基于Docker容器的信息安全攻防平台

针对当下网络安全人才紧缺、网络信息安全攻防平台无法满足学校开展实践训练的问题,提出了采用Python的Django框架、MySQL+Redis数据库、基于Docker容器的信息安全攻防平台.重点介绍了平台的开发思路与实现过程,对学习信息安全知识和技能、了解网络攻防竞赛以及系统开发具有较大帮助.     

基于中国象棋机器人的人工智能实验平台设计

机器博弈是人工智能领域的重要研究课题。中国象棋机器人实验平台采用双系统控制实现。上位机系统负责棋盘的盘面识别和中国象棋算法的实现,下位机系统负责行棋控制。中国象棋走法解算采用中国象棋引擎程序实现,主要由局面表示、走法表示及生成、局面评估和搜索算法四部分组成。下位机使用STM32单片机作为控制器,控制三维运动装置行棋。中国象棋机器人可以实现机器人与人之间在棋盘上直接对弈,可以用来验证人工智能中的决策系统、图像识别和视觉技术中的相应算法,以及运动控制理论的算法验证,是一个理想的人工智能实验平台。     

人工智能平台在人脸识别中的应用

主要描述基于Docker、Kubernetes、TensorFlow、Caffe、Keras实现在GPU上进行并行计算的人工智能训练平台、识别平台、推理平台所涉及的技术和实现思路,在此技术方案的基础上如何以多租户及自服务方式按需申请资源使用人脸可视化建模服务、训练服务、推理服务,通过大量人脸图像及不同算法进行多次训练达到提高人脸识别的准确率的目的,最终能够在高铁、银行、无人商店等场合下开展人脸验证、人脸识别、人脸聚类等相关业务应用,提升用户体验及满意度。     

基于Docker云平台的管理系统构建及分析

主要对Docker云平台进行了研究.首先,从容器化、容器技术的发展历史、Docker依赖的技术和Docker的应用场景4个方面阐述了容器技术的基础知识;其次,从Docker的优势、Docker在云计算中的应用现状和Docker给云计算带来的变化等方面论述了云计算与Docker的关系:然后,在Ubuntu上部署了Docker的管理平台,即Shipyard,并在该平台上部署了手写服务;最后,为了验证该平台的可用性和Docker的高性能、低开销的特性,本设计还进行了3个测试实验,即物理机和Docker的性能对比、Docker数量对系统的性能影响和不同平台(物理机、Docker、KVM)的性能对比实验,测试结果和预期相吻合.     

基于Docker容器技术的Linux在线实验环境设计

基于Docker容器的虚拟技术在云计算、大数据环境中被大规模的使用,针对Linux操作系统实验环境使用受限的问题,设计了基于Docker容器技术的在线实验环境,描述了实验环境构建的大致过程,对服务器端Docker容器的创建方法进行了分类分析和服务器压力测试,结果表明,所设计的Linux在线实验环境能够满足线上及线下教学...     

Docker技术实现分析

云计算的多样化应用需求赋予了Paa S快速发展的空间。作为Paa S热度最高的技术之一,Docker还有很多待研究的方面。文章首先分析Docker的核心点——体系架构、关键要素和主要优势。进而比较两大Paa S平台核心技术——虚拟机和Docker,最后结合Docker的实现,分析Open Stack与Docker的集成策略。     

基于LSTM的稳定平台振动分析

稳定跟踪系统是雷达伺服系统研究领域的热点。稳定跟踪要求跟踪平台在受到行进间各种随机振动影响的条件下,依然保持良好的跟踪精度。对于平台稳定的条件下,跟踪精度的保持已经有很多成熟的方法,但是对于在振动干扰条件下,如何保持平台稳定也成为了一个研究难点。由于平台受到的振动是随机的,频率和幅度都会不定性变化,规律性很差,很难进行传统建模分析。再加上传感器通信延时的存在,进一步导致平台保持稳定的误差增大,最终影响到跟踪精度。本文采用长短时记忆网络算法(Long Short Term Memory Network, LSTM)对平台振动数据进行深度学习训练,实现依据振动前五个时刻的数据预测后一个时刻数据的功能。经过交叉验证,预测误差可以达到0.3mil以内。     

