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基于GWO-SVM算法的物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測研究

物聯(lián)網(wǎng)時代悄然而至，然而物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在給人們帶來方便的同時，其安全問題也日趨突出。針對物聯(lián)網(wǎng)存在的網(wǎng)絡(luò)入侵安全問題，提出GWO-SVM算法實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測?；依莾?yōu)化算法(GWO)具有收斂速度快、全局搜索能力強等優(yōu)點，將GWO用于優(yōu)化支持向量機(SVM)的參數(shù)選擇，有助于提升分類模型的準確率。同時通過調(diào)整適應(yīng)度值函數(shù)，避免分類模型過擬合。在UNSW-NB15數(shù)據(jù)集上，將GWO-SVM分類算法與SVM、PSO-SVM、GA-SVM分類算法進行對比，實驗結(jié)果表明，GWO-SVM算法具有更高的分類準確率和性能，適用于物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測。

發(fā)表于：12/15/2020

基于混合注意力機制的表情識別研究

針對目前傳統(tǒng)人臉表情識別算法存在特征提取復雜、表情識別率低等問題，提出一種基于混合注意力機制的ResNet人臉表情識別方法。該方法把通道注意力模塊和空間注意力模塊組成混合注意力模塊，將混合注意力模塊嵌入ResNet殘差學習分支中。針對CK+人臉表情數(shù)據(jù)集過小問題，采用數(shù)據(jù)增強策略擴充數(shù)據(jù)集。實驗結(jié)果表明，改進后的ResNet在CK+數(shù)據(jù)集上表情識別準確率為97.04%，有效提高了表情識別準確率。

發(fā)表于：12/15/2020

一種融合注意力和記憶網(wǎng)絡(luò)的序列推薦算法

傳統(tǒng)基于協(xié)同過濾和矩陣分解的靜態(tài)表示推薦算法，不能很好地體現(xiàn)用戶的動態(tài)興趣。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠進行序列推薦，但存在序列之間的長距離依賴性差、各項目的區(qū)分度差等問題。由此提出一種融合注意力和記憶網(wǎng)絡(luò)的序列推薦算法，根據(jù)Word2vec算法，引申item2vec和user2vec，初始化用戶和項目的固定表示嵌入矩陣，通過結(jié)合注意力機制和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long ShortTerm Memory,LSTM)解決序列之間的長距離依賴性差和區(qū)分度差問題。利用記憶網(wǎng)絡(luò)獲取用戶的動態(tài)鄰居，加強用戶的動態(tài)表示，實現(xiàn)更準確的推薦。通過在MovieLens數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，所提出的算法相比其他算法推薦效果顯著提高。

發(fā)表于：12/15/2020

人民日報：“雙12”網(wǎng)聯(lián)處理網(wǎng)絡(luò)支付56.33億筆

本報北京12月14日電（記者葛孟超）記者14日從網(wǎng)聯(lián)清算有限公司獲悉：“雙12”大促期間，網(wǎng)聯(lián)平臺組織支付行業(yè)各方順利完成網(wǎng)絡(luò)支付交易峰值保障，支付清算系統(tǒng)平穩(wěn)運行。

發(fā)表于：12/15/2020

電力物聯(lián)網(wǎng)信息安全防護技術(shù)研究

介紹了電力物聯(lián)網(wǎng)在配電網(wǎng)的應(yīng)用場景，總結(jié)了我國電力物聯(lián)網(wǎng)信息安全防護的發(fā)展歷程，分析了當前電力物聯(lián)網(wǎng)信息安全應(yīng)用中存在的主要問題和解決電力物聯(lián)網(wǎng)信息安全的關(guān)鍵技術(shù)，最后提出了電力物聯(lián)網(wǎng)終端本體的信息安全防護的四道防線模型和實踐。

