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基于高阶图卷积网络的城市空气质量推断模型[其他][其他]

能否精确地预测城市区域空气质量分布，对于政府环境治理以及人们日常预防等方面，具有重要的意义。该问题面临的挑战是：一是不同区域的空气质量分布具有时空交互性；二是空气质量分布受到外部因素的影响。通用化卷积神经网络以处理任意图结构数据，成为近些年来研究的热点之一，将城市空气质量预测问题可制定为时空图预测问题。基于提出的高阶图卷积网络，设计了一种有效的空气质量推断模型。该模型可以捕获空气质量分布的时空交互性和提取外部影响因素特征，从而精确预测空气质量分布。通过验证现实北京市空气质量数据，结果表明提出的模型远远优于目前已知的通用方法。

發(fā)表于：2021/4/15

基于卷积LSTM的视频中Deepfake检测方法[其他][其他]

以Deepfake为代表的伪造人脸技术，使用少量的人脸数据就能将视频中的人脸替换成为目标人脸，从而达到伪造视频的目的。此类技术的滥用将带来恶劣的社会影响，需要使用检测技术加以制裁。针对这一问题，已有若干检测算法被提出。现有方法具有一定局限性，单帧检测算法忽略了Deepfake动态缺陷；当数据存在缺陷时，模型可能会陷入“学会特定脸”的陷阱中。提出了一种对视频数据中的Deepfake检测方法，使用结合CNN和LSTM的卷积LSTM，判断视频真伪。提出了一种基于人脸特征点的cutout方法，能抑制网络学会特定脸。实验表明，在不同场景下，准确度对比基准算法均有提升。

發(fā)表于：2021/4/15

基于KDMSPCS-GRNN的室内定位技术研究[其他][其他]

针对利用广义神经网络(Generalized Regression Neural Network，GRNN)搭建的定位预测模型定位精度低、效率慢等问题，基于动态分群策略，提出一种线性递减粒子群(Linear Decreasing Contraction Particle Swarm Optimization，LDCPSO)和布谷鸟(Cuckoo Search，CS)混合寻优算法，并利用此算法为GRNN选择最优参数，构建定位预测模型。该算法主要利用K均值聚类算法(K-means)对整个种群进行周期性的分群，底层使用LDCPSO算法优化各个子群，并将最优粒子传至高层，高层使用CS算法优化各个子群的最优粒子，并将最终结果返回底层，执行下一次迭代。实验过程中，一方面将提出的算法应用于多个测试函数，结果表明该算法具有更好的收敛速度和收敛精度；另一方面利用该算法搭建定位模型，并与其他定位模型对比，结果显示该定位模型具有更好的定位效果。

發(fā)表于：2021/4/15

基于M-DRN多尺度特征提取的入侵检测方法[通信与网络][信息安全]

针对基于深度学习的入侵检测技术存在准确率低和模型易过拟合问题，提出一种基于多尺度特征提取优化的深度残差网络(Multiscale-Deep Residual Network，M-DRN)模型。该模型在残差网络的残差块中引入多尺度特征提取和因子分解的思想，并采用BN算法提升网络收敛速度。选用NSL-KDD数据集为实验数据训练模型并迭代优化网络参数，利用测试集比较发现该模型在多个评价指标上均有提升。该模型与CNN相比更稳定，与ResNet相比分类准确率提升了3.35%，与RNN-IDS相比训练时间减少了65.2%。实验结果表明，所提出模型具有更好的特征提取能力和更快的收敛速度，不易过拟合。

發(fā)表于：2021/4/15

基于TPCM可信根的可信网络连接设计与实现[通信与网络][信息安全]

可信连接作为可信计算理论的重要组成部分，是实现信任在网络上传递的核心技术，在不同的产品和应用场景中有不同的实现方案。设计并实现了一种基于TPCM可信根的可信连接技术架构，通过TPCM在系统运行过程中对系统环境进行主动度量，实现平台的基础可信环境，并将度量结果报告进行签名，标识平台当前环境的可信状态，由此实现对通信双方身份的识别和可信验证，减少非法网络连接，使整个系统具备主动免疫防御能力，实现对未知威胁的有效防护。

