。提出一種完全分布式的并行調(diào)度方法,各分布式電源作為獨立的智能體,平等地參與調(diào)度工作,利用自身與鄰居節(jié)點之間的勢能博弈,基于粒子群算法優(yōu)化自身的出力,進而實現(xiàn)全網(wǎng)經(jīng)濟性最優(yōu)的目標。在MATLAB平臺上搭建了獨立微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型,驗證了所提出方法的可行性,并討論了相關(guān)參數(shù)的變化對于調(diào)度結(jié)果的影響。

發(fā)表于:12/16/2020 1:36:00 PM

基于IBE策略的物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備間的身份認證方案

基于IBE策略的物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備間的身份認證方案[模擬設(shè)計][物聯(lián)網(wǎng)]

隨著物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備間直接通信的需求不斷增大,為解決物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備間安全通信和隱私保護問題,終端設(shè)備間認證技術(shù)成為人們關(guān)注的一個熱點,業(yè)界諸多學者已經(jīng)對此展開相關(guān)研究并提出多種物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備間的認證機制。但是,上述機制在安全強度及抵抗攻擊效果方面尚存在不足。為解決此問題,該文提出一種基于IBE策略的物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備身份認證方案,實現(xiàn)終端設(shè)備之間匿名雙向認證,同時使用橢圓曲線加密算法保證認證過程中信息傳輸?shù)陌踩?。通過安全性理論分析和性能分析表明,該方案可很好地抵抗重放攻擊、中間人攻擊和篡改攻擊等已知攻擊且具有較低的計算開銷。

發(fā)表于:12/16/2020 1:30:31 PM

等保2.0時代城市軌道交通信號系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全防護新思路

等保2.0時代城市軌道交通信號系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全防護新思路[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能交通]

隨著網(wǎng)絡(luò)安全法的深入貫徹和實施,等級保護制度已成為新時期國家網(wǎng)絡(luò)安全的基本制度,等級保護2.0的出臺,網(wǎng)絡(luò)安全保護對象實現(xiàn)了對云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)控制系統(tǒng)的全覆蓋。結(jié)合等級保護2.0新標準要求以及城市軌道交通信號系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全的建設(shè)需求,依照“一個中心,三重防御”核心思想,提出城市軌道交通信號系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全防護新思路。

發(fā)表于:12/16/2020 1:21:39 PM

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