“气象云桌面”系统的虚拟化架构设计与核心技术研究

中国气象局气象探测中心于2019年建设了集国家级实时气象观测业务、研究型业务、对外展示于一体的国家级气象观测实时业务平台(以下简称实时业务平台)。实时业务平台采用"气象云桌面"系统的办公形式,将操作系统、应用程序和数据全部集中到数据中心进行统一管理,系统基于ICA(Independent Computing Architecture)协议核心技术,依托服务器、网络设备、存储构建,通过分布式部署和虚拟化架构,实现了桌面云的发布、管理等功能。同时,系统应用英伟达v GPU技术发布出基于GPU显卡的VDI虚拟设计桌面,满足业务人员的三维建模及CUDA计算需求。实时业务平台目前已建设云桌面系统80个,定制化操作系统及配套软件应用以满足业务需求,并通过内外网桌面云物理隔离彻底解决传统办公设备分散管理、数据易丢失、易泄密、运行维护成本高且无法实现移动办公等问题。本文详细介绍了气象云桌面系统的技术优势和架构设计,阐述了系统的设计部署过程与业务应用中涉及的关键技术。     

机器学习模型安全与隐私研究综述

在大数据时代下,深度学习、强化学习以及分布式学习等理论和技术取得的突破性进展,为机器学习提供了数据和算法层面的强有力支撑,同时促进了机器学习的规模化和产业化发展.然而,尽管机器学习模型在现实应用中有着出色的表现,但其本身仍然面临着诸多的安全威胁.机器学习在数据层、模型层以及应用层面临的安全和隐私威胁呈现出多样性、隐蔽性和动态演化的特点.机器学习的安全和隐私问题吸引了学术界和工业界的广泛关注,一大批学者分别从攻击和防御的角度对模型的安全和隐私问题进行了深入的研究,并且提出了一系列的攻防方法.在本综述中,我们回顾了机器学习的安全和隐私问题,并对现有的研究工作进行了系统的总结和科学的归纳,同时明确了当前研究的优势和不足.最后,我们探讨了机器学习模型安全与隐私保护研究当前所面临的挑战以及未来潜在的研究方向,旨在为后续学者进一步推动机器学习模型安全与隐私保护研究的发展和应用提供指导.     

基于可调谐半导体激光吸收光谱法测定天然气水露点技术研究

天然气水露点是关系天然气管道输送安全的重要指标之一,基于可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS)设计开发了天然气水露点分析装置.根据天然气现场应用需求,搭建天然气在线分析计量装置并进行测试,进行了激光法天然气在线分析计量装置关键技术集成与装备试制.开展了仪器的离线标定及实验室稳定性测试,在天然气输气站现场开展了仪器的...     

共聚尼龙66/1212树脂的非等温结晶动力学分析

为了得到高性能的尼龙材料,通过将尼龙66(PA66)与尼龙1212(PA1212)共聚合成了共聚尼龙66/1212(PA66/1212),并采用差示扫描量热仪（DSC）对其非等温结晶动力学过程进行分析。结果表明：与PA66和PA1212相比,PA66/1212的结晶温度最低,结晶速率最慢。在非等温结晶过程中PA66/1212的结晶生长方式更倾向于二维生长,而PA66与PA1212的结晶生长方式更倾向于三维球状晶体。PA66/1212的非等温结晶活化能为-76.9 kJ/mol,小于PA66(-127.1 kJ/mol)和PA1212(-155.4 kJ/mol)的值。     