發(fā)表于：2021/4/15

基于长短码联合控制的程序完整性校验方法[其他][其他]

提出了一种基于长短码联合度量的程序完整性校验方法。分析了操作系统文件系统的特点，基于LSM框架设计文件监控模块，实现对文件完整性实时标记，可主动标记识别被篡改文件；应用程序安装到操作系统时，会对该程序计算哈希值和设定短码标记，来初始化白名单数据库完成度量基准的设定；应用程序执行前触发校验模块，先检测程序的短码标记，根据检测结果再决定对程序的哈希值长码校验。使用应用程序长短码联合度量校验，提高应用程序度量校验效率；结合监控模块对程序的实时监控，并针对不同场景，设计了应用程序的标记在多种类别之间的转换规则，保证快速精细地获取程序完整的状况。整套方案实现了对应用程序实时高效的控制。

發(fā)表于：2021/4/15

基于国产PLC的分布式I/O冗余方法研究[其他][其他]

为了提高PLC控制系统中采集/输出环节的可靠性，分析了冗余系统设计原理，结合现场应用环境及实际需求，研究出一种基于国产PLC的分布式I/O冗余方法。针对采集数据类型分别介绍了数字量输入/出、模拟量输入/出冗余方案，该方法把运行过程中定期对自身诊断结果作为冗余的诊断依据，结合用户配置的冗余方案，提高采集/输出数据的准确率。经试验及现场某基地应用可知，该方法提高了PLC控制系统的可靠性，可确保PLC系统长期稳定、高效、安全地运行。

發(fā)表于：2021/4/15

集成射频与视频监控的交通流参数检测技术[微波|射频][其他]

提出一种集成射频识别技术和视频监控技术的交通流参数测量方式。介绍了检测系统组成、基于射频技术（RFID）的车载电子车牌关键技术、道路视频图像处理技术等。系统根据射频终端信号实时调整视频采集速率，对射频数据和视频数据进行及时处理得到车牌、车辆特征、车速以及车流量等有效交通流参数，并将数据压缩之后通过云端网络发送至服务器端，服务器端可远程监控各路段交通信息，并可对视频信息进一步处理得到更多具体的信息，为实现交通诱导、违章监控、速度监控等提供可靠准确的数据支持。

發(fā)表于：2021/4/15

基于TF-IDF进化集成分类器的铁路安全故障文本分类[其他][其他]

铁路安全问题是铁路运输保证的核心问题，铁路安全问题非结构化文本数据量大，文本内容无特定规律，对于综合分析解决安全故障问题造成很高的难度。针对铁路安全问题数据智能分类，提出进化集成分类器模型。运用TF-IDF算法，通过分析接触网安全问题的数据特点提取文本特征。采用决策树作为基分类器的Bagging集成分类器将文本数据分类，在Bagging分类过程中，针对Bagging算法产生的基分类器组合解集，提出采用遗传算法(Genetic Algorithm)将其优化，产生分类结果较优的基分类器组合解集。以铁路局实际安全问题进行实验分析，实验证明TF-IDF+Bagging+Genetic Algorithm=Evolutionary Ensemble Classifier进化集成分类器模型在铁路安全问题文本分类中具有较高的准确性。

發(fā)表于：2021/4/14

基于GaN的输入谐波控制射频功率放大器设计[其他][其他]

定量地分析了输入谐波控制理论对功放效率的影响。同时，选用了南京电子器件研究所的0.25 ?滋m GaN HEMT器件，并对该GaN HEMT器件进行了负载牵引仿真和大信号仿真。根据仿真结果发现，通过输入谐波控制可以提升射频功率放大器的效率，在频带内能获得3～10%的效率提升。以此设计了一款X波段单级MMIC功放。经测试，该功放芯片在9.2～11.3 GHz范围内功率附加效率最大可以达到 52.88%。

