神经网络在计算机网络安全评价中的应用研究

随着计算机网络的发展,其应用范围也不断地扩展,由此,计算机网络的安全问题受到了人们广泛的关注。在对计算机网络安全进行评价时,评价系统的指标比较多,因此,在对其进行评价时,传统的线性方式并无法满足安全评价的需求,同时,评价的准确性也比较差,因此,为了提高计算机网络安全评价的效果及准确性,应用了神经网络,在本文中,介绍了计算机网络安全及安全评价原理,并分析了神经网络的具体应用。     

中速柴油机机体铸造裂纹的原因分析及防止措施

根据柴油机机体裂纹产生的原因,对机体裂纹缺陷进行分析,找到了机体裂纹产生的主要原因。其主要原因可概括为铸件结构、化学成分、铸件补缩条件及开箱温度等,针对裂纹的主要原因采取相应的措施后,裂纹缺陷得到了根本的控制。     

基于语音人工智能的“黑广播”监测方法研究

"黑广播"会扰乱正常信号,破坏空中电波秩序,对社会危害极大,因此,对"黑广播"进行监测与打击是无线电管理的重要工作之一。根据广播语音内容甄别"黑广播"是最可靠的识别方式,传统的"黑广播"识别依靠人工听取广播内容,成本高、效率低,基于自动语音识别技术的方式大多依托在线网络语音服务,难以应对离线实时监测场景。本文提出一套基于语音人工智能的"黑广播"监测识别技术,提取语音声学矩阵信息并利用神经网络进行识别,可在离线情况下实现"黑广播"的实时侦测。     

基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法

利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。     

“急难愁盼”,找党委

2019年以来,中国石油四川销售分公司党委认真践行以人民为中心的发展思想,坚持从基层期盼中明确方向,从员工诉求里校正坐标,着力解决制约企业发展和员工群众“急难愁盼”问题,持续筑牢稳住千万吨、迈向新零售发展根基。