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區(qū)塊鏈聯(lián)盟鏈在貿(mào)易金融領(lǐng)域的應(yīng)用[其他][其他]

在銀行業(yè)區(qū)塊鏈的熱潮中，選取區(qū)塊鏈在貿(mào)易金融領(lǐng)域的經(jīng)典應(yīng)用，詳細分析了區(qū)塊鏈創(chuàng)新的業(yè)務(wù)場景、技術(shù)架構(gòu)、運維難題、業(yè)務(wù)標準等區(qū)塊鏈應(yīng)用中的常見問題。同時闡明了區(qū)塊鏈在金融行業(yè)的獨特技術(shù)優(yōu)勢，以及融合產(chǎn)業(yè)、金融、監(jiān)管以后的應(yīng)用前景。

發(fā)表于：12/17/2020 3:50:55 PM

區(qū)塊鏈技術(shù)與應(yīng)用發(fā)展態(tài)勢分析——中美比較視角[其他][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

為了深入分析區(qū)塊鏈技術(shù)與應(yīng)用發(fā)展態(tài)勢，研判中國區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與問題，選擇中美對比研究視角展開研究。研究認為，美國在區(qū)塊鏈技術(shù)和應(yīng)用方面的探索位居世界前列，疫情下中美在基于區(qū)塊鏈技術(shù)的跨境支付、供應(yīng)鏈管理等領(lǐng)域的推廣應(yīng)用將顯得十分關(guān)鍵。建議我國應(yīng)抓住區(qū)塊鏈發(fā)展機遇，推動基礎(chǔ)技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用布局，完善區(qū)塊鏈生態(tài)建設(shè)；建立區(qū)塊鏈敏捷治理體系，制定和推廣區(qū)塊鏈風(fēng)險評估框架，設(shè)立區(qū)塊鏈登記平臺；加快區(qū)塊鏈人才聯(lián)合培養(yǎng)，創(chuàng)新區(qū)塊鏈人才制度，擴大涉及區(qū)塊鏈的技術(shù)移民試點范圍。

發(fā)表于：12/17/2020 3:35:00 PM

基于DBSCAN算法的A區(qū)犯罪預(yù)測[其他][其他]

為有效提升公安部門在實踐工作中的犯罪預(yù)測能力，提出基于DBSCAN算法的A區(qū)犯罪預(yù)測方法。該方法采用了時空分析可視化技術(shù)和DBSCAN算法，對A區(qū)的犯罪數(shù)據(jù)進行分析。首先，對A區(qū)的犯罪數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計分析；然后，利用DBSCAN算法構(gòu)建犯罪預(yù)測模型，并進行可視化處理；最后，通過對不同類型犯罪進行分析，預(yù)測犯罪熱點，識別犯罪模式。實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的經(jīng)驗預(yù)測相比，該方法具有更好的預(yù)測效果，為公安機關(guān)打擊犯罪和優(yōu)化警力配置提供了決策依據(jù)。

發(fā)表于：12/17/2020 3:19:36 PM

基于關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的檢查器組優(yōu)化建議機制[其他][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

工業(yè)生產(chǎn)過程中，圖紙設(shè)計是最關(guān)鍵的一步，如何實現(xiàn)效率與質(zhì)量并存的設(shè)計流程是生產(chǎn)制造業(yè)中的熱點問題。介紹了一種基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的檢查器組優(yōu)化建議機制，該機制將關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法用于檢查器組的優(yōu)化，以實現(xiàn)在保證檢查器組覆蓋率的前提下，縮短檢查用時，提高工作效率。實驗表明，該優(yōu)化系統(tǒng)中優(yōu)化后的檢查器組覆蓋率滿足實際工程的需求，能有效地縮減檢查器組的規(guī)模，從而節(jié)約檢查時間，減少系統(tǒng)資源占用，提高用戶的工作效率。

發(fā)表于：12/17/2020 3:10:51 PM

基于遺憾最小化算法的謠言抑制與演化博弈模型[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

謠言擴散與控制效果受社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、用戶決策影響。傳統(tǒng)模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單且較少考慮用戶決策的影響。為此基于圖論與遺憾最小化算法，提出一種用于分析社交圖譜上用戶決策與謠言控制的演化博弈模型。在采用規(guī)則圖論建模的基礎(chǔ)上，利用演化博弈與復(fù)制動態(tài)方程研究影響用戶決策的因素，并在策略更新規(guī)則中采取遺憾匹配與動態(tài)折扣。仿真實驗結(jié)果驗證，該模型可有效反映用戶決策對謠言擴散的影響，提高謠言抑制效果，并揭示網(wǎng)絡(luò)聚類系數(shù)、風(fēng)險閾值等對謠言控制的影響。

發(fā)表于：12/17/2020 2:59:58 PM

一種基于時間序列的環(huán)控生保系統(tǒng)遙測數(shù)據(jù)預(yù)測方法[其他][其他]

