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虛擬人在高校智慧思政體系中的應(yīng)用探析[人工智能][信息安全]

提出在現(xiàn)有高校教育隊伍和國家智慧教育公共服務(wù)平臺基礎(chǔ)上，利用大數(shù)據(jù)、人工智能、虛擬現(xiàn)實等技術(shù)，創(chuàng)設(shè)高校智慧思政虛擬人，形成線上與線下、教學(xué)與思政一體化運轉(zhuǎn)模式，構(gòu)建沉浸式、虛擬化、精準化的工作體系。通過探析虛擬人在高校智慧思政體系中的應(yīng)用，增加和學(xué)生之間的互動感和陪伴感，增強教育工作精準度，進一步賦能高校智慧思政體系，牢牢把握意識形態(tài)領(lǐng)域的話語主動權(quán)，實現(xiàn)“三全育人”培養(yǎng)目標(biāo)，助力培育擔(dān)當(dāng)民族復(fù)興大任的時代新人。

發(fā)表于：5/28/2024

一種基于點云實例分割的六維位姿估計方法[人工智能][信息安全]

提出了一種基于SoftGroup實例分割模型和PCA主成分分析算法來估計物體位姿的方法。在工業(yè)自動化領(lǐng)域，通常會為諸如機器人、機械臂配備視覺系統(tǒng)并利用二維圖像估算目標(biāo)物體位置，但當(dāng)目標(biāo)物體出現(xiàn)堆疊、遮擋等復(fù)雜場景時，對二維圖形的識別精度往往有所下降。為準確、高效地獲取物體位置，充分利用三維點云數(shù)據(jù)的高分辨率、高精度的優(yōu)勢：首先將深度相機采集到的RGB-D圖像轉(zhuǎn)為點云圖，接著利用SoftGroup模型分割出點云圖中的目標(biāo)對象，最后用PCA算法得到目標(biāo)的六維位姿。在自制工件數(shù)據(jù)集上進行驗證，結(jié)果表明對三種工件識別的平均AP高達97.5%，單張點云圖識別用時僅0.73 ms，證明所提出的方法具有高效性和實時性，為諸如機器人定位、機械臂自主抓取場景帶來了全新的視角和解決方案，具有顯著的工程應(yīng)用潛力。

發(fā)表于：5/28/2024

基于國產(chǎn)化MCU和FPGA芯片的小型PLC控制器設(shè)計[人工智能][信息安全]

近年來，國內(nèi)小型PLC技術(shù)雖然得到一定發(fā)展，但整體功能較為簡單，普遍沒有高速脈沖輸出和高速計數(shù)通道，不能進行電伺服電機和步進電機的控制，本體通信功能單一，不能滿足現(xiàn)場設(shè)備總線的要求。基于此現(xiàn)狀，研發(fā)一款基于國產(chǎn)化MCU和FPGA芯片的多功能小型PLC控制器。本體支持多通道數(shù)字量輸入輸出通道、模擬量輸入輸出通道、以太網(wǎng)通信接口、CAN通信接口、RS485通信接口、SD卡通信接口、模塊擴展接口等。數(shù)字量通道支持測頻、高速計數(shù)、脈寬調(diào)制、脈沖串輸出/位置控制等功能，可以實現(xiàn)電伺服電機和步進電機的控制，具有IO控制功能多、通信接口豐富、空間小的特點，可以靈活應(yīng)用在工控領(lǐng)域。

發(fā)表于：5/28/2024

金融領(lǐng)域數(shù)據(jù)安全能力體系構(gòu)建方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

發(fā)表于：5/28/2024

數(shù)據(jù)科學(xué)的可視化惡意軟件分析技術(shù)在檔案數(shù)字化安全管理系統(tǒng)中的應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

