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融合注意力機制的弱監(jiān)督迷彩偽裝目標檢測算法[其他][其他]

隨著計算機硬件和人工智能技術(shù)的發(fā)展,，強監(jiān)督目標檢測算法已經(jīng)取得了很大的成果,。然而，強監(jiān)督目標檢測算法需要在大規(guī)模、標注精度高的數(shù)據(jù)集上進行訓練。但在某些特定領(lǐng)域，上述條件要求過于苛刻,。例如,，軍事上常用的迷彩偽裝目標的圖像數(shù)據(jù)集就比公共數(shù)據(jù)集更難獲得且標注難度更大,。因此,，采用對數(shù)據(jù)集要求更低的弱監(jiān)督目標檢測算法來實現(xiàn)迷彩偽裝目標的檢測任務(wù)。由于圖像中迷彩偽裝目標與背景融合度較大,，導致原始淺層特征感知偽監(jiān)督目標定位(Shallow feature-aware Pseudo supervised Object Localization,，SPOL)算法的檢測精度相對較低。本文的核心是在SPOL算法的基礎(chǔ)上融合注意力機制,，通過加入注意力模塊,，讓模型更加關(guān)注迷彩偽裝目標的區(qū)域，以此來提高迷彩偽裝目標的檢測精度,。

發(fā)表于：2022/9/28 17:48:42

基于深度學習的有效iPPG信號識別研究[其他][其他]

成像式光電容積描記法(iPPG)是一種利用攝像機遠程測量血容量脈沖的技術(shù),，現(xiàn)已成為早期篩查動脈粥樣硬化和心血管疾病的一種具有前景的技術(shù)。但iPPG信號中包含大量的噪聲,，傳統(tǒng)的選取有效信號的方法準確度低,，普適性差?；谝陨蠁栴},，設(shè)計開發(fā)了基于Python的有效iPPG信號識別軟件，該軟件通過攝像頭采集人臉視頻并進行人臉定位,，在動態(tài)的感興趣區(qū)域中提取iPPG信號,，并對信號進行預處理，最終使用基于深度學習的iPPG信號判別模型進行有效性識別,，平均準確率高達95.1%,對于實際應(yīng)用場景下的iPPG信號判別具有良好的準確性與穩(wěn)定性,，同時驗證了使用深度學習進行非接觸式信號有效性判別的可行性。

發(fā)表于：2022/9/28 17:42:28

注意力特征融合SSD算法對遙感圖像的目標檢測[其他][其他]

針對多尺度單發(fā)射擊檢測(Single Shot MultiBox Detector,，SSD)算法對小目標物體檢測效果不佳的問題,，提出注意力特征融合SSD(Attention Feature Fusion SSD，AFF-SSD)算法,。首先,，為了提升網(wǎng)絡(luò)對小目標物體的檢測性能，使用注意力特征融合模塊對淺層特征圖中的特征信息融合,，在降低噪聲的同時增強特征圖中遠距離像素的相關(guān)性；其次,，針對訓練過程中正負樣本失衡導致的模型退化問題,，結(jié)合聚焦分類損失函數(shù)對SSD算法中的損失函數(shù)優(yōu)化;最后，引入遷移學習解決因訓練數(shù)據(jù)較少導致的過擬合問題,。實驗結(jié)果表明,，與SSD算法相比，AFF-SSD算法平均準確率均值提高8.09%，經(jīng)過遷移學習后,，AFF-SSD算法平均準確率均值提高3.47%,。

發(fā)表于：2022/9/28 17:30:27

基于改進WL圖核的代碼克隆檢測方法[其他][其他]

基于程序依賴圖(Program Dependency Graph，PDG)的代碼克隆檢測方法是檢測代碼克隆的重要方法之一,，近年來提出的基于Weisfeiler-Lehman(WL)圖核迭代的近似圖匹配方法在克隆檢測中取得了較好的效果,，但PDG中少量頂點的差異會隨著圖核迭代傳播到越來越多的頂點，從而導致算法召回率的下降,。為此,，針對WL圖核在克隆檢測應(yīng)用中存在的問題，提出了一種基于改進WL圖核的代碼克隆檢測方法,，將WL圖核迭代過程中采用的普通哈希算法替換為局部敏感哈希,，同時引入向量的相似性度量方法，進一步提升了對PDG近似子結(jié)構(gòu)的識別能力,。實驗結(jié)果表明,，改進后的方法不僅可以檢測出更多的差異克隆對，同時還保持了良好的精度和時間性能,。

發(fā)表于：2022/9/28 17:12:43

基于交互行為的突發(fā)事件微博用戶社區(qū)識別及研究[其他][其他]

針對現(xiàn)有研究對于微博社區(qū)輿情用戶關(guān)系研究不足的情況,，提出了基于微博用戶交互行為的微博社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。首先通過突發(fā)事件下用戶發(fā)布的相關(guān)微博內(nèi)容對微博用戶間的交互行為進行分析,，將用戶間交互行為進行量化,，根據(jù)用戶交互次數(shù)計算出用戶交互度；其次將用戶交互度作為Louvain算法權(quán)重對突發(fā)事件下微博用戶群體進行社區(qū)識別,；最后根據(jù)社區(qū)識別結(jié)果結(jié)合用戶博文內(nèi)容研究不同社區(qū)內(nèi)用戶關(guān)注主題,。實驗結(jié)果表明該方法能更好地對微博用戶社區(qū)進行劃分，且不同社區(qū)內(nèi)用戶的討論與關(guān)注重點有所不同,，因此在進行網(wǎng)絡(luò)輿論治理時能更有效地引導網(wǎng)絡(luò)輿論,。

