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基于Arduino Mega 2560的水下探測(cè)儀設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

針對(duì)有限的水下深度和水下環(huán)境的不確定性，探討并設(shè)計(jì)了一種基于Arduino Mega 2560最小系統(tǒng)的遠(yuǎn)程操控水下探測(cè)儀。首先通過DC-DC可調(diào)降壓模塊控制輸出功率以提供穩(wěn)定電壓，并由螺旋槳通過無刷電機(jī)和無刷電調(diào)相結(jié)合形成推進(jìn)器，利用Arduino Mega 2560實(shí)現(xiàn)水下的自由移動(dòng)；同時(shí)，采用雙絞線傳輸器聯(lián)合Arduino串口通信完成視頻圖像的發(fā)射與接收，并由電力載波模塊進(jìn)行調(diào)制與解調(diào)，進(jìn)而完成實(shí)時(shí)圖傳；接著由繼電器控制水下觀察的LED燈和吸引魚群的LED誘魚燈。經(jīng)過調(diào)試，該設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了水下1~5 m的前后左右移動(dòng)、實(shí)時(shí)的水下視頻圖像傳輸、照明和誘魚等功能。

發(fā)表于：12/17/2020 1:28:00 PM

土地流轉(zhuǎn)聯(lián)盟鏈平臺(tái)的架構(gòu)設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)是深化農(nóng)村改革的重要抓手。中國(guó)農(nóng)村土地信息碎片化嚴(yán)重，牽扯部門眾多，而土地流轉(zhuǎn)各利益關(guān)聯(lián)方素質(zhì)參差不齊，造成土地流轉(zhuǎn)中信任問題突出，嚴(yán)重影響并制約土地流轉(zhuǎn)市場(chǎng)健康發(fā)展。在分析農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)特性的基礎(chǔ)上，論證聯(lián)盟鏈在解決土地流轉(zhuǎn)具有技術(shù)優(yōu)勢(shì)，給出了土地流轉(zhuǎn)聯(lián)盟鏈平臺(tái)的架構(gòu)設(shè)計(jì)，將聯(lián)盟鏈與大數(shù)據(jù)相結(jié)合，設(shè)計(jì)土地流轉(zhuǎn)過程中土地確權(quán)登記、交易流轉(zhuǎn)、契約保障、價(jià)值體現(xiàn)全流程的聯(lián)盟鏈實(shí)現(xiàn)方案，并且與數(shù)據(jù)治理體系有機(jī)結(jié)合，不但提高數(shù)據(jù)的可靠性，同時(shí)強(qiáng)化后續(xù)數(shù)據(jù)使用的效果。

發(fā)表于：12/17/2020 1:24:57 PM

基于障礙Lyapunov函數(shù)的多智能體系統(tǒng)誤差約束同步[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

帶誤差約束的多智能體同步除了要求多智能體的狀態(tài)同步以外，同時(shí)還要求同步誤差受給定的界約束。針對(duì)期望實(shí)現(xiàn)誤差約束的未知非線性領(lǐng)航-追隨者多智能體系統(tǒng)，提出了一種分布式神經(jīng)自適應(yīng)同步控制方法。首先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似智能體動(dòng)力學(xué)方程中的未知非線性項(xiàng)，提出了一種新的分布式障礙Lyapunov函數(shù)來限制同步誤差，然后根據(jù)所提出的障礙Lyapunov函數(shù)，通過穩(wěn)定性分析推導(dǎo)出分布式自適應(yīng)控制律。最后給出了一個(gè)仿真實(shí)例，驗(yàn)證了利用所提出的控制律可以實(shí)現(xiàn)同步誤差約束。

發(fā)表于：12/17/2020 1:10:06 PM

飛機(jī)舵機(jī)電動(dòng)伺服系統(tǒng)復(fù)合控制方法研究[其他][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)飛機(jī)舵機(jī)電動(dòng)伺服系統(tǒng)存在多余力矩干擾不易抑制的問題，根據(jù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成及工作原理，建立了數(shù)學(xué)模型。設(shè)計(jì)了結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器參數(shù)整定、角速度前饋與力矩速度反饋的復(fù)合控制策略，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定特性和加載精度。利用MATLAB仿真環(huán)境進(jìn)行了系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性實(shí)驗(yàn)。仿真結(jié)果表明，該方法不僅能夠有效抑制多余力，而且使系統(tǒng)具有良好跟蹤效果，完全能夠達(dá)到控制性能指標(biāo)的要求。

