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通用指揮顯示數據引擎架構及應用設計[其他][其他]

航天發(fā)射場指揮顯示不僅涉及各大系統(tǒng)的多種方式、多類協議的數據接入，還存在不同參試系統(tǒng)型號以及臨時新增參數帶來的參數內容、協議字段調整的問題。如何在不更改現有平臺軟件代碼的情況下完成各類接口參數的接收、傳輸、處理與存儲是指顯數據引擎架構設計的重點。針對上述情況，提出了一種面向試驗任務指揮顯示的通用數據引擎架構。該架構基于“平臺+組件”的設計思想，通過數據接入、解析、存儲組件化，從而實現通過配置，靈活完成指顯系統(tǒng)與內外部系統(tǒng)的信息交換，并支持集中式、分布式、混合式多種指顯數據接入分發(fā)應用模式。

發(fā)表于：12/15/2021

基于ARM和深度學習的智能行人預警系統(tǒng)[其他][其他]

針對行人交通安全問題，開發(fā)行人檢測系統(tǒng)以提醒行人和司機危險的發(fā)生。對目標檢測神經網絡模型進行分析和對比實驗，選取以darknet為網絡框架的YOLO-fastest模型進行改進優(yōu)化并采用分類并標簽的實時交通數據進行訓練，最終將訓練模型部署至開發(fā)板完成實時性檢測并能夠根據車輛速度反饋給行人危險信號。實驗結果表明YOLO-fastest模型的平均檢測精度為96.1%，檢測速度為33 f/s，模型大小為1.2 MB，既滿足檢測精度又滿足檢測速度的要求，能夠完成對真實交通場景下的實時性檢測。

發(fā)表于：12/15/2021

基于混合表征學習的專利分類方法研究[其他][其他]

專利分類是專利分析的基本任務，而基于深度學習的自動化專利分類方法可以有效地執(zhí)行專利分類任務?，F有研究大多利用自然語言處理方法，基于單個專利的文本內容(如摘要和標題)對專利文本進行分類，而專利及標簽之間的宏觀關系(如專利之間的引用和標簽之間的共現)在很大程度上被忽略。為了緩解專利分類中單一專利信息的問題，構建了三個圖網絡表示專利及其標簽之間的宏觀關系，然后提出一個基于混合表征學習的專利分類框架，將專利及標簽的宏觀關系融入分類中，以提高專利的自動化分類的準確性。在真實的專利數據集的實驗結果表明，該分類方法在多個評價指標上取得了最佳的性能。

發(fā)表于：12/15/2021

基于YOLOV5的藥品表面缺陷實時檢測方法[其他][其他]

藥品在實際生產過程中總會伴隨著異物、缺粒、藥體破損等表面缺陷，這些缺陷輕則影響產品使用效果,重則會在使用過程中產生巨大事故造成生命財產損失。針對深度學習模型在實際工業(yè)產品表面缺陷檢測中缺陷樣本少以及細小缺陷檢測精度低的應用問題，將目前主流的目標檢測算法之一——YOLOV5應用于藥品檢測場景，提出了一種精度高、所需標注樣本少、檢測速度快的one-stage實時缺陷檢測系統(tǒng)——RDD_YOLOV5(Real-time Defects Detection_YOLOV5)。利用原始圖像初級特征進行數據增強，結合注意力機制與多尺度特征融合，增加骨干網絡提取跨通道語義信息能力，充分融合高層語義信息與底層細粒度信息以提升模型在小缺陷檢測方面的識別效果，在有限的樣本條件下達到較高的準確率。該方法檢測效果達到了96.6%mAP，32 FPS。

發(fā)表于：12/15/2021

基于LUT的多目機場視頻實時拼接算法設計與實現[其他][其他]