發(fā)表于：2021/4/14

一种基于国产嵌入式CPU核的BP神经网络SoC设计[通信与网络][通信网络]

基于国产嵌入式CPU核CK803S及其SoC设计平台，设计一款BP神经网络SoC。给出了SoC的设计结构及BP神经网络硬件加速器的设计方案，针对BP神经网络硬件加速器中非线性的Sigmod和Guass激活函数，选择了一种既不影响速度又节约资源的方法来实现，并对其性能、功耗进行优化。验证结果表明，设计满足要求。

發(fā)表于：2021/4/13

基于爬虫和TFIDF-NB算法的微博情感分析[通信与网络][通信网络]

针对微博网络舆情信息量大、无规则、随机变化的特点，提出TFIDF-NB(Term Frequency Inverse Document Frequency-Naive Bayes)用于微博情感分析，设计与实现了一个基于Scrapy框架的微博评论爬虫，将某热点事件的若干条微博评论进行爬取并存进数据库，然后进行文本分割、LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题聚类，最后使用TFIDF-NB算法进行情感分类。实验结果表明，TFIDF-NB算法平均准确率高于线性支持向量机算法和K近邻算法，在精确率和召回率方面高于K近邻算法，具有较好的情感分类效果。

發(fā)表于：2021/4/13

一种基于机器学习的Tor网络识别探测技术[通信与网络][通信网络]

Tor是一种基于洋葱路由通信协议建立的隐蔽加密通信系统。该系统基于互联网现有路由、数据加密等协议，构建了一套保护通信实体的身份隐匿机制，使得经过Tor网络传播的数据难以被有效追踪和分析。然而近年来这项隐蔽通信技术被罪犯大量使用，已成为网络犯罪和非法交易的温床。为有效应对该问题，提出一项基于机器学习的Tor网络识别检测技术，通过主动生成Tor网络流量，基于机器学习技术实施流特征提取与检测，从而发现参与Tor通信的网络实体及其通信类型，进而检出潜在的恶意暗网用户。实验表明，该方法可有效识别Tor通信实体以及通信行为，如电子邮件和FTP应用等。

發(fā)表于：2021/4/12

匿名通信综述[通信与网络][通信网络]

匿名通信系统是指建立在网络应用层之上，结合数据转发、内容加密、流量混淆等一系列技术，实现通信实体之间关联关系和通信内容对第三方隐藏的网络。在商业秘密传输、电子投票等使用场景中，保证用户的个人身份、行为不被网络窃听者所识别是重要的评价标准，匿名通信系统正是为了解决上述问题。匿名通信系统具有消息不可溯源、通信无法被第三方监测等特点。一方面，从数据隐蔽传输的角度，匿名通信系统能够增强系统的安全性，另一方面，由于匿名通信技术的滥用，非法构建的私有隐蔽服务花样繁多、层出不穷，给网络安全和社会安定带来了巨大危害，因此，对目前匿名通信系统和技术进行梳理，有助于了解匿名通信技术发展现状，进而更为合理地利用匿名通信技术，构建匿名通信系统，实现信息安全可靠传输。

發(fā)表于：2021/4/12

下一个5年，LPWAN的发展动力究竟从何而来[通信与网络][通信网络]

自2015年至今，经过为期5年的快速发展，LPWAN如今正面临转折，其原有的驱动优势已然不再。接下来必须将注意力集中在LPWAN应用上，才能在下个阶段的发展中夺得先机。但是，要突破LPWAN发展瓶颈，既需要创新的应用开发平台，也需要端到端的解决方案和服务，才能让各家企业尽快从LPWAN的技术与应用中获利。而全球领先的技术分销商和解决方案提供商安富利（Avnet）便成为了解决问题的关键，它恰巧可以为客户提供有价值且合适的解决方案和服务，与客户一同携手迈向LPWAN发展的下一个五年。

發(fā)表于：2021/4/11