多尺度梯度对抗样本生成网络

传统的行人重识别(Person Re-identification, ReID)对抗攻击方法存在需要依赖注册集(Gallery)以生成对抗样本或样本生成方式过于单一等局限.为了解决此问题,文中提出具有强攻击性的ReID对抗攻击模型,即多尺度梯度对抗样本生成网络(Multi-scale Gradient Adversarial Examples Generation Network, MSG-AEGN).MSG-AEGN采用多尺度的网络结构,获得不同语义级别的原始样本输入和生成器中间特征.利用注意力调制模块将生成器中间特征转换成多尺度权重,从而对原始样本像素进行调制,最终输出高质量的对抗样本以迷惑ReID模型.在此基础上,提出基于图像特征平均距离和三元组损失的改进型对抗损失函数,约束和引导MSG-AEGN的训练.在Market1501、CUHK03、DukeMTMC-reID这3个行人重识别数据集上的实验表明,MSG-AEGN对基于深度卷积神经网络和基于变形器网络(Transformer)的主流Re-ID方法均具有较好的攻击效果.此外,MSG-AEGN具有所需攻击能量较低且对抗样本与原始...     

虚拟同步机并联电流控制型变换器系统暂态同步稳定性分析

并网并联供电系统中,电流控制型变换器注入电流对虚拟同步机暂态同步稳定性有不可忽视的影响,甚至可能导致系统出现不可逆失稳问题.研究并联供电系统中变换器间的交互机理是保证系统在暂态过程中安全稳定运行的重要前提.文中建立了电流控制型变换器与虚拟同步机暂态交互模型,发现注入电流对虚拟同步机暂态稳定性的影响主要由功率耦合项决定....     

无锡移动打造全民4G时代

近年来,无锡移动促进4G移动通信网络快速发展,从建设优质网络、打造亲民资费、创新应用成果、提供贴心服务等多个维度,推动4G产业发展进入快车道,开启锡城全民4G时代.自今年4月4G用户突破10万以来,无锡移动在半年时间里实现了70万用户的增长.目前无锡移动4G终端用户已突破80万,且仍以每月逾20万用户的速度在持续增长,用户渗透率在江苏率先突破15％.     

基于Unity的团队绩效测评软件开发

随着科技的进步，飞机有了跨越式发展，机组成员之间必须有较为默契的配合才能更加高效和安全的完成飞行任务，因此客观的评价机组成员之间的团队绩效非常重要。为了开发出一种能够测评团队绩效的有效工具，运用Unity开发工具，结合JavaScript以及C#联合编制出了一套测评软件，运用该软件测评出团队绩效。     

多传感器复杂网络数据融合算法的MATLAB仿真

多传感器复杂网络数据融合技术在多个领域中有着广泛的应用,目前存在多种像素级多传感器网络采集图像信息融合算法包括简单的图像融合算法、PCA变换图像融合算法和小波变换的图像融合算法等,但是每种算法都各具特点,因此有必要弄清楚其使用局限性以便能在实际应用中做出合理的选择.利用仿真软件Matlab结合从多传感器中获得的冗余图像数据对各种算法进行模拟实现,得出各种算法的融合图像的客观评价结果即在不同颜色空间中的相关系数和清晰度值,通过对比各种算法结果得到只有在特定的应用条件下才具有良好的融合效果,才能够很好地还原出原始的图像.     

非数值化特征的条件概率区域划分(CZT)编码方法

非数值化特征经常出现在数据中,对其有效编码是采用机器学习模型解决问题的关键。针对目前被广泛使用的one-hot编码方法的编码结果具有较大的稀疏性,并且编码出的数值仍然没有明确的物理意义等问题,提出一种基于条件概率的区域划分编码算法CZT（conditional-probability-based zone transformation coding）。该方法首先对特征进行条件概率计算,并依据条件概率划分特征区域,按照区域内的联合条件概率进行编码;然后将CZT编码算法与one-hot算法进行对比分析,从理论上推导并证明CZT编码对特征的压缩率至少为每个特征取值空间的平均大小,同时证明经过CZT编码后的问题具有更简单的优化目标形式,有利于设计后续机器学习算法;最后通过采用相同结构的神经网络进行分类,在Titanic数据集下对比CZT算法和one-hot算法编码数据后对分类器性能的影响,结果表明CZT编码的数据的分类准确率和稳定性均有提升。