基于多域特征融合的旋翼无人机分类识别

为提高雷达旋翼无人机的识别效果,本文提出一种基于多域特征融合的旋翼无人机分类方法。首先利用K波段连续波（Continuous Wave,CW）雷达观测多旋翼无人机,对采集到的雷达回波信号进行信号处理依次得到时频图、节奏速度图（Cadence?Velocity Diagram, CVD）和节奏频谱图（Cadence Frequency Spectrum,CFS）,然后将时频图和CVD图分别输入SqueezeNet网络,CFS数据输入一维卷积神经网络（1?D?CNN）提取回波信号在时频域、节奏速度域和节奏频率域的特征,最后将特征融合输入支持向量机（Support Vector Machine, SVM）进行分类。实测雷达数据处理的结果表明基于多域特征融合的旋翼无人机分类识别方法对三类旋翼无人机的分类准确率达到99.14%。     

Ultra-Stable and Sensitive Ultraviolet Photodetectors Based on Monocrystalline Perovskite Thin Films

The detection of ultraviolet (UV) radiation with effective performance and robust stability is essential to practical applications. Metal halide single-crystal perovskites (ABX₃) are promising next-generation materials for UV detection. The device performance of all-inorganic CsPbCl₃ photodetectors (PDs) is still limited by inner imperfection of crystals grown in solution. Here wafer-scale single-crystal CsPbCl₃ thin films are successfully grown by vapor-phase epitaxy method, and the as-constructed PDs under UV light illumination exhibit an ultralow dark current of 7.18 pA, ultrahigh ON/OFF ratio of ≈5.22 × 10⁵, competitive responsivity of 32.8 A W⁻¹, external quantum efficiency of 10867% and specific detectivity of 4.22 × 10¹² Jones. More importantly, they feature superb long-term stability toward moisture and oxygen within twenty-one months, good temperature tolerances at low and high temperatures. The ability of the photodetector arrays for excellent UV light imaging is further demonstrated.     

基于RDMA的区块传输机制设计与实现

随着区块链技术的不断发展,区块的传输延迟成为区块链系统可扩展性的性能瓶颈。远程直接内存访问（RDMA）技术能够支持高带宽和低时延的数据传输,为低延迟区块传输提供了新的思路。因此,结合RDMA原语的特性,设计了用于区块信息共享的区块目录结构,并在此基础上设计并实现了区块传输的基本工作过程。实验结果表明,相较于基于TCP的方案,在1 MB大小的区块上基于RDMA的区块传输机制将节点间的区块传输延迟降低了44%,全网络的区块传输延迟降低了24.4%,在10 000节点规模的区块链上,区块链发生临时分叉的数量降低了22.6%。可见,基于RDMA的区块传输机制充分发挥了高速网络的性能优势,降低了区块传输延迟及临时分叉的数量,提高了现有区块链系统的可扩展性。     

SFCGDroid: android malware detection based on sensitive function call graph

International Journal of Information Security - Android is now one of the most popular operating systems in the world because of its open source character, so the threshold for hackers to make...     

基于LightGBM的EAST杂质破裂预警

对全超导托卡马克核聚变实验装置东方超环(EAST)运行放电期间发生的杂质破裂进行预测对未来的聚变装置的长脉冲稳态放电有重要意义. 根据杂质破裂的物理特性筛选出的2018年的334炮杂质破裂炮数据以及2021年的1628炮非破裂炮作为训练炮, 再由等离子体平衡、密度、电流以及辐射等8种诊断信号组成的训练样本以LightGBM算法训练出杂质破裂预测模型. 实验结果表明LightGBM算法模型可以对杂质破裂进行准确预测(成功预测率96.29%), 非破裂炮的误判率6.87%. 研究结果证明利用LightGBM进行EAST等离子体杂质破裂预警是可行的方案.     