發(fā)表于：12/14/2020

一種支持工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)故障檢測的混合互認證方案

在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）中，工業(yè)機器人和員工在制造過程中扮演著非常重要的角色。一個安全、高效的工業(yè)機器人和員工認證方案一直是研究熱點，并面臨諸多挑戰(zhàn)。例如，工業(yè)機器人和員工在身份驗證階段容易受到模擬和去同步攻擊。同時，控制中心很難找到不受控制的工業(yè)機器人。針對上述情況，提出了一種支持工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)故障檢測的混合互認證方案。分別為員工和工業(yè)機器人（IR）設(shè)計了基于橢圓曲線加密（ECC）的認證和基于物理不可克隆函數(shù)（PUF）的認證。使用了基于閾值的故障檢測，添加了禁用表以防止無授權(quán)員工訪問監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集中心（SCDAC）。最后，分析論證了該方案的可行性和高效性。

發(fā)表于：12/14/2020

基于改進VGG16的猴子圖像分類方法

為提高對細粒度圖像分類的準確性和分類速度，提出基于改進VGG16和遷移學習的圖像分類方法。首先從kaggle平臺中獲取十種不同猴子數(shù)據(jù)集，并對數(shù)據(jù)集進行標準化處理，包含圖片去椒鹽噪聲、將數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為TensorFlow中提供的統(tǒng)一TFRecord數(shù)據(jù)格式。然后遷移學習改進的VGG16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模型的優(yōu)化包括利用Swish作為激活函數(shù)、將softmax loss與center loss相結(jié)合作為損失函數(shù)以實現(xiàn)更好的聚類效果、采用性能完善的Adam優(yōu)化器。用訓練集訓練模型以確定微調(diào)參數(shù)信息，再用測試集檢驗模型準確性。結(jié)果表明，該方法對猴子圖像分類的準確度可達到98.875%，分類速度也得到了顯著提升。與其他傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比，該方法具有更高的準確性和適用性。

發(fā)表于：12/14/2020

一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的立體匹配算法設(shè)計

為了解決傳統(tǒng)立體匹配算法對立體圖像在低紋理以及遮擋區(qū)域匹配效果較差的問題，設(shè)計了一種端到端的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)的立體匹配算法。該算法采取了殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像特征進行提取，之后利用空洞空間金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling，ASPP)模塊來獲取圖像的上下文信息，并結(jié)合多尺度的三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對代價空間進行規(guī)整，最終實現(xiàn)了高精度的立體匹配算法。所獲取的視差圖在KITTI2015測試平臺上的誤匹配率為2.42%，與幾何上下文(Geometry and Context,GC)網(wǎng)絡(luò)相比較，視差圖的精度提高了0.45%，且運行時間縮短了一半。

發(fā)表于：12/14/2020

歐瑞博攜手Silicon Labs打造全新智能面板，改善智能家居體驗

中國，深圳 – 2020年12月11日 – 致力于建立更智能、更互聯(lián)世界的領(lǐng)先芯片、軟件和解決方案供應(yīng)商Silicon Labs（亦稱“芯科科技”，NASDAQ：SLAB）與AIoT智能家居設(shè)備、系統(tǒng)和解決方案供應(yīng)商歐瑞博（Orvibo）宣布雙方正在開展合作，歐瑞博利用Silicon Labs的Zigbee無線技術(shù)開發(fā)了全新系列的智能家居設(shè)備。包括最新MixPad X系列在內(nèi)的歐瑞博MixPad系列產(chǎn)品先后采用了Silicon Labs的Zigbee EFR32 MG21片上系統(tǒng)（SoC）解決方案，從而能可靠地將智能家居面板和開關(guān)與諸多應(yīng)用連接，包括照明設(shè)備、窗簾、暖通空調(diào)（HVAC）系統(tǒng)和家居安防設(shè)備。

