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虛擬人在高校智慧思政體系中的應用探析

提出在現(xiàn)有高校教育隊伍和國家智慧教育公共服務平臺基礎上，利用大數(shù)據(jù)、人工智能、虛擬現(xiàn)實等技術，創(chuàng)設高校智慧思政虛擬人，形成線上與線下、教學與思政一體化運轉(zhuǎn)模式，構(gòu)建沉浸式、虛擬化、精準化的工作體系。通過探析虛擬人在高校智慧思政體系中的應用，增加和學生之間的互動感和陪伴感，增強教育工作精準度，進一步賦能高校智慧思政體系，牢牢把握意識形態(tài)領域的話語主動權，實現(xiàn)“三全育人”培養(yǎng)目標，助力培育擔當民族復興大任的時代新人。

發(fā)表于：5/28/2024

一種基于點云實例分割的六維位姿估計方法

提出了一種基于SoftGroup實例分割模型和PCA主成分分析算法來估計物體位姿的方法。在工業(yè)自動化領域，通常會為諸如機器人、機械臂配備視覺系統(tǒng)并利用二維圖像估算目標物體位置，但當目標物體出現(xiàn)堆疊、遮擋等復雜場景時，對二維圖形的識別精度往往有所下降。為準確、高效地獲取物體位置，充分利用三維點云數(shù)據(jù)的高分辨率、高精度的優(yōu)勢：首先將深度相機采集到的RGB-D圖像轉(zhuǎn)為點云圖，接著利用SoftGroup模型分割出點云圖中的目標對象，最后用PCA算法得到目標的六維位姿。在自制工件數(shù)據(jù)集上進行驗證，結(jié)果表明對三種工件識別的平均AP高達97.5%，單張點云圖識別用時僅0.73 ms，證明所提出的方法具有高效性和實時性，為諸如機器人定位、機械臂自主抓取場景帶來了全新的視角和解決方案，具有顯著的工程應用潛力。

發(fā)表于：5/28/2024

基于國產(chǎn)化MCU和FPGA芯片的小型PLC控制器設計

近年來，國內(nèi)小型PLC技術雖然得到一定發(fā)展，但整體功能較為簡單，普遍沒有高速脈沖輸出和高速計數(shù)通道，不能進行電伺服電機和步進電機的控制，本體通信功能單一，不能滿足現(xiàn)場設備總線的要求。基于此現(xiàn)狀，研發(fā)一款基于國產(chǎn)化MCU和FPGA芯片的多功能小型PLC控制器。本體支持多通道數(shù)字量輸入輸出通道、模擬量輸入輸出通道、以太網(wǎng)通信接口、CAN通信接口、RS485通信接口、SD卡通信接口、模塊擴展接口等。數(shù)字量通道支持測頻、高速計數(shù)、脈寬調(diào)制、脈沖串輸出/位置控制等功能，可以實現(xiàn)電伺服電機和步進電機的控制，具有IO控制功能多、通信接口豐富、空間小的特點，可以靈活應用在工控領域。

發(fā)表于：5/28/2024

金融領域數(shù)據(jù)安全能力體系構(gòu)建方法研究

發(fā)表于：5/28/2024

數(shù)據(jù)科學的可視化惡意軟件分析技術在檔案數(shù)字化安全管理系統(tǒng)中的應用

數(shù)據(jù)科學的可視化惡意軟件分析技術是當前信息安全領域中的重要的創(chuàng)新技術,旨在提高對檔案數(shù)字化系統(tǒng)中潛在威脅的檢測和應對能力。系統(tǒng)論述了基于數(shù)據(jù)科學的可視化惡意軟件分析技術在檔案數(shù)字化安全管理系統(tǒng)中的應用，并結(jié)合可視化數(shù)據(jù)集構(gòu)建了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的惡意檢測模型。使用可視化繪圖對惡意軟件的檢出效果和迭代趨勢進行分析，其優(yōu)點對比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)剝離手段更加高效并更具可讀性，且在分析的過程中能夠迅速、準確地應對不斷演進的威脅，為數(shù)字化檔案的安全提供了有力的支持。

發(fā)表于：5/28/2024

國外數(shù)字化工廠網(wǎng)絡安全保障機制研究——以洛克希德?馬丁公司為例

數(shù)字化工廠是融合新一代信息技術和先進制造技術的關鍵工業(yè)設施，也是推進我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、增強國家科技和經(jīng)濟競爭力的重要載體。由于數(shù)字化工廠的網(wǎng)絡化、智能化和開放性等特點，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡集成式安全架構(gòu)難以適應更復雜的業(yè)務流、供應鏈和不斷變化的業(yè)態(tài)模式，成為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重大挑戰(zhàn)。如何保障其安全穩(wěn)定運行，成為各國政府和工業(yè)界關注的焦點。以洛克希德?馬丁公司數(shù)字化工廠建設為例，研究該企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略、工廠數(shù)字化架構(gòu)，并分析其工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設備的連接通信框架（智能工廠框架），以及在云平臺、無線物聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡安全治理、研發(fā)運營等多方面的安全措施。在此基礎上，對我國如何強化重點行業(yè)數(shù)字化工廠網(wǎng)絡安全保障機制建設，提出多角度的綜合性建議。

