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設(shè)計(jì)應(yīng)用

基于点云补全的三维目标检测

基于点云补全的三维目标检测[人工智能][其他]

LiDAR技术的发展为自动驾驶提供了丰富的3D数据。然而，由于遮挡和某些反射材料的原因引起信号丢失，LiDAR点云实际上是不完整的2.5D数据，这对 3D 感知提出了根本性挑战。针对这一问题，提出对原始数据进行三维补全的方法。根据大多数物体形状对称且重复率高的特点，通过学习先验对象形状的方法估计点云中遮挡部分的完整形状。该方法首先识别被遮挡和信号缺失影响的区域，在这些区域中预测区域所包含对象形状的占用概率。针对物体间遮挡的情况，通过形状的占用概率和共享同类形状形态进行三维补全。对自身遮挡的物体，通过自身镜像进行恢复。最后通过点云目标检测网络进行学习。结果表明，通过该方法能有效地提高生成点云3D边框的mAP（mean Average Precision）。

發(fā)表于：2023/8/25 下午2:46:12

核电行业网络安全应急演练模式研究

核电行业网络安全应急演练模式研究[其他][其他]

针对核电行业网络安全应急演练问题进行研究，首先分析了相关网络安全威胁，依此设计可能存在的应急场景，基于核电工控系统实验室网络环境研究应急演练模式，并通过开展应急演练对其效果进行评价。通过定期进行应急演练，可以提升核电行业应急队伍的安全事件监测、响应、处置和防护能力，不断完善网络安全应急演练制度建设。

發(fā)表于：2023/8/24 下午6:07:00

基于白兔时间同步协议的加速器节点时钟同步系统

基于白兔时间同步协议的加速器节点时钟同步系统[其他][其他]

提出了一种基于白兔时间同步协议，利用SPARTAN6系列现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array,FPGA)实现多节点亚纳秒级别时间同步，并通过测量触发信号到达时间，根据设置的延迟进行恢复，从而实现高于120 ps时间分辨率。该方法能够精确控制多节点信号发生的绝对时间，具有广泛的应用前景。特别地，该方法可应用于同步辐射加速器中，提高实验数据的准确性和稳定性，有望在材料科学、生物学和化学等领域中得到广泛应用。该研究成果为同步辐射加速器的研究和实验提供了新的解决方案，有望推动同步辐射技术的发展，为科学研究和工程应用提供更多可能。

發(fā)表于：2023/8/24 下午6:03:00

数据驱动的工业元宇宙系统研究

数据驱动的工业元宇宙系统研究[人工智能][物联网]

物联网、大数据及新一代信息技术的发展，对传统制造业带来前所未有的冲击，基于数据关键生产要素的工业元宇宙建设得到越来越多的关注，为传统制造业带来了机遇，也带来了挑战。分析讨论了工业元宇宙的背景、现状、关键支撑技术，并以某企业智造元宇宙平台的AR/VR虚拟仿真实训系统为例，初

發(fā)表于：2023/8/24 下午5:57:00

基于TextCNN-Bert融合模型的不良信息识别技术

基于TextCNN-Bert融合模型的不良信息识别技术[人工智能][其他]

敏感领域的不良信息具有极强的迷惑性和欺骗性，腐蚀人们的思想，影响人们的价值观和判断能力，危害社会安全，研究敏感领域不良信息的识别技术具有深远意义。通用的识别技术忽略了背景知识和隐喻问题，直接应用于敏感领域不良信息识别效果较差。提出一种基于TextCNNBert的融合模型，通过敏感领域主题识别和情感隐喻识别，实现对敏感领域不良信息的文本识别。实验结果表明，该模型在准确率、F1评分等指标方面取得了良好的结果，相较于现有模型有显著提高。

發(fā)表于：2023/8/24 下午5:47:00

基于图像降噪的集成对抗防御模型研究

基于图像降噪的集成对抗防御模型研究[模拟设计][工业自动化]