針對機場中多路實時視頻信號的情況，開展了8路視頻實時全景拼接的算法研究工作，基本完成了8路視頻實時全景拼接算法的設計與實現。首先，借助現有全景圖片合成軟件，完成了圖像配準，即找出每路視頻圖像到全景圖的像素坐標映射關系；完成圖像配準之后，根據像素坐標映射關系建立查找表，利用查找表，同時使用OpenMP多核并行加速，完成視頻每一幀的實時拼接。相鄰兩路視頻之間的重疊區(qū)域使用線性融合的方法進行融合。實驗結果表明，該研究方法可完成8路960×540分辨率視頻的實時全景拼接，得到無明顯畸變全景畫面。

發(fā)表于：12/15/2021

基于改進麻雀算法的工控入侵檢測方法[其他][其他]

為了解決如何選取最為有效的工控入侵數據特征集，從而提高入侵檢測性能的問題，提出了一種基于改進麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm，ISSA)和孿生支持向量機(Twin Support Vector Machine，TWSVM)的新型工控入侵檢測方法(ISSA-TWSVM)。ISSA采用立方混沌映射初始化種群并引入動態(tài)慣性權重，融合對位差分進化策略與柯西變異算子，對當前最優(yōu)解進行交叉變異，從而增強麻雀算法全局搜索和跳出局部最優(yōu)的能力，并在基準測試函數上證明了ISSA的優(yōu)秀性能。之后基于ISSA對工控特征子集尋優(yōu)后，約簡數據特征，利用TWSVM對工控數據進行二分類判別。在MSU公布的工控網絡標準數據集上的實驗結果表明，ISSA-TWSVM可以快速提取出最優(yōu)特征子集，極大地提高算法檢測性能。

發(fā)表于：12/15/2021

基于加權判別隨機鄰域嵌入的故障特征提取算法[其他][數據中心]

針對大數據維數高、非線性強、噪聲敏感、故障特征信息冗余、部分歷史數據類別標記信息可獲取等特點，對適用于非線性數據的t-SNE無監(jiān)督流形學習方法進行改進，提出一種基于加權判別隨機鄰域嵌入的故障特征提取算法。在原始高維空間和相應的低維子空間定義包含類別信息的數據相似度，使用Manhattan距離作為度量方式以增大數據相對距離差，基于距離遠近關系進行相似度加權，由此充分利用類別標記約束指導降維，使得類間更分散而類內更緊湊。結合KNN方法的UCI仿真數據集分類實驗與KDD99網絡故障診斷實驗，表明該改進故障特征提取算法能夠實現更有效的故障診斷。

發(fā)表于：12/15/2021

國家治理現代化視域下我國網絡信息安全問責機制研究[通信與網絡][信息安全]

網絡信息安全問責機制建設是國家治理體系和治理能力現代化進程在網絡信息安全治理領域的重要一環(huán)。在網絡信息安全已上升為國家戰(zhàn)略的背景下，針對國內外嚴峻復雜的網絡空間環(huán)境與形勢，提出構建和發(fā)展現代化的網絡信息安全問責機制。通過結構功能分析和歸納分析，以國家治理現代化為視角深入解析機制的運行內核及其現存困境，最后提出優(yōu)化我國網絡信息安全問責機制的思路和建議。

發(fā)表于：12/15/2021

基于ATT&CK框架的域威脅檢測[通信與網絡][信息安全]

保障企業(yè)域環(huán)境中的敏感信息與數據的安全一直是安全研究人員所面臨的挑戰(zhàn)之一。針對這一難題，提出將ATT&CK框架所提供的攻擊行為知識庫與域安全防御結合，對ATT&CK中涉及的域安全相關戰(zhàn)術和技術進行全覆蓋，在模擬環(huán)境中分析實時產生的日志數據，監(jiān)控并捕獲敏感日志事件和連續(xù)異常的日志事件。最后，組織安全領域技術人員進行紅藍實戰(zhàn)對抗。對抗結果表明，基于ATT&CK框架能夠有效檢測域攻擊姿勢。

發(fā)表于：12/15/2021

涉及隱私侵占類APP識別與分類方法研究[通信與網絡][信息安全]

