基于深度卷积特征光流的形变医学图像配准算法

光流法是一种基于光流场模型的重要而有效的形变配准算法。针对现有光流法所用特征质量不高使得配准结果不够准确的问题，将深度卷积神经网络特征和光流法相结合，提出了基于深度卷积特征光流（DCFOF）的形变医学图像配准算法。首先利用深度卷积神经网络稠密地提取图像中每个像素所在图像块的深度卷积特征，然后基于固定图像和浮动图像间的深度卷积特征差异求解光流场。通过提取图像的更为精确和鲁棒的深度学习特征，使求得的光流场更接近真实形变场，提升了配准精度。实验结果表明，所提算法能够更有效地解决形变医学图像配准问题，其配准精度优于Demons算法、尺度不变特征变换(SIFT) Flow算法以及医学图像专业配准软件Elastix。     

基于电子政务的安全保障运维模式

文章结合大量实践工作,提出基于电子政务的安全保障运维模式,阐述了IT治理理念在安全保障运维中的应用,总结了实际应用中安全运维支撑的特点,特点涉及管理体系和采取的手段,最后以信息安全风险评估为例具体说明了其特色之处。     

面向降雨预报的雷达回波预测序列外推方法

雷达回波外推方法广泛应用于降雨预报中。针对雷达回波中的预测精度不够高的问题,提出了一种基于循环神经网络的深度学习模型DIPredRNN。该模型通过引入空间和通道的双注意力机制,将长时间的时间信息和通道信息结合起来,提高了时间记忆的长期依赖;通过引入隐藏状态和输入的交互框架,保留了更多的特征,提高了时间记忆的短期依赖。该模型在HKO-7数据集和四川数据集上同经典模型以及诸多先进模型进行实验对比,该模型从外推图像、MSE、SSIM、CSI-30～50 dbz多个指标对比中都取得最佳效果。实验证明了DIPredRNN提高了雷达回波预测效果,拥有先进的性能。     

信息安全风险评估研究和实践

风险评估研究现状从2000年开始,我国一些信息安全研究机构、大学和企业开展了网络风险评估工作,提出了一些风险分析和评估的实施方法。这些方法基本上都是基于BS7799或ISO13335对用户进行问卷调查和对信息系统进行漏洞扫描、日志分析的。目前,自动化程度高的风险评估工具比较匮乏。总体而言,风险评估研究正在由技术评估向整体评估发展,关联性分析更加复杂,资产、风险分析的定量比例越来越大。风险评估模型在国际上的典型风险评估模型,如ISO13336、ISO15408风险评估模型中,清晰地阐述了资产、脆弱点、威胁、风险几大要素的关系。在参考…