發(fā)表于：2022/9/28 17:04:42

等保2.0時代電力監(jiān)控系統(tǒng)安全防護體系建設(shè)研究[其他][其他]

通過分析電力監(jiān)控系統(tǒng)現(xiàn)有的典型結(jié)構(gòu)與安全建設(shè)需求，針對電力監(jiān)控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全的脆弱性和薄弱點,，結(jié)合等級保護2.0體系,，提出了一種電力監(jiān)控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全防護建設(shè)方案。該方案以“一個中心,，三重防護”為核心思想,，突出安全管理中心建設(shè)，明確通信網(wǎng)絡(luò),、區(qū)域邊界,、計算環(huán)境的安全防護建設(shè)方法。以某發(fā)電企業(yè)電力監(jiān)控系統(tǒng)生產(chǎn)控制區(qū)為試點,，以等保2.0基本要求為衡量標準進行方案應(yīng)用效果評估,，結(jié)果表明,，通過安全防護體系建設(shè)，可有效提升系統(tǒng)安全性,。

發(fā)表于：2022/9/28 16:57:10

典型密碼結(jié)構(gòu)的不可能差分區(qū)分器研究[其他][其他]

20世紀40年代Shannon提出了對稱密碼設(shè)計的兩個重要原則“混淆”和“擴散”,，之后密碼學者們基于這兩個原則構(gòu)造了Feistel、SP,、廣義Feistel,、MISTY等主要整體結(jié)構(gòu)，目前這些結(jié)構(gòu)被廣泛運用于各種標準密碼算法和新型認證加密算法,。對這幾種主要密碼算法的整體結(jié)構(gòu)進行了介紹和研究,，并基于具體結(jié)構(gòu)的特點，系統(tǒng)地對廣義Feistel結(jié)構(gòu)中TYPE-I,、TYPE-II,、TYPE-III型結(jié)構(gòu)構(gòu)建了不可能差分區(qū)分器，對區(qū)分器輪數(shù)下界進行了推導和證明,，為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域分組密碼,、序列密碼、認證加密,、Hash函數(shù)等對稱密碼的設(shè)計和分析提供了參考,。

發(fā)表于：2022/9/28 16:43:40

基于CNN的國產(chǎn)商用分組密碼算法識別研究[其他][其他]

隨著國產(chǎn)商用密碼算法的應(yīng)用普及與商密應(yīng)用測評工作的推進，商密算法的應(yīng)用合規(guī)性備受關(guān)注,。嘗試針對商用分組密碼算法開展識別研究,，將其應(yīng)用到密評工作中。提出了一種基于自動編碼器和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的分組密碼算法識別方案,，將商密SM4算法與國際主要標準分組密碼算法進行識別,。利用NIST隨機性測試方法對密文進行特征提取，最后借助卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對密文特征進行訓練和測試,。實驗表明,，密碼算法的密鑰長度是否一致是影響識別準確率的重要因素，SM4與其他算法兩兩識別的準確率可達80%之上,，并且識別效果與現(xiàn)有方案相比具有較高的準確率和穩(wěn)定性,。

發(fā)表于：2022/9/28 16:31:37

健康碼的常態(tài)化治理：個人信息應(yīng)用的問題與原則探究[其他][數(shù)據(jù)中心]

健康碼是數(shù)據(jù)時代政府參與社會治理的技術(shù)創(chuàng)新，在緊急疫情防控中充分發(fā)揮其治理效能,。隨著社會回歸常態(tài),，健康碼的應(yīng)用呈現(xiàn)出常態(tài)化與延展化趨勢，這也意味著將有更多的個人數(shù)據(jù)被使用,，個人信息的權(quán)益問題勢必引起關(guān)注,。這些問題從根本上涉及公權(quán)與私權(quán)的抗衡?；诖耍瑸榱诉M一步明確健康碼在常態(tài)化治理中的個人信息法益范疇，引入比例原則的理論視角,，結(jié)合數(shù)據(jù)活動的特點,，提出“正當、必要,、權(quán)衡”三原則,，對健康碼的常態(tài)化應(yīng)用進行審查。

發(fā)表于：2022/9/28 16:14:14

數(shù)據(jù)跨境流動治理與對策研究[其他][其他]

數(shù)據(jù)是信息時代重要的國家戰(zhàn)略資源,，合理的數(shù)據(jù)流動在促進經(jīng)濟增長,、加速創(chuàng)新、推動全球化方面發(fā)揮著重要作用,。當前全球跨境數(shù)據(jù)流動監(jiān)管體系處在形成關(guān)鍵期,。我國作為全球數(shù)據(jù)資源大國，面臨數(shù)字經(jīng)濟快速發(fā)展機遇,，需要妥善規(guī)制處理數(shù)據(jù)跨境流動問題,，在保障數(shù)據(jù)安全的基礎(chǔ)上促進數(shù)據(jù)有序高效流動，為數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供有力支撐,。在梳理美國,、歐盟以及國際組織等主要國家和地區(qū)數(shù)據(jù)跨境流動研究最新進展的基礎(chǔ)上，分析了各自特點,，并結(jié)合我國數(shù)據(jù)跨境流動實際提出對策建議,。

發(fā)表于：2022/9/28 15:06:27