數(shù)據(jù)科學(xué)的可視化惡意軟件分析技術(shù)是當(dāng)前信息安全領(lǐng)域中的重要的創(chuàng)新技術(shù),旨在提高對檔案數(shù)字化系統(tǒng)中潛在威脅的檢測和應(yīng)對能力。系統(tǒng)論述了基于數(shù)據(jù)科學(xué)的可視化惡意軟件分析技術(shù)在檔案數(shù)字化安全管理系統(tǒng)中的應(yīng)用，并結(jié)合可視化數(shù)據(jù)集構(gòu)建了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的惡意檢測模型。使用可視化繪圖對惡意軟件的檢出效果和迭代趨勢進行分析，其優(yōu)點對比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)剝離手段更加高效并更具可讀性，且在分析的過程中能夠迅速、準確地應(yīng)對不斷演進的威脅，為數(shù)字化檔案的安全提供了有力的支持。

發(fā)表于：5/28/2024

國外數(shù)字化工廠網(wǎng)絡(luò)安全保障機制研究——以洛克希德?馬丁公司為例[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

數(shù)字化工廠是融合新一代信息技術(shù)和先進制造技術(shù)的關(guān)鍵工業(yè)設(shè)施，也是推進我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、增強國家科技和經(jīng)濟競爭力的重要載體。由于數(shù)字化工廠的網(wǎng)絡(luò)化、智能化和開放性等特點，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)集成式安全架構(gòu)難以適應(yīng)更復(fù)雜的業(yè)務(wù)流、供應(yīng)鏈和不斷變化的業(yè)態(tài)模式，成為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重大挑戰(zhàn)。如何保障其安全穩(wěn)定運行，成為各國政府和工業(yè)界關(guān)注的焦點。以洛克希德?馬丁公司數(shù)字化工廠建設(shè)為例，研究該企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略、工廠數(shù)字化架構(gòu)，并分析其工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的連接通信框架（智能工廠框架），以及在云平臺、無線物聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)安全治理、研發(fā)運營等多方面的安全措施。在此基礎(chǔ)上，對我國如何強化重點行業(yè)數(shù)字化工廠網(wǎng)絡(luò)安全保障機制建設(shè)，提出多角度的綜合性建議。

發(fā)表于：5/28/2024

面向社交平臺應(yīng)急關(guān)聯(lián)信息的文本分類綜述[其他][信息安全]

緊急事件發(fā)生初期，及時從海量社交平臺數(shù)據(jù)中挖掘有效信息為應(yīng)急響應(yīng)提供決策參考具有重要意義。隨著自然語言處理技術(shù)飛速發(fā)展，文本分類已被逐漸運用于該領(lǐng)域，主要可分為基于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的K近鄰、樸素貝葉斯、決策樹、支持向量機等方法，以及基于深度學(xué)習(xí)的CNN、RNN、GCN、Transformer等方法。從算法原理、發(fā)展歷程、適用領(lǐng)域及性能優(yōu)劣等方面對當(dāng)前主流的文本分類方法進行分析，調(diào)研了社交平臺應(yīng)急關(guān)聯(lián)信息文本分類的研究現(xiàn)狀與熱點，歸納了現(xiàn)有方法面臨的問題與挑戰(zhàn)，展望了未來研究方向，為后續(xù)科研工作提供參考與啟示。

發(fā)表于：5/28/2024

公共數(shù)據(jù)授權(quán)運營的關(guān)鍵問題與實施架構(gòu)研究[其他][信息安全]

公共數(shù)據(jù)授權(quán)運營是充分釋放公共數(shù)據(jù)價值的重要途徑，自國家“數(shù)據(jù)二十條”出臺以來，各地紛紛加快公共數(shù)據(jù)授權(quán)運營建設(shè)工作的部署。系統(tǒng)分析了公共數(shù)據(jù)授權(quán)運營的理論研究成果和地方實踐經(jīng)驗，提出了我國公共數(shù)據(jù)授權(quán)運營發(fā)展大致經(jīng)歷了基礎(chǔ)準備、試點探索、加速落地三個階段；歸納總結(jié)了地方實踐過程中，在授權(quán)主體、授權(quán)路徑、數(shù)據(jù)供給、平臺建設(shè)、收益分配、服務(wù)生態(tài)六方面仍存在亟待解決的問題；最后，以問題為導(dǎo)向，構(gòu)建了制度規(guī)則、基礎(chǔ)設(shè)施、運營生態(tài)相結(jié)合的實施架構(gòu)，以期為地方政府更加高效有序地開展公共數(shù)據(jù)授權(quán)運營工作提供有效借鑒。

