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基于改進(jìn)匈牙利算法對(duì)多人人體關(guān)鍵點(diǎn)匹配的研究[其他][其他]

在復(fù)雜場(chǎng)景下,，針對(duì)傳統(tǒng)人體姿態(tài)估計(jì)模型中關(guān)鍵點(diǎn)分配算法存在正確率低,、資源分配不均等優(yōu)化問(wèn)題,，在OpenPose模型的基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)的匈牙利算法,，該算法在傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上采用親和度向量場(chǎng)與鄰接矩陣結(jié)合的方式，通過(guò)對(duì)矩陣內(nèi)的數(shù)值處理,，來(lái)獲取關(guān)鍵點(diǎn)的最佳匹配,。實(shí)驗(yàn)表明,，改進(jìn)算法的運(yùn)行時(shí)間有一定的減短,，同時(shí)保證在100×100以?xún)?nèi)的矩陣中運(yùn)算的精確度誤差率不高于0.014,，且在使用本地圖像測(cè)試的實(shí)驗(yàn)中證明了模型的可行性和性能的提升。

發(fā)表于：5/24/2022 5:43:39 PM

基于多層次特征提取的輕量級(jí)超分辨率重建算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)目前基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率算法特征提取較為單一,、結(jié)構(gòu)復(fù)雜且參數(shù)龐大的問(wèn)題，提出了一種基于多層次特征提取的輕量級(jí)超分辨率重建算法,。該算法采用了多層次特征提取的方式,，首先提取圖像的淺層特征,；其次，使用包含多個(gè)并行卷積的深層特征提取模塊提取圖像的深層特征,。設(shè)計(jì)了一種帶學(xué)習(xí)權(quán)重的多尺度特征融合重建模塊,，以充分利用提取出的多層次信息重建圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，其重建圖像的峰值信噪比和結(jié)構(gòu)相似性在多數(shù)情況下領(lǐng)先于目前主流算法,；與對(duì)比算法相比，在參數(shù)量和運(yùn)算時(shí)間上均保持領(lǐng)先,，證明了網(wǎng)絡(luò)的輕量化特性,。

發(fā)表于：5/24/2022 5:39:39 PM

基于改進(jìn)VIKOR的攻擊效果評(píng)估算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，安全問(wèn)題也日益凸顯,，文章從網(wǎng)絡(luò)攻擊效果評(píng)估入手,，提出了DEMATEL-ANP指標(biāo)權(quán)重計(jì)算模型，克服了傳統(tǒng)基于層次分析法的評(píng)估中不考慮指標(biāo)間相互關(guān)聯(lián)關(guān)系的問(wèn)題,，并提出了VIKOR-灰色關(guān)聯(lián)度法,，既彌補(bǔ)了灰色關(guān)聯(lián)度從單一角度評(píng)估的問(wèn)題，又彌補(bǔ)了TOPSIS方法不考慮自身權(quán)重,、容易產(chǎn)生逆序的問(wèn)題,。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，證明了該算法在網(wǎng)絡(luò)攻擊效果評(píng)估中的可行性和有效性,，并且相較于傳統(tǒng)算法對(duì)相似度較大的攻擊具有更強(qiáng)的區(qū)分性,。

發(fā)表于：5/24/2022 5:33:43 PM

基于實(shí)戰(zhàn)化的集團(tuán)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全主動(dòng)防御技術(shù)研究與實(shí)踐[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

面對(duì)復(fù)雜多變的國(guó)際網(wǎng)絡(luò)空間安全形勢(shì)以及日益嚴(yán)峻的惡性網(wǎng)絡(luò)攻擊態(tài)勢(shì)，針對(duì)集團(tuán)化企業(yè)面臨的主機(jī)安全,、設(shè)備安全,、網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全,、業(yè)務(wù)安全等安全威脅,，論述了基于實(shí)戰(zhàn)化的防范網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗的關(guān)鍵技術(shù)與策略，包括基于網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗的主動(dòng)誘捕系統(tǒng)設(shè)計(jì),、基于分級(jí)分類(lèi)的安全自動(dòng)編排技術(shù)(SOAR),、基于輕量級(jí)零信任策略的設(shè)備監(jiān)控技術(shù)、數(shù)據(jù)和供應(yīng)鏈的安全防護(hù)與管控技術(shù)等,，并詳細(xì)討論了攻擊暴露面的全面收斂和平戰(zhàn)結(jié)合的對(duì)抗性網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急實(shí)訓(xùn),、不同安保時(shí)期的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急措施、應(yīng)對(duì)惡意攻擊的平臺(tái)聯(lián)動(dòng)與安全運(yùn)營(yíng)等實(shí)戰(zhàn)化網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)營(yíng)實(shí)踐與措施,。

發(fā)表于：5/24/2022 5:28:52 PM

基于知識(shí)圖譜的軟件配置漏洞分析技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著科技發(fā)展,，軟件也在日益更新，其功能和結(jié)構(gòu)愈發(fā)復(fù)雜多變,，從而伴生的軟件配置漏洞導(dǎo)致的安全問(wèn)題也日益增多,。傳統(tǒng)的人工對(duì)配置進(jìn)行核查不僅耗費(fèi)時(shí)間和精力,，而且效率低下，無(wú)法滿(mǎn)足及時(shí)高效確保軟件配置安全的需求,。知識(shí)圖譜的發(fā)展在各個(gè)領(lǐng)域逐顯成效,，它具有能處理海量數(shù)據(jù)、建立知識(shí)間關(guān)聯(lián)關(guān)系等優(yōu)勢(shì),，因此通過(guò)構(gòu)建軟件配置漏洞知識(shí)圖譜,，來(lái)整合存儲(chǔ)軟件配置漏洞數(shù)據(jù)，并達(dá)到可視化推理分析,、關(guān)聯(lián)查詢(xún)等功能,，以實(shí)現(xiàn)軟件配置漏洞分析更加智能化的目標(biāo)。