發(fā)表于：5/28/2024

面向社交平臺應急關聯(lián)信息的文本分類綜述

緊急事件發(fā)生初期，及時從海量社交平臺數(shù)據(jù)中挖掘有效信息為應急響應提供決策參考具有重要意義。隨著自然語言處理技術飛速發(fā)展，文本分類已被逐漸運用于該領域，主要可分為基于傳統(tǒng)機器學習的K近鄰、樸素貝葉斯、決策樹、支持向量機等方法，以及基于深度學習的CNN、RNN、GCN、Transformer等方法。從算法原理、發(fā)展歷程、適用領域及性能優(yōu)劣等方面對當前主流的文本分類方法進行分析，調(diào)研了社交平臺應急關聯(lián)信息文本分類的研究現(xiàn)狀與熱點，歸納了現(xiàn)有方法面臨的問題與挑戰(zhàn)，展望了未來研究方向，為后續(xù)科研工作提供參考與啟示。

發(fā)表于：5/28/2024

公共數(shù)據(jù)授權運營的關鍵問題與實施架構(gòu)研究

公共數(shù)據(jù)授權運營是充分釋放公共數(shù)據(jù)價值的重要途徑，自國家“數(shù)據(jù)二十條”出臺以來，各地紛紛加快公共數(shù)據(jù)授權運營建設工作的部署。系統(tǒng)分析了公共數(shù)據(jù)授權運營的理論研究成果和地方實踐經(jīng)驗，提出了我國公共數(shù)據(jù)授權運營發(fā)展大致經(jīng)歷了基礎準備、試點探索、加速落地三個階段；歸納總結(jié)了地方實踐過程中，在授權主體、授權路徑、數(shù)據(jù)供給、平臺建設、收益分配、服務生態(tài)六方面仍存在亟待解決的問題；最后，以問題為導向，構(gòu)建了制度規(guī)則、基礎設施、運營生態(tài)相結(jié)合的實施架構(gòu)，以期為地方政府更加高效有序地開展公共數(shù)據(jù)授權運營工作提供有效借鑒。

發(fā)表于：5/28/2024

黑客分發(fā)惡意“掃雷”游戲，向金融 / 保險機構(gòu)網(wǎng)絡釣魚

發(fā)表于：5/28/2024

韓國電信成功開發(fā)出量子密鑰分發(fā)設備

每秒生成15萬個密鑰：韓國電信開發(fā)成功量子密鑰分發(fā)設備

發(fā)表于：5/28/2024

惡意代碼可視化分類研究

新型惡意代碼設計變得日益復雜，傳統(tǒng)的識別并檢測方法已經(jīng)滿足不了當前的需求。因此，在對BODMAS數(shù)據(jù)集分析的基礎上，將其進行可視化處理并進行分類。同時考慮到現(xiàn)有惡意代碼可視化分類模型主要依賴全局特征，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡基礎上設計了一個CA（通道級局部特征關注）模塊和一個MA（多尺度局部特征關注）模塊，構(gòu)建了兩個新模型，巧妙地結(jié)合全局與局部特征。在BODMAS數(shù)據(jù)集上，新模型在惡意代碼種類識別并分類平均準確率相比于BODMAS數(shù)據(jù)集論文描述的方法得到了提高，證明了數(shù)據(jù)集可視化可行性和新模型的有效性，為未來研究提供了重要的數(shù)據(jù)和實驗基礎。

發(fā)表于：5/27/2024

歐盟數(shù)據(jù)保護委員會：ChatGPT 的“數(shù)據(jù)準確性”仍未達標

發(fā)表于：5/27/2024

第一波黑客已經(jīng)用大模型搞網(wǎng)絡攻擊了

發(fā)表于：5/24/2024

開源代碼托管平臺GitLab修復高危漏洞：攻擊者可接管賬號

開源代碼托管平臺 GitLab 修復高危漏洞：攻擊者可接管賬號

發(fā)表于：5/24/2024

安全公司Rapid7警告有黑客利用PuTTY/WinSCP山寨官網(wǎng)引流

安全公司警告有黑客利用 PuTTY / WinSCP 山寨官網(wǎng)引流，向受害者提供惡意木馬

發(fā)表于：5/23/2024