發(fā)表于：5/28/2024

無線電能傳輸技術(shù)在空間太陽能電站中的研究與應(yīng)用現(xiàn)狀分析[電源技術(shù)][航空航天]

空間太陽能電站是高效利用太陽能以解決當(dāng)下嚴峻的能源危機的有效途徑，如何實現(xiàn)電能從空間太陽能電站到地球的空-地傳輸是關(guān)鍵。無線電能傳輸技術(shù)可實現(xiàn)電能的非接觸傳輸，并且具有較高的安全性、可靠性和便捷性，是解決空-地電能傳輸問題的有效措施。對無線電能傳輸技術(shù)在空間太陽能電站中的研究與應(yīng)用現(xiàn)狀進行了分析，并據(jù)此闡述了亟待解決的瓶頸問題和待進一步發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)，旨在為后續(xù)相關(guān)科研工作者提供參考和指導(dǎo)。

發(fā)表于：5/27/2024

可配置化衛(wèi)星電子學(xué)半物理仿真系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[測試測量][航空航天]

為提高商業(yè)衛(wèi)星星務(wù)軟件的研制效率，減少衛(wèi)星部件產(chǎn)品研制進度對整星軟件開發(fā)的影響，便于衛(wèi)星批量研制生產(chǎn)，提出一種可配置化衛(wèi)星電子學(xué)半物理仿真系統(tǒng)設(shè)計。該電子學(xué)仿真系統(tǒng)由中心計算機、通信接口部分、星上電子學(xué)單機仿真部分和系統(tǒng)測試部分組成，利用可配置化、通用化、高集成化和模塊化設(shè)計思想，開發(fā)具有可配置化特點的中心計算機、靈活可配置多功能特點的星上電子學(xué)單機仿真模擬器、可重構(gòu)的通信接口和智能化系統(tǒng)測試接口，集成一套可配置化衛(wèi)星電子學(xué)仿真系統(tǒng)。以此仿真系統(tǒng)進行星務(wù)軟件的開發(fā)測試實驗，結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠為整星提供半物理仿真實驗數(shù)據(jù)，滿足不同型號衛(wèi)星星務(wù)軟件的研制需求，同時具備接入實物單機進行仿真測試功能。該電子學(xué)仿真系統(tǒng)能夠提高星務(wù)軟件的研制效率，有利于衛(wèi)星批量生產(chǎn)，具有重要的工程研制意義。

發(fā)表于：5/27/2024

猝發(fā)重頻高壓大功率脈沖充電電源研制[電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

針對電感隔離型重頻Marx發(fā)生器的充電需求，研制了一臺猝發(fā)重頻高壓大功率脈沖充電電源。該電源采用直流電源+儲能電容+晶閘管開關(guān)+脈沖變壓器的技術(shù)路線，設(shè)計指標(biāo)為充電電壓為90 kV，充電電流1 kA，充電重復(fù)頻率1 Hz～100 Hz可調(diào)，猝發(fā)工作時最大充電次數(shù)為5次。首先介紹了充電電源的工作原理，進行了電路參數(shù)計算和結(jié)構(gòu)設(shè)計，得到了晶閘管、初級電源和脈沖變壓器等主要器件的參數(shù)。然后試制組裝了一套電源，并進行了實驗驗證：對等效總電容量為0.7 μF的緊湊型Marx發(fā)生器充電時，充電電壓90 kV，充電時間小于120 μs，充電重復(fù)頻率10 Hz。該電源的研制成功對高功率重復(fù)頻率脈沖功率源的進一步小型化具有重要意義。