發(fā)表于：5/24/2022 5:23:35 PM

智能物流數(shù)據(jù)治理與技術(shù)研究[其他][其他]

隨著物流行業(yè)向高柔性,、高協(xié)同性,、高效率的智能物流時(shí)代快速發(fā)展，智能物流數(shù)據(jù)治理與智能物流技術(shù)相互推動(dòng),，并對(duì)智能制造發(fā)展生態(tài)產(chǎn)生重要影響,。闡明了智能物流實(shí)物流、信息流,、資金流三維視角與數(shù)據(jù)治理的緊密聯(lián)系,，以及智能物流數(shù)據(jù)治理框架發(fā)展進(jìn)程和演化規(guī)律，結(jié)合行業(yè)案例分析總結(jié)了我國(guó)智能物流數(shù)據(jù)治理與技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀,，并從政策,、行業(yè)、企業(yè)三個(gè)角度提出了對(duì)智能物流數(shù)據(jù)治理與技術(shù)未來(lái)發(fā)展的建議及展望,，為我國(guó)智能物流發(fā)展提供借鑒與參考,。

發(fā)表于：5/24/2022 5:11:05 PM

基于同源的抗量子群密鑰交換協(xié)議[其他][其他]

面對(duì)越來(lái)越多的基于群成員協(xié)同操作的需求，群密鑰交換協(xié)議在近期的研究中受到了廣泛的關(guān)注,?；谕吹拿艽a協(xié)議是抗量子密碼中的重要組成部分，因此文章主要關(guān)注基于同源的群密鑰交換協(xié)議,。針對(duì)超奇異同源的困難問(wèn)題,，提出了兩個(gè)2輪的基于超奇異同源的群密鑰交換協(xié)議，均是針對(duì)Burmester-Desmedt（BD）協(xié)議的優(yōu)化,。此外,，為了證明協(xié)議的安全性，分別針對(duì)兩個(gè)優(yōu)化版本的群密鑰交換協(xié)議給出了安全性證明,。通過(guò)與現(xiàn)有的協(xié)議進(jìn)行比較,，可發(fā)現(xiàn)所提出的兩個(gè)協(xié)議在通信量和計(jì)算復(fù)雜度上都有所降低。

發(fā)表于：5/24/2022 4:55:05 PM

基于ST DBSCAN的航跡聚類(lèi)實(shí)現(xiàn)[其他][航空航天]

針對(duì)現(xiàn)有飛行目標(biāo)的航跡聚類(lèi)算法的不足，提出的一種可對(duì)任意形狀的航跡聚類(lèi),，且不需提前劃分聚類(lèi)目標(biāo)個(gè)數(shù),，可解決時(shí)空域航跡數(shù)據(jù)的聚類(lèi)方法。通過(guò)航跡信息中的空間坐標(biāo)以及時(shí)間信息,，掃描選取航跡數(shù)據(jù)中的任意未標(biāo)記點(diǎn)，進(jìn)行時(shí)間域上的鄰近點(diǎn)掃描,，再對(duì)時(shí)間鄰域內(nèi)的點(diǎn)進(jìn)行空間域掃描,，通過(guò)時(shí)空域內(nèi)鄰近點(diǎn)跡的數(shù)量將相同目標(biāo)的航跡形成簇，并通過(guò)數(shù)據(jù)仿真驗(yàn)證本聚類(lèi)方法的有效性,。

發(fā)表于：5/16/2022 4:07:00 PM

基于三維集成的小型化Ku波段收發(fā)組件[其他][其他]

基于硅基三維集成模塊和印制板(Printed Circuit Board,，PCB)混壓工藝，設(shè)計(jì)了一種小型化Ku波段收發(fā)組件,，并對(duì)其原理方案和具體實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了介紹,。該收發(fā)組件整體電路采用三維集成架構(gòu)實(shí)現(xiàn)，射頻及中頻芯片和其外圍電路集成于硅基三維集成模塊中,，外部電路板采用射頻與低頻混壓印制板,，模塊和印制板通過(guò)球柵陣列(Ball Grid Array，BGA)互聯(lián),。通過(guò)對(duì)信號(hào)過(guò)渡結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),，降低了信號(hào)傳輸損耗，提升了通道間隔離度,。電路測(cè)試表明,，組件在工作頻帶內(nèi)滿(mǎn)足通道間幅度一致性、帶內(nèi)平坦度,、噪聲系數(shù)等指標(biāo)要求,，且符合組件小型化、高集成度,、高一致性,、高可生產(chǎn)性的現(xiàn)實(shí)需求。

發(fā)表于：5/16/2022 4:03:00 PM

基于量化測(cè)量的前向-后向箱粒子平滑器[其他][其他]

提出了一種新的前向-后向箱粒子平滑算法,。在正向過(guò)程中,，使用標(biāo)準(zhǔn)的箱粒子濾波算法。在后向過(guò)程中,，使用箱粒子近似平滑后驗(yàn)概率,。提出了一種額外的箱粒子移動(dòng)步驟，使箱粒子在目標(biāo)周?chē)?。通過(guò)量化測(cè)量下的仿真,，驗(yàn)證了所提算法的性能優(yōu)勢(shì)。

發(fā)表于：5/16/2022 3:58:00 PM