基于卷积神经网络的安全防御模式研究

云计算、大数据、5G通信等技术的快速发展，有力的促进了计算机网络在多个领域的普及和使用，人们已经进入到了“互联网+”时代，实现了工作、生活和学习的数字化、智能化和共享化。计算机网络在为人们提供各种便利服务的同时也面临着许多的安全威胁，比如木马、病毒等，不法分子攻击网络数据中心，破坏用户服务终端及服务器，为人们带来严重的威胁。网络安全学者或企业机构也提出了许多安全防御技术，比如入侵检测技术、深度包过滤技术、防火墙技术、数据加密技术等，一定程度上提高了网络安全防御的能力，但是随着互联网数据流量的增多，需要引入更加先进的人工智能技术，以便能够快速的采集、分析网络数据流，确定数据流中是否存在病毒或木马，以便及时的对其进行查杀，进一步提高网络安全防御的主动性、积极性     

机井自动化供水方案改进

针对民乐县农村人饮机井水位自动供水系统控制中存在的可靠性低、成本高等问题,文章结合深井泵提取地下水进行供水的实际情况,提出了软启动控制柜+浮球开关+微电脑时间控制器改进的思路和方法,运用效果良好。     

基于层次化语义框架的知识库属性映射方法

面向知识库的自动问答是自然语言处理的一项重要任务,其旨在对用户提出的自然语言形式问题给出精练、准确的回复。目前由于缺少数据集,存在特征不一致等因素,导致难以使用通用的数据和方法实现领域知识库问答。因此,该文将“问题意图”视作不同领域问答可能存在的共同特征,将“问题”与三元组知识库中“关系谓词”的映射过程作为问答核心工作。为了考虑多种层次的语义并避免重要信息的损失,该文分别将“基于门控卷积的深层语义”和“基于交互注意力机制的浅层语义”通过门控感知机制相融合。在NLPCC-ICCPOL 2016 KBQA数据集上的实验表明,该文方法与现有的CDSSM和BDSSM方法相比,效能有明显提升。此外,该文通过构造天文常识知识库,将问题与关系谓词映射模型移植到特定领域,结合Bi-LSTM-CRF模型构建了天文常识自动问答系统。     

爆破位置对深凹露天矿山炮烟扩散的影响研究

深凹露天矿山由于其特殊的结构,爆破产生的炮烟扩散稀释较为困难,严重危害生产作业人员的生命安全与健康。基于实际矿山构建了深凹露天矿山的二维物理及数学模型,采用非稳态数值分析方法研究了不同爆破位置下,深凹露天矿山采坑内爆破炮烟的扩散规律。研究结果表明：不同爆破位置下,露天采坑内均出现复环流,爆破点位置是影响露天采坑内风流结构特征的重要因素；露天采坑内的炮烟最高浓度均随着时间变化而逐渐下降,但下降的速率逐步减小,呈现三个阶段的下降趋势；爆破位置位于背风侧时露天采坑内的炮烟最高浓度和降至安全浓度所需时间远高于迎风侧三个爆破位置；随着背风侧爆破点距采坑底部距离的减小,炮烟最高浓度及降至安全浓度所需时间先降低后增加,炮烟最高浓度及降至安全浓度所需时间随着迎风侧爆破位置距采坑底部距离的减小而增加。研究结果对于指导深凹露天矿山企业合理组织爆破后的生产作业和保障作业人员安全具有重要意义。     

基于卷积神经网络的5G蜂窝网络无线定位方法

5G蜂窝网络发展迅猛，其覆盖面积将逐渐增大，因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位，以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络，并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量，选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集，对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库，非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间，但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快，可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB，且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。     

Dilated and soft attention-guided convolutional neural network for breast cancer histology images classification

Breast cancer is one of the most common types of cancer in women, and histopathological imaging is considered the gold standard for its diagnosis. However, the great complexity of histopathological images and the considerable workload make this work extremely time-consuming, and the results may be affected by the subjectivity of the pathologist. Therefore, the development of an accurate, automated method for analysis of histopathological images is critical to this field. In this article, we propose a deep learning method guided by the attention mechanism for fast and effective classification of haematoxylin and eosin-stained breast biopsy images. First, this method takes advantage of DenseNet and uses the feature map's information. Second, we introduce dilated convolution to produce a larger receptive field. Finally, spatial attention and channel attention are used to guide the extraction of the most useful visual features. With the use of fivefold cross-validation, the best model obtained an accuracy of 96.47% on the BACH2018 dataset. We also evaluated our method on other datasets, and the experimental results demonstrated that our model has reliable performance. This study indicates that our histopathological image classifier with a soft attention-guided deep learning model for breast cancer shows significantly better results than the latest methods. It has great potential as an effective tool for automatic evaluation of digital histopathological microscopic images for computer-aided diagnosis.     