為實現(xiàn)環(huán)控生保系統(tǒng)在軌故障預(yù)測與健康管理，研究系統(tǒng)遙測數(shù)據(jù)的時間序列信息。通過預(yù)測關(guān)鍵遙測數(shù)據(jù)的變化趨勢，實現(xiàn)在故障出現(xiàn)之前對其識別、預(yù)判。結(jié)合環(huán)控生保系統(tǒng)遙測數(shù)據(jù)的特點，通過AIC與BIC相結(jié)合的方法確定預(yù)測模型。運用該模型對實際工程中遙測數(shù)據(jù)進行預(yù)測驗證，結(jié)果表明采用該方法對氧分壓數(shù)據(jù)進行前向6點預(yù)測，預(yù)測精度可達98.2%，可為后續(xù)系統(tǒng)在軌故障預(yù)測與健康管理提供基礎(chǔ)。

發(fā)表于：12/17/2020 2:52:40 PM

遙測實時圖像處理顯示系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

在飛行試驗中，遙測圖像由于其直觀、實時顯示目標飛行器的飛行狀態(tài)畫面，可供各級指揮決策和技術(shù)人員分析查看，在保障飛行試驗安全性、高效性等方面發(fā)揮了重要作用。設(shè)計了一套地面遙測圖像實時解碼系統(tǒng)，在完成關(guān)鍵遙測參數(shù)實時處理基礎(chǔ)上，通過多站遙測數(shù)據(jù)的實時拼接、實時分路等處理手段，改善單一遙測地面站數(shù)據(jù)不完整帶來圖像畫面丟失的問題，保障了遙測關(guān)鍵參數(shù)實時處理和遙測圖像的完整傳輸。

發(fā)表于：12/17/2020 2:52:10 PM

多目超高清機場視頻拼接系統(tǒng)設(shè)計與軟件實現(xiàn)[其他][其他]

圖像拼接技術(shù)應(yīng)用范圍十分廣泛，如全景圖片、城市建模以及視頻監(jiān)控等工程應(yīng)用領(lǐng)域。針對機場中多臺超高清攝像機監(jiān)控的場景，設(shè)計了一種全景多路超高清監(jiān)控視頻拼接系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用具有重疊區(qū)域的多路視頻進行實時拼接，從而形成具有更大視角的全景視頻，給決策人員提供全面而有效的支持。系統(tǒng)將傳統(tǒng)的圖像拼接技術(shù)運用在視頻拼接上，采用分布式的系統(tǒng)架構(gòu)并設(shè)計了一種視頻文件傳輸算法，保證了系統(tǒng)流暢、穩(wěn)定地運行。首先介紹了該系統(tǒng)軟硬件環(huán)境，給出了系統(tǒng)的總體設(shè)計；其次介紹了系統(tǒng)的關(guān)鍵功能設(shè)計以及主要界面實現(xiàn)；最后進行了實驗測試，得出相關(guān)實驗數(shù)據(jù)。經(jīng)過測試，該系統(tǒng)實現(xiàn)了8路4K視頻的拼接，顯示流暢，無明顯拼接痕跡，且對一幀的處理時間小于40 ms。

發(fā)表于：12/17/2020 2:47:12 PM

安全類文章的多文本分類系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[人工智能][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

目前安全類網(wǎng)站信息的分類標簽各不相同，沒有統(tǒng)一分類標準，使安全類網(wǎng)站無法準確地向用戶展示特定類別的安全信息。面對大量的安全類網(wǎng)站的技術(shù)類文章信息，用戶需要花費大量的時間來識別文本類別。因此，設(shè)計一個多文本分類系統(tǒng)對于提高安全類網(wǎng)站的用戶體驗和使用效率具有重要意義。開發(fā)了一套基于CNN和LSTM混合模型的安全類文章多文本分類系統(tǒng)，本系統(tǒng)采用基于Scrapy框架的網(wǎng)絡(luò)爬蟲，該網(wǎng)絡(luò)爬蟲支持定制化配置提取不同布局的頁面數(shù)據(jù)，支持數(shù)據(jù)持久化存儲。并在 CNN和 LSTM混合模型基礎(chǔ)上設(shè)計實現(xiàn)了多文本自動標注模塊，實現(xiàn)了網(wǎng)站安全類信息的自動分類，相對傳統(tǒng)的CNN和LSTM模型分類準確率分別提升1.79%和1.54%，F(xiàn)1值分別提升1.02%和0.32%。

發(fā)表于：12/17/2020 2:44:41 PM

一種基于SSD與FRN相結(jié)合的密集連接行人檢測算法[其他][其他]

現(xiàn)實場景行人的復(fù)雜性和多樣性使得行人檢測成為計算機視覺領(lǐng)域中一個既具有研究價值又極具挑戰(zhàn)性的熱門課題,為提高其準確性，提出一種基于SSD(Single Shot Multibox Detector)與FRN(Filter Response Normalization)相結(jié)合的密集連接行人檢測算法，將串聯(lián)式的SSD基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)修改為引入上下文語義信息的多層融合的密集連接的FRN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),運用聚類思想設(shè)置適宜行人尺度的候選框，并且根據(jù)行人尺寸的統(tǒng)計分布規(guī)律調(diào)整不同檢測層的縮放因子，從而實現(xiàn)端到端訓(xùn)練。在融合數(shù)據(jù)集和VOC2007TEST數(shù)據(jù)集上驗證該模型的性能，相比于SSD方法，該方法準確率AP(Average Precision)分別提高5.8%、2.9%，具有更高的準確性和魯棒性。

發(fā)表于：12/17/2020 2:41:08 PM