發(fā)表于：12/17/2020 1:02:50 PM

基于Anchor-free架構(gòu)的行人檢測(cè)方法[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

使用無預(yù)選框(Anchor-free)的檢測(cè)框架，設(shè)計(jì)了一種行人檢測(cè)算法。將深度殘差網(wǎng)絡(luò)(ResNet)作為特征提取網(wǎng)絡(luò)，與特征金字塔網(wǎng)絡(luò)(FPN)結(jié)構(gòu)相結(jié)合，使用了多尺度預(yù)測(cè)的方式進(jìn)行預(yù)測(cè)。把目標(biāo)中心點(diǎn)和尺寸作為一種高級(jí)的語(yǔ)義特征，將含有更多細(xì)節(jié)信息的淺層特征圖和含有更多語(yǔ)義信息的深層特征圖進(jìn)行融合。在Citypersons數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，相較現(xiàn)有行人檢測(cè)算法，提出的算法在輕微遮擋、一般遮擋和嚴(yán)重遮擋情況下漏檢率分別提升了1.11%~3.01%，0.15%~6.55%和0.59%~6.39%，檢測(cè)效果更好。

發(fā)表于：12/17/2020 11:05:00 AM

增加直線約束的網(wǎng)格化2D相機(jī)運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法[其他][其他]

相機(jī)運(yùn)動(dòng)估計(jì)是視頻穩(wěn)像、視頻拼接等技術(shù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。網(wǎng)格變形模型可以在一定程度上解決傳統(tǒng)的單個(gè)2D仿射或單應(yīng)性變換模型難以處理的視差問題。在原CPW(Content Preserving Warping)算法的網(wǎng)格變形模型基礎(chǔ)上，添加直線保持約束，并根據(jù)特征點(diǎn)的分布和檢測(cè)出的直線結(jié)構(gòu)特征，自適應(yīng)地調(diào)整特征點(diǎn)約束、相似性約束和直線保持約束的權(quán)值。將三類約束均表示為二次項(xiàng)，利用稀疏線性系統(tǒng)求解得到網(wǎng)格化的相機(jī)運(yùn)動(dòng)路徑。根據(jù)算法估計(jì)的相機(jī)運(yùn)動(dòng)對(duì)圖像進(jìn)行變形可以保持圖像中人眼較為敏感的直線結(jié)構(gòu)不被破壞，直觀地提升了視覺效果，有效減少了圖像變形帶來的失真。

發(fā)表于：12/17/2020 10:49:00 AM

基于屬性加密的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)安全檢測(cè)工具的設(shè)計(jì)與運(yùn)用[模擬設(shè)計(jì)][信息安全]

提出網(wǎng)絡(luò)域數(shù)據(jù)密匙共享和準(zhǔn)入機(jī)制，創(chuàng)建新型數(shù)據(jù)庫(kù)密匙架構(gòu)。設(shè)計(jì)了基于數(shù)據(jù)屬性加密的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)安全檢測(cè)工具，就數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)進(jìn)行屬性加密，重組加密文件關(guān)鍵序列架構(gòu)，在傳統(tǒng)CDM數(shù)據(jù)線性規(guī)劃算法的基礎(chǔ)上，引入加密文件序列信息，設(shè)計(jì)TRIE樹結(jié)構(gòu)，將數(shù)據(jù)序列項(xiàng)轉(zhuǎn)換為字母ID，利用存儲(chǔ)容器存儲(chǔ)數(shù)據(jù)項(xiàng)，建立Apriority數(shù)據(jù)序列索引，并生成索引檢索數(shù)據(jù)表，通過數(shù)據(jù)庫(kù)掃描，對(duì)異常項(xiàng)進(jìn)行隔離，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)安全檢測(cè)。仿真實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，應(yīng)用上述檢測(cè)工具，數(shù)據(jù)庫(kù)文件誤用異常檢測(cè)率提高了17%，偽裝攻擊攔截率提高20%，可以肯定有效地提高計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)信息的安全性。

