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。     

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。     

基于神经网络算法的三维模型预取系统

三维漫游已经成为十分普遍的远程游览或监控的一种方式。三维漫游过程中,系统往往需要动态调用数据并生成三维模型,这会影响系统运行的效率,降低用户体验。针对这一问题,提出一种基于神经网络的智能预取系统。历史访问日志中,模型的特征与被访问频率之间的映射被提取出来,并用以训练系统。系统可以根据模型特征判断哪些模型更可能被用户请求到,并把它们提前存入内存中。通过某三维变电站实时监控与装配管理系统对该预取系统进行验证。结果表明,通过短时间(一天)对系统的训练,即可做出长期(三个月)的高准确率(90%)的预测,有效提高了系统运行的效率。     

多指版图结构对纳米MOSFET阈值特性的影响分析

针对纳米级工艺多指栅MOS晶体管的不同版图结构及其阈值波动的相关特性进行分析和研究。通过将基于Fujitsu 90nm工艺的三种不同版图结构实现的N型多指栅MOSFET器件阈值电压VTH作为工艺波动的研究对象,运用多元非线性回归算法对测试芯片进行系统工艺波动与随机工艺波动的提取和分析,并对与尺寸、版图结构相关的随机工艺波动特性进行了评估。测试结果表明三种版图结构中有源区共有结构具有最佳的电流驱动特性,有源区隔离结构抑制系统波动能力最优,折叠栅结构具有同尺寸器件较低的阈值电压并可以最有效地抑制随机工艺波动。     

企业新能源项目投资财务分析的方法和建议

企业投资决策是现代企业财务管理的核心,关乎企业目标的实现。为促进企业新能源项目投资决策的科学化及合理化,文章结合工作实践,提出了进一步完善企业投资决策的思路及建议,以期能为企业新能源项目投资决策提供有益参考,并引发对其更深入和全面的研究。文章亮点在于通过整理74个风电项目资料,运用回归分析方法得到财务效益指标与影响因素间的多元线性回归方程,经检验,方程准确度较高,可用于投资决策实践。