發(fā)表于：5/27/2024

一種高效率行波管高壓電源的設(shè)計與實驗研究[電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

針對6~18 GHz 50 W超小型微波功率模塊，提出了一種半橋LLC諧振多級高壓變換電路。通過對半橋LLC諧振變換器設(shè)計和基于改進型3型相位補償器反饋回路的研究，將低壓48 V升壓為行波管陰極和三級降壓收集極所需的4路穩(wěn)定高壓，整體高壓效率相對于同功率量級微波功率模塊從92%提升至95%。實測電源在輸入電壓44~52 V范圍內(nèi)最高效率達到95%，最低效率超過92%，電源在空載和滿載之間切換時陰極電壓輸出變化小于1 V。

發(fā)表于：5/27/2024

用于土壤濕度監(jiān)測的無芯片RFID傳感器設(shè)計[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

為提高土壤濕度傳感器的靈活性和可靠性，設(shè)計了一種低成本的無芯片RFID傳感器，用于無線監(jiān)測土壤濕度。該傳感器由3個互補開口環(huán)諧振器（CSRR）以及2個正交放置的寬帶圓形微帶貼片天線構(gòu)成。其中兩個相同尺寸的CSRR間距較近，容易產(chǎn)生諧振器間耦合，使得高濕度土壤下的諧振頻率變化更加明顯，另外作為參考諧振器的CSRR則用以消除環(huán)境條件的影響，提高測量的可靠性。兩個微帶貼片天線用于收發(fā)信號，實現(xiàn)無線傳感功能。分別研究了采用單、雙CSRR結(jié)構(gòu)下該傳感器的雷達散射截面（RCS），確定了土壤濕度與諧振頻率差值之間的線性關(guān)系，通過實測進一步證實了這種關(guān)系。實驗結(jié)果表明，該傳感器在0%~12%的土壤濕度下具有18.2 MHz/%θ的靈敏度。

發(fā)表于：5/27/2024

基于深度學(xué)習(xí)的可視化圖表分類方法研究[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

可視化圖表的分類研究對于圖表理解和文檔解析具有很大的意義。分別通過爬蟲和軟件生成的方式，構(gòu)建了兩個包含16類常見圖表的數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集在數(shù)量、類型和樣式豐富性上具有一定的優(yōu)勢。在3個數(shù)據(jù)集上實驗對比了Transformer架構(gòu)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的模型，結(jié)果表明Transformer架構(gòu)在圖表分類任務(wù)上具有一定優(yōu)勢。基于Swin Transformer模型，設(shè)計了多種數(shù)據(jù)增強策略，在增加模型泛化性的同時也引入了分布差異；通過對不同策略訓(xùn)練出的模型預(yù)測進行均值融合，同單模型相比分類性能有較大提升。在6個測試集上對集成模型進行了測試，分類準確率均大于0.9；對于圖像質(zhì)量高、視覺形式簡單的生成圖表，模型分類準確率接近1。

發(fā)表于：5/27/2024

一起DCS網(wǎng)絡(luò)異常事件分析研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

某火力發(fā)電廠發(fā)生了一起因DCS網(wǎng)絡(luò)故障引起控制器全部重啟，從而導(dǎo)致發(fā)電機組非計劃停運的異常事件。對現(xiàn)場事件處置與排查思路進行了復(fù)盤，通過模擬測試、日志分析、現(xiàn)場檢查等方法，定位了導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)異常的原因是匯聚交換機與一處接入交換機之間光纖的單向鏈路故障。對光纖單向鏈路故障引起DCS網(wǎng)絡(luò)短時網(wǎng)絡(luò)風(fēng)暴的過程進行了詳細分析。該網(wǎng)絡(luò)故障可為具有類似網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)DCS系統(tǒng)的日常運行維護及事故防范提供借鑒。

發(fā)表于：5/27/2024