基于人工智能技术的内容分类仿真实验平台

本文为适应人工智能学科的教学要求,以文本内容处理与内容分类为切入点基于高校内容语料库利用机器学习、深度学习技术建设高校内容分类实验仿真平台,按照功能逻辑分层的设计思路达到实验操作模块化、实验分析可视化、实验数据实战化的效果,实现从文本分词、内容表达、内容降维、分类模型构建到数据仿真的闭环实践,最后通过比较不同模型的性能,使学生从原理与方法层面加深对人工智能知识点的理解掌握。     

基于人工智能技术的计算机网络在线教学平台设计

为提高在线教学的效率和质量,文中基于人工智能技术设计了计算机网络在线教学平台。首先,设计了平台的总体框架,包括平台管理、教师、学生等模块以及集成性的人工智能模块,其中人工智能模块涵盖智能学习资源推荐系统、自动评分系统和个性化学习路径规划模块。同时,对用户界面的设计进行了细致的探讨。在系统测试部分,对平台进行了全面的性能测试。结果表明,该平台在提高教学互动性、个性化学习体验及教学资源利用率方面表现出色,验证了其在现代教育中的应用价值和潜力。文中不仅为在线教育提供了一种新的智能化解决方案,也为教育技术的未来发展提供了重要的理论和实践参考。     

基于Docker的虚拟化技术安全性研究综述

Docker是基于LXC(linux containe)技术实现开源应用容器引擎,是一种轻量级的虚拟化解决方案,同时也可以发布在主流的linux服务器上.Docker凭借其轻量、高性能以及便捷性迅速流行起来.但Docker技术在企业中应用起来时,不能只看到其优势所在,还需要关注Docker的安全性.本文将详细介绍Docker容器的工作原理,剖析其安全、隔离机制,并分析其目前存在的问题.最后Docker的虚拟化的技术安全性进行总结.     

基于Docker的私有云系统的设计

随着移动设备的兴起,数据与日剧增,每天都会产生大量的数据。云计算为中小型企业或者个人提供数据的存储与计算服务,节省了存储计算成本。但是云计算带来便利同时也存在一定的风险,用户一般将数据存储在公有云中,而公有云系统中多个用户共享计算资源,用户无法确切地知道可控的资源运行在何处,存储在公有云中的数据,有极大地风险被非法使用。本文在分析云安全风险的基础上,提出一种基于Docker技术的私有云设计方案并进行验证。     

基于Power Systems的Docker发展研究

文章从由来、特点、优势等方面对Docker进行全面介绍,通过对部署在不同Hypervisor上的结果进行比较分析,证明Docker部署在Power Systems上的可行性和优势性,并预测Power Systems有望借Docker实现对X86的赶超。     

基于人工智能网络问诊平台的初步分析与应用

2020年年初,人类在世界范围内受到了新冠肺炎疫情的冲击,对社会的医疗资源带来了极大的挑战,同时,新冠肺炎有极大的传染性,给普通患者的就诊和医护人员的防护均带来了很大的压力,对人民群众的健康就医带来了极大的不便。伴随科技的发展和疫情的持续,许多网络问诊平台得到关注,各大医院陆续推出了网络问诊功能,来缓解医疗资源的紧张和应对疾病传染的威胁。文章结合人工智能技术,深入发掘网络问诊的功能,对比、分析各应用及平台的特点,实现更有利于医学、医疗发展的新探索。     

基于眼底彩照的人工智能技术在高度近视筛查中的创新应用与探索

当前,近视已成为威胁眼健康的公共卫生问题,致盲性高度近视的患病率逐年升高.高度近视的早期发现需要眼科医生进行检查,但是全世界没有足够的眼科医生进行此检查.人工智能使用眼底彩色图像数据进行自动诊断的方法无创且容易获得,在高度近视的筛查中非常有用.利用深度学习技术开发用于高度近视眼底病变辅助诊断的计算机自动分级系统,将眼科...     

人工智能技术在广播电视领域的应用

主要介绍人工智能技术的概念、创新发展及产业发展趋势,重点分析人工智能技术的深度合成、视频修复、智能剪辑、人工智能生成内容以及智能推荐等技术在广播电视领域的应用,并举实例进行说明,推动广播电视制播流程的智能化、自动化发展。