隨著信息基礎建設的發(fā)展和移動應用的普及，用戶個人信息在使用過程中被應用開發(fā)者大量收集，出現了對個人信息的非法泄露和使用問題，嚴重威脅到了個人信息安全。為了更加高效準確地識別是否存在侵占隱私行為及對應APP類別，提出了一種基于多模態(tài)特征的多策略組合的識別算法。首先，該算法采用Word2vec的方法來完成APP相關文本的詞匯層面的特征向量表示，隨后有針對性地將獲得的特征向量輸入CNN網絡進行分類，接著根據文本分類的結果和多種行為特征集合生成應用程序特征向量，最后結合多種不同的基分類器，采用硬投票的方式預測侵占隱私行為。實驗結果表明，經過訓練的模型在驗證集上的分類結果F1值最高可達91%，該方法可以有效地對侵占隱私類APP進行識別及分類，有助于在大數據時代，保障個人信息安全建設。

發(fā)表于：12/15/2021

基于圖神經網絡進程行為嵌入表示的入侵檢測[模擬設計][工業(yè)自動化]

入侵檢測是保障網絡空間安全的一項重要技術。隨著入侵者技術手段的升級，新一代的入侵檢測系統(tǒng)中需要融入人工智能技術以提升檢測效果。提出一種基于圖神經網絡進程行為嵌入表示的入侵檢測方法，該方法將計算機事件日志轉化為系統(tǒng)日志對象連接圖結構，并在該圖上使用圖神經網絡框架進行頂點嵌入，從而得到計算機內進程行為的向量表達；在此基礎上，建立多階轉移模型，為計算機描述整體的進程行為基線，并以偏離該基線的程度作為入侵行為檢測的依據。經過多個攻擊場景的驗證，本文方法能夠有效地檢測出多種入侵行為。

發(fā)表于：12/15/2021

HIRO 部署新一代可擴展邊緣微型數據中心[電源技術][物聯網]

邊緣計算對于充分發(fā)揮人工智能（AI）、機器學習和物聯網（IoT）的全部潛能至關重要。這些技術正在融入我們生活的方方面面：自動駕駛、智能樓宇、機器人、供應鏈管理和醫(yī)療保健。

發(fā)表于：12/14/2021

使用我們的第三方生態(tài)系統(tǒng)更輕松地設計TI 毫米波雷達[微波|射頻][汽車電子]

如果您剛剛接觸雷達或有興趣使用雷達替換現有的傳感技術，那么無論是設計產品還是投入量產，您都需要學習大量內容。為了降低學習門檻，德州儀器（TI）創(chuàng)建了一個由雷達專家組成的第三方生態(tài)系統(tǒng)，無論您需要什么幫助，他們都可以為您提供相應的解決方案。

發(fā)表于：12/14/2021

恩智浦擴展觸摸感應功能[人工智能][消費電子]

在當今的智能互聯世界，觸摸屏得到了廣泛應用。如果沒有觸摸感應交互帶來的直觀簡易操作和便利性，很難想象我們的日常生活會變成什么樣。比如現在我們只需簡單的觸摸、捏合、輕掃操作就可以控制各種設備，包括廚房電器、電冰箱、恒溫器、智能手機、筆記本電腦以及其他手持式設備、游戲機、汽車信息娛樂顯示屏、智能家居和樓宇控制、售賣機、電子投票箱以及各種工業(yè)控制設備等等。此類設備可謂不勝枚舉。

發(fā)表于：12/14/2021

電動汽車電池技術為可持續(xù)發(fā)展的未來注入動力[電源技術][汽車電子]

隨著電動汽車電池技術的不斷發(fā)展和改進，我們很容易想象未來世界的交通：無論是私家車和SUV，還是卡車行業(yè)，都靠電池運行。碳排放量將大大減少。但這僅僅是開始。電動汽車（EV）的舊電池如果加以再利用，將有望以更深刻的方式改變世界——把小型離網電源帶到世界的偏遠地區(qū)，這些地區(qū)的醫(yī)療、教育和經濟發(fā)展取決于能否獲得廉價的再生能源。

發(fā)表于：12/13/2021