發(fā)表于：12/17/2020 10:22:00 AM

基于圈復(fù)雜度的階段動(dòng)態(tài)符號(hào)執(zhí)行[其他][其他]

為了緩解動(dòng)態(tài)符號(hào)執(zhí)行不可避免的路徑爆炸等問題，提出了基于圈復(fù)雜度的階段動(dòng)態(tài)符號(hào)執(zhí)行CCSDSEM優(yōu)化算法。該算法通過計(jì)算約束判定條件為真的數(shù)量來衡量代碼的圈復(fù)雜度，然后依據(jù)圈復(fù)雜度的閾值進(jìn)行分階段動(dòng)態(tài)符號(hào)執(zhí)行，使動(dòng)態(tài)符號(hào)執(zhí)行梯度進(jìn)行，緩解路徑選擇指數(shù)爆炸，合理縮放符號(hào)執(zhí)行。最后在KLEE中實(shí)現(xiàn)CCSDSEM框架，并對(duì)測(cè)試程序做了檢測(cè)。CCSDSEM將符號(hào)執(zhí)行的運(yùn)行時(shí)間顯著縮短，提升了生成測(cè)試用例的數(shù)量。

發(fā)表于：12/17/2020 10:09:00 AM

一種虛實(shí)融合、智能隨需的安全服務(wù)平臺(tái)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展以及社會(huì)信息化進(jìn)程的加快，在信息安全防護(hù)領(lǐng)域出現(xiàn)了一種新的業(yè)務(wù)模式，即基于云計(jì)算環(huán)境的安全服務(wù)提供模式。針對(duì)現(xiàn)有安全服務(wù)平臺(tái)存在的服務(wù)對(duì)象以及需求響應(yīng)程度方面的局限性，設(shè)計(jì)了一種安全服務(wù)平臺(tái)，將虛擬安全產(chǎn)品和實(shí)物安全產(chǎn)品相結(jié)合，為各類用戶提供動(dòng)態(tài)、按需的安全服務(wù)，并對(duì)平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用模式進(jìn)行了詳細(xì)闡述，使得安全作為一種服務(wù)，其所面向的用戶群體以及提供的服務(wù)產(chǎn)品種類都有了很大的擴(kuò)展，為安全服務(wù)新業(yè)務(wù)模式的推廣應(yīng)用提供了支撐。

發(fā)表于：12/17/2020 10:00:00 AM

工業(yè)控制系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全的主動(dòng)防御技術(shù)研究與實(shí)踐[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

傳統(tǒng)的以安全產(chǎn)品構(gòu)成的“封、堵、查、殺”的被動(dòng)式的安全防御難以面對(duì)日益嚴(yán)重的工業(yè)控制系統(tǒng)的定向網(wǎng)絡(luò)攻擊安全事件，構(gòu)建以業(yè)務(wù)為核心的網(wǎng)絡(luò)安全防御體系，方能確保所保護(hù)的工業(yè)控制系統(tǒng)應(yīng)用環(huán)境的可用性與穩(wěn)定性。從威脅主動(dòng)發(fā)現(xiàn)、威脅主動(dòng)抑制以及工業(yè)誘捕系統(tǒng)等技術(shù)進(jìn)行研究，構(gòu)建工業(yè)控制系統(tǒng)的主動(dòng)防御系統(tǒng)，并實(shí)踐于真實(shí)的工業(yè)控制系統(tǒng)應(yīng)用環(huán)境。系統(tǒng)以面向業(yè)務(wù)安全運(yùn)營(yíng)的態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)為控制中心，與融合AI技術(shù)的智能AI工業(yè)防火墻、智能主機(jī)安全防護(hù)系統(tǒng)、工控誘捕系統(tǒng)等智能檢測(cè)與防御安全設(shè)備實(shí)現(xiàn)智能防御聯(lián)動(dòng)的威脅閉環(huán)控制與處理的機(jī)制

發(fā)表于：12/17/2020 9:53:00 AM