深度学习的快速发展使其在图像识别、自然语言处理等诸多领域广泛应用。但是，学者发现深度神经网络容易受到对抗样本的欺骗，使其以较高置信度输出错误结果。对抗样本的出现给对安全性要求严格的系统带来很大威胁。研究了在低层特征（LowLevel Feature）和高层特征（HighLevel Feature）对图像进行降噪以提升模型防御性能。在低层训练一个降噪自动编码器，并采用集成学习的思路将自动编码器、高斯扰动和图像掩码重构等多种方式结合；高层对ResNet18作微小改动加入均值滤波。实验显示，所提出的方法在多个数据集的分类任务上有较好的防御性能。

發(fā)表于：2023/8/24 下午5:40:00

基于因果关系和特征对齐的图像分类域泛化模型

基于因果关系和特征对齐的图像分类域泛化模型[人工智能][其他]

针对现有域泛化方法性能较差或缺乏理论可解释性的缺点，提出了一种基于因果关系和特征对齐的图像分类域泛化模型，并证明了该模型的可识别性。该模型利用域泛化中的因果关系来学习含有不同信息的特征，将域泛化问题转化为特征相关分布的偏移，再利用特征对齐消除偏移。为提高模型的性能，采用对抗训练进一步优化学到的特征。在公共数据集上的实验结果表明，新提出的模型与目前最优的方法性能相当，表明该模型具有理论可解释性的同时，还有不俗的实际性能表现。

發(fā)表于：2023/8/24 下午5:22:00

基于改进的长短期记忆神经网络交通流预测

基于改进的长短期记忆神经网络交通流预测[通信与网络][汽车电子]

针对未来时刻交通流量的预测问题，在考虑历史时刻车流量数据、日期属性、天气、降雨量等多方面影响因素的同时，提出一种考虑多方面影响因素的长短期记忆神经网络(LSTM*)模型。实验表明在对短期车流量进行预测时，LSTM*模型的准确性优于现有的基线方法；对长期车流量进行预测时，基于粒子群算法改进的长短期记忆神经网络（PSOLSTM*）模型的准确性优于LSTM*模型。

發(fā)表于：2023/8/24 下午5:00:00

基于多维特征融合验证的物联终端安全防护方法研究

基于多维特征融合验证的物联终端安全防护方法研究[通信与网络][物联网]

物联网技术的快速发展和普及为人们的生活带来了诸多便利，但普遍部署在非受控环境的终端设备也时刻面临物理攻击、非法替换等安全隐患。设备接入验证是保障物联终端及物联网整体安全的关键，对此提出了一种基于多维特征融合验证的物联终端安全防护方法，通过采集设备操作系统类型、开放端口、MAC地址、IP地址用以表征设备身份，与预设规则进行比对后验证设备的合法性。实验表明，该方法在有效性和准确性方面表现良好，且具有低部署成本、高检测性能等优势，具有一定的实用性和推广价值。

發(fā)表于：2023/8/24 下午4:46:53

网络空间测绘资产数据价值评估模型的建立及应用

网络空间测绘资产数据价值评估模型的建立及应用[通信与网络][信息安全]

现有网络空间测绘系统具备端口响应信息获取、网络资产暴露面梳理、资产关联分析以及聚合统计等功能，并且积累了几十亿计规模的网络资产数据，但尚缺乏对于网络空间测绘资产数据价值的评估，无法定量地确定网络资产数据价值。提出了网络空间测绘资产数据价值评估模型，可以评估每条网络资产数据的价值，并依据价值评分确定数据价值重要度等级。网络空间测绘资产数据价值评估模型可在某组织机构的网络资产暴露面程度梳理、网络资产属性变化跟踪监控以及不同平台网络资产数据价值对比等方面进行应用，同时，能为安全研究人员和资产管理人员对掌握其所关注的网络目标资产安全状况变化趋势提供便利。

發(fā)表于：2023/8/24 下午4:40:43

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