基于阶段注意力机制的电力线提取算法

电力系统维护是电力系统稳定运行的重要保障，应用智能算法的无人机电力巡检则为电力系统维护提供便捷。电力线提取是自主电力巡检以及保障飞行器低空飞行安全的关键技术，结合深度学习理论进行电力线提取是电力巡检的重要突破点。本文将深度学习方法用于电力线提取任务，结合电力线图像特点嵌入改进的图像输入策略和注意力模块，提出一种基于阶段注意力机制的电力线提取模型（SA-Unet）。本文提出的SA-Unet模型编码阶段采用阶段输入融合策略（Stage input fusion strategy， SIFS），充分利用图像的多尺度信息减少空间位置信息丢失。解码阶段通过嵌入阶段注意力模块（Stage attention module，SAM）聚焦电力线特征，从大量信息中快速筛选出高价值信息。实验结果表明，该方法在复杂背景的多场景中具有良好的性能。     

海河平原区地下水累计可恢复超采量评价

地下水累计可恢复超采量评价对于地下水超采态势评判和超采综合治理实施都具有重要意义。本文以海河平原区为研究对象，提出超采量评价方法，旨在客观准确评价地下水累计可恢复超采量。针对浅层地下水超采量，提出生态临界水位作为传统“水位动态法”评价浅层地下水超采量的临界水位，据此得到研究区1959-2019年累计浅层超采量为869亿m³；针对深层地下水超采量，提出“不可恢复超采量”评价指标，采用地面沉降体积法评价深层地下水超采量，根据地面沉降体积计算深层承压含水层系统压密释水量体积，据此估算1970-2019年深层累计超采量为756亿m³；通过建立的一维非线性压密释水数值模型，模拟了深层承压含水层系统压密释水过程，计算得到非弹性压密释水量，评估研究区累计不可恢复超采量为558亿m³。因此本文认为，自1960年代以来，海河平原区地下水浅层和深层累计超采量1625亿m³，其中可恢复的超采量仅为1067亿m³。该研究结果可为未来地下水回补水量和南水北调规划调水量的确定提供参考。     

KCl/NaCl/CPI复合盐阳离子聚合物钻井液在南海大斜度井段中的应用

为改善南海东部惠州25-8油田大斜度井因泥岩水化造浆而引起的井壁失稳和钻井液增稠影响携砂的问题,在现有成熟PLUS/KCl钻井液的基础上开展复合盐阳离子聚合物钻井液研究,对钻井液配方进行了优化,评价了优化后钻井液的流变性、抑制性、封堵性和润滑性,并在惠州油田进行了现场应用。结果表明,复合盐阳离子聚合物钻井液配方中,无机盐类抑制剂KCl和NaCl的适宜加量为3%和12%、有机阳离子聚合物抑制剂PF-CPI适宜的加量为2.0%。该钻井液抑制性强,防膨率高达93.32%,钻屑回收率87.56%;受到钻屑侵污后的钻井液流变性能波动小,仍具有较低的黏度和合适的切力,有利于大斜度井携砂;封堵性和润滑性均优于PLUS/KCl钻井液体系。现场应用2口井,钻井液流变性良好,平均起下钻速度提高,钻井过程顺利,无复杂情况发生。复合盐阳离子聚合物钻井液可改善南海大斜度井起下钻阻卡的问题。     

棉籽油的深度分提工艺

新疆棉籽油含有700 mg/kg的蜡质和26%～28%的固体脂，由于新疆气温多在零度以下，棉籽油在运输、储存和销售过程中易产生固化、沉淀、发朦，影响棉籽油的外观、食用和销售。为了保持包装棉籽油透明，提高棉籽油的质量和附加值，对棉籽油进行深度分提以脱蜡脱脂。介绍了棉籽油深度分提工艺，即在15 ℃脱除蜡质，在7 ℃分提出棕榈酸甘三酯，继续降温至-10 ℃分提出棕榈酸甘二酯、棕榈酸甘一酯及其他硬脂，最终得到在低温下保持透明的棉籽液油。