基于Zigbee的矿井网络部署

随着高新技术的不断涌现,我国的工业化水平也将更加合理化和人性化。在此背景下,本文提出了一套基于Zigbee的矿井网络部署设计方案。该设计方案可以将矿井工作者以及各种设备进行互联,以实现人与设备、设备与设备之间的“沟通”,更加保障人员的安全,加强人与物的定位。由于Zigbee模块具有省电、体积小、成本低廉等的优势,基于Zigbee的矿井网络部署有很大研究价值本文重点研究在矿井中基于Zigbee组建无线网络部署情况,实现对矿工方位、生理参数和矿井环境的监测。让物联网保障我们的工作的安全性,同时也可以让人们很好地了解到物联网的作用和它为我们生活带来的便捷之处。     

基于物联网的超市购物引导与快速结算

针对物联网的基本概念、起源、发展以及物联网的关键技术,同时针对未来超市中的购物流程和R FID技术的应用进行设计。通过介绍未来超市对于物联网技术的应用,预见性提出物联网时代将给人类社会带来的翻天覆地的变化,同时也提出了发展物联网的重要性,通过对未来超市的设计,让人们真切感受到物联网时代不再遥远。     

基于DCGAN反馈的深度差分隐私保护方法

为了防止攻击者在深度学习模型应用过程中利用生成式对抗网络(generative adversarial networks,GAN)等技术还原出训练集中的数据,保护训练数据集中用户的敏感信息,提出一个基于深度卷积生成式对抗网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)反馈的深度差分隐私保护方法.该方法在深度网络参数优化计算时结合差分隐私理论添加噪声数据,基于差分隐私与高斯分布可组合特点,计算深度网络每一层的隐私预算,在随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD)计算中添加高斯噪声使之总体隐私预算最小;利用DCGAN生成数据选取可能得到的最优结果,通过对比攻击结果和原始数据之间的差别调节深度差分隐私模型参数,实现训练数据集可用性与隐私保护度的平衡.实验结果表明,该方法针对训练数据集中的敏感信息具有较高的隐私保护能力.     

一种基于生成式对抗网络的图像描述方法

近年来,深度学习在图像描述领域得到越来越多的关注.现有的深度模型方法一般通过卷积神经网络进行特征提取,递归神经网络对特征拼接生成语句.然而,当图像较为复杂时,特征提取不准确且语句生成模型模式固定,部分语句不具备连贯性.基于此,提出一种结合多频道特征提取模型与生成式对抗网络框架的图像描述方法——CACNN-GAN.此方法在卷积层加入频道注意力机制在各频道提取特征,与COCO图像集进行近似特征比对,选择排序靠前的图像特征作为生成式对抗网络的输入,通过生成器与鉴别器之间的博弈过程,训练句法多样、语句通顺、词汇丰富的语句生成器模型.在实际数据集上的实验结果表明,CACNN-GAN能够有效地对图像进行语义描述,相比其他主流算法,显示出了更高的准确率.     

基于物联网的图书馆管理系统

针对物联网的基本概念、起源、发展以及物联网关键技术,针对图书馆借书流程、图书快速定位、图书安全等问题与RFID技术的应用进行设计。通过介绍智能图书馆对于物联网技术的应用,提出智能图书馆的智能化和便捷化,同时也提出了发展物联网的重要意义,通过对只能图书馆的设计,让人们真切感受到物联网对人们生活的提升。     

具有hook机制的过滤驱动加解密模型

研究了文件保护的加解密技术。针对文件采用过滤驱动模型进行加解密导致文件标识不统一与内存明文泄露风险增加等安全问题,设计了一种hook机制和过滤驱动方法相结合的加解密模型。该模型采用过滤驱动方法对文件进行加解密,同时引入hook机制对内存中文件操作行为进行捕获,使得加解密前后的文件具有相同标识,在保证用户原有文件操作习惯的同时,实现了文件内存明文恢复风险的降低。理论分析和试验结果表明,该模型在三种加密模式下,可以针对不同文件进行快速加解密,同时较过滤驱动加解密模型,其恢复风险下降3%以上。     

基于深度神经网络的图像语句转换方法发展综述

在当前大数据时代,图像由于具有丰富的语义而成为大众获取相关信息的重要来源。基于深度模型的图像语义分析是一种通过深度模型将图像内容转换成可直观理解的语义知识的技术,受到了国内外研究者的广泛关注。该技术根据生成目标语义层次的差异,可分为单类别、多标签和语句3类。首先介绍了以上3类方法对应的深度模型的结构特点,并从技术的演化趋势角度对比分析了3类方法的技术特点和发展现状;然后重点对图像语句转换方法的发展现状、应用场景与性能要求的差异进行了论述,同时对图像语句转换方法的步骤进行分解和论述,从学术界和产业界两方面进行了详细的对比分析,指出了二者的不同研究侧重点与对应的发展现状;最后对具有深度模型的图像语句转换方法进行了总结和展望,指明了该方法当前存在的问题与发展趋势。