發(fā)表于：12/14/2020

供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型初探

　　供應(yīng)鏈是由諸多上下游企業(yè)因利益攸關(guān)而構(gòu)建。供應(yīng)鏈的形成和運行具有買方驅(qū)動、自發(fā)構(gòu)建、協(xié)同作業(yè)、持續(xù)改進等特點?，F(xiàn)如今競爭已從企業(yè)之間延伸到企業(yè)的供應(yīng)鏈之間，主要體現(xiàn)在三個維度，一是供應(yīng)鏈運行效率高低；二是供應(yīng)鏈的持續(xù)優(yōu)化能力；三是對數(shù)據(jù)資源的匯聚和利用能力。打造一個服務(wù)于采購招標和供應(yīng)鏈管理的信息化、數(shù)字化系統(tǒng)，其本質(zhì)是探討數(shù)字化如何賦能供應(yīng)鏈管理。深入研究用戶的業(yè)務(wù)場景，對底層架構(gòu)、技術(shù)路徑、產(chǎn)品形態(tài)以及運行方式進行高度統(tǒng)籌的“頂層設(shè)計”。數(shù)字化賦能必須聚焦供應(yīng)鏈伙伴企業(yè)的協(xié)同作業(yè)，以及可持續(xù)發(fā)展所依賴的資源，包括供應(yīng)商資源和數(shù)據(jù)資源的匯聚和利用。　

發(fā)表于：12/11/2020

物聯(lián)網(wǎng)安全威脅情報（2020年11月）

根據(jù)CNCERT監(jiān)測數(shù)據(jù)，自2020年11月1日至30日，共監(jiān)測到物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備惡意樣本7941個，發(fā)現(xiàn)樣本傳播服務(wù)器IP地址17萬6249個，境內(nèi)被攻擊的設(shè)備地址達699萬個。

發(fā)表于：12/10/2020

新工業(yè)、智物聯(lián)，數(shù)字化CEO峰會&數(shù)字化船舶峰會在上海成功舉行

　2020全國《新工業(yè)、智物聯(lián)》CEO峰會，11月26日在上海成功舉行，本次峰會由工控兄弟連主辦，東普起重機、江蘇省國際科技交流與合作中心、中國工業(yè)服務(wù)聯(lián)盟、工業(yè)4.0產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、華中科大上海校友會船舶分會等單位協(xié)辦。

發(fā)表于：12/10/2020

成立兩年，清華出身的他們用產(chǎn)品描繪出了基于第三代AI的基礎(chǔ)設(shè)施藍圖

「第一代知識驅(qū)動的 AI 利用知識、算法和算力 3 個要素構(gòu)造 AI；第二代數(shù)據(jù)驅(qū)動的 AI 利用數(shù)據(jù)、算法與算力 3 個要素構(gòu)造 AI。由于第一、二代 AI 只是從一個側(cè)面模擬人類的智能行為，因此存在各自的局限性，不可能觸及人類真正的智能?！骨迦A大學人工智能研究院院長、中國科學院院士張鈸等人在今年 9 月份的一篇?？恼轮羞@樣寫道。

發(fā)表于：12/10/2020

安富利發(fā)布全新蜂窩模塊，加快物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的開發(fā)

2020年12月10日，中國北京 —— 全球領(lǐng)先的技術(shù)解決方案提供商安富利（納斯達克股票代碼：AVT）宣布推出AVT9152模塊，進一步拓展了其產(chǎn)品陣容。該模塊專為各種采用蜂窩網(wǎng)絡(luò)連接并要求低功耗和超小組件尺寸的嵌入式應(yīng)用而設(shè)計，以加快物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的開發(fā)。AVT9152模塊采用了Nordic Semiconductor的領(lǐng)先技術(shù)，能夠為工程師和開發(fā)者提供NB-IoT/LTE-M、GPS和低功耗藍牙（Bluetooth LE）無線連接，是市面上尺寸最小的模塊之一。這款新產(chǎn)品的推出進一步豐富了安富利的生態(tài)系統(tǒng)。

發(fā)表于：12/10/2020

Maxim Integrated新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器MAX78000 SoC在貿(mào)澤開售

2020年12月9日 – 專注于引入新品的全球電子元器件授權(quán)分銷商貿(mào)澤電子 (Mouser Electronics) 即日起備貨Maxim Integrated的新型MAX78000芯片。MAX78000基于雙核MCU，結(jié)合了超低功耗深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，為高性能人工智能 (AI) 應(yīng)用提供所需的算力，是機器視覺、面部識別、目標檢測和分類、時序數(shù)據(jù)處理和音頻處理等應(yīng)用的理想選擇。

發(fā)表于：12/10/2020