基于模函数与像素值差值的高质量双图像可逆信息隐藏

为解决在一些一对二的交流场景中使用信息隐藏技术来传递信息时对载密图像的视觉质量和载体图像的精确度的高要求问题. 在本文中提出了一种基于模函数和像素值差值(pixel value difference , PVD)的双图像可逆信息隐藏方案, 通过模函数和对数函数确定了PVD范围表, 从而确定在单位面积上的信息嵌入位数以及模函数的系数. 所提出的方案可以在信息嵌入位数不断增加的情况下仍然保持像素值的修改量与信息嵌入位数之比不大于0.5, 所以与目前一些基于PVD的方案相比在像素对差值越大的图像中越占有优势. 实验结果表明与现有的一些在载密图像质量方面优质的方案相比, 具有更高的PSNR和SSIM, 此外本方案在抗RS隐写分析和PDH隐写分析的静态攻击方面上具有良好的性能, 并且避免了大多数在基于像素值差值的信息隐藏方案中对溢出问题的解决方案复杂繁琐的情况.     

基于系统调用序列学习的内核模糊测试

操作系统内核是计算机系统中最基本的软件组件, 它控制和管理计算机硬件资源, 并提供访问和管理其他应用程序所需的接口和服务. 操作系统内核的安全性直接影响整个计算机系统的稳定性和可靠性. 内核模糊测试是一种高效、准确的安全漏洞检测方法. 然而目前内核模糊测试工作中, 存在系统调用间关系的计算开销过大且容易误判, 以及系统调用序列构造方式缺乏合理能量分配以至于很难探索低频系统调用的问题. 本文提出以N-gram模型学习系统调用间关系, 根据系统调用的出现频次信息和TF-IDF信息优先探索出现频次低或者TF-IDF值高的系统调用. 我们以极低的开销, 在Linux 4.19和5.19版本的24 h实验中分别提升了15.8%、14.7%的覆盖率. 此外, 我们挖掘到了一个已知CVE (CVE-2022-3524)、8个新崩溃, 其中一个获得了CNNVD编号(CNNVD-2023-84723975).     

人工智能在新型冠状病毒肺炎中的研究综述

新型冠状病毒肺炎（corona virus disease,COVID-19）的暴发对全球人类的生命财产安全造成了巨大威胁。人工智能（artificial intelligence,AI）为助力打赢这场疫情攻坚战发挥了不可替代的作用。由于AI的助力,医疗资源紧张的问题得到大幅度缓解,并提高了医疗诊断效率,同时也避免接触感染的风险。阐述了COVID-19和AI的背景知识,从疫情趋势预测、疫情溯源追踪、检测诊断、药物开发、疫苗研制、药物再利用、网络舆论管控以及基因组测序这8个疫情防控的环节讨论了AI在本次COVID-19中的研究进展,并列举本次疫情中AI所面临的挑战,浅谈本次疫情对我国AI产业影响以及两者的辩证关系,对全文进行总结。     

多智能体强化学习的机械臂运动控制决策研究

针对传统运动控算法存在环境适应性较差,效率低的问题。可以利用强化学习在环境中不断去探索试错,并通过奖励函数对神经网络参数进行调节的方法对机械臂的运动进行控制。但是在现实中无法提供机械臂试错的环境,采用Unity引擎平台来构建机械臂的数字孪生仿真环境,设置观察状态变量和设置奖励函数机制,并提出在该模型环境中对PPO(proximal policy optimization)与多智能体（agents）结合的M-PPO算法来加快训练速度,实现通过强化学习算法对机械臂进行智能运动控制,完成机械臂执行末端有效避障快速到达目标物体位置,并通过该算法与M-SAC（多智能体与Soft Actor-Critic结合）和PPO算法的实验结果进行分析,验证M-PPO算法在不同环境下机械臂运动控制决策调试上的有效性与先进性。实现孪生体自主规划决策,反向控制物理体同步运动的目的。     

融合多向学习的混沌麻雀搜索算法

对于原始麻雀搜索算法（SSA）在迭代过程中表现出的种群多样性减小,易陷入局部最优等问题,提出一种融合多向学习的混沌麻雀搜索算法（MSSA）。利用Hénon混沌映射初始化种群,增加麻雀种群的多样性,扩大可行解的搜索范围,为全局寻优奠定基础;采用多向学习策略增加麻雀跟随者探索未知领域的机会,平衡算法的局部开发性能和全局搜索能力;当算法陷入局部最优时,引用遗传算法中的变异策略依据动态的变异概率对当前最优个体进行扰动变异;将MSSA算法应用到无线传感器网络节点覆盖优化问题。数值实验结果与Wilcoxon秩和检验结果均表明MSSA算法在收敛精度与收敛速度等方面具有更明显的优势。