大数据平台安全架构体系研究

大数据时代下,数据作为一种重要的资产,应该被予以相应的保护。而当前大数据平台时常出现数据泄露事件,极大地阻碍了大数据技术的进一步应用和发展。本文在概述当前大数据平台面临的安全挑战和安全需求的前提下,依据大数据平台技术架构体系的运行,进行大数据平台安全架构体系的整体框架设计,并就其中的安全技术部分进行重点论述。     

基于语义分割算法的水库漂浮物智能识别

为了满足水库漂浮物强监管的需求，发挥水库水雨情视频监控的优势，将语义分割算法DeepLabV3+应用于水库漂浮物智能识别任务中。首先，通过多要素数据采集方法以及多种图像数据增强方式系统性整合得到水库漂浮物语义分割数据集。然后，提出改进的加权代价函数，以适应数据集中各类的总像素数量不平衡的问题。实验结果表明，通过规范采集与多种数据增强建立的数据集，以及改进的加权代价函数，提高了水库漂浮物语义分割模型的准确率。所提模型像素准确率平均值、平均交叉比分别可达到95.21%、91.03%，通过微信企业号实现的移动监管，可为水利相关部门对水库漂浮物进行及时的智能监控预警提供新的技术方案。     

城市LNG门站风险评价技术现状与建议

低碳环保发展政策已经被落实到多个不同的行业领域中,在能源开采与使用的活动中,具有清洁安全优势的液化天然气(LNG)被关注,该可燃性的气体资源主要由甲烷构成,在汽车与液化气轮船等交通领域中发挥主要作用,同时也可以支持现代电厂的供电活动。考虑到LNG在现有能源结构中的突出优势,不少城市都建设了大量的门站,现就门站的安全问题展开研究。     

基于多尺度双线性卷积神经网络的多角度下车型精细识别

针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题，提出基于多尺度双线性卷积神经网络（MS-B-CNN）的车型精细识别模型。首先，对双线性卷积神经网络（B-CNN）算法进行改进，提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合，以提高特征表达能力；此外，还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略，在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心，在训练过程中新增加样本时，网络会约束样本的分类中心距离，以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示，该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%，验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。     

基于艺术与现代科学技术相结合的设计创新研究

引言:设计的创新与进步自古以来都与艺术与现代科学技术相关,就比如工艺美术运动时期的代表人物威廉·莫里斯,他在原有的技术下的设计中融入了大量的艺术元素创造出了许多优秀的设计作品。而当代的艺术与科技更是以一种前所未有的速度的飞快的向前发展,而设计创新也深受其影响。本文接下来主要分别会以中国的山水以及电影艺术与留像技术对建筑设计的影响。     

电力企业岗位胜任能力人才评价体系的构建

近些年来,电力企业的发展极为迅速,其中岗位人才起到了关键性的作用。为了给人才营造一个更良好的发展空间,应对电力企业岗位胜任能力人才评价体系进行不断的改进,并在实践中不断的完善其体系,重视对岗位人才能力的评价以及培养,进而为电力企业培养更多的岗位人才。     

解读镇巴民歌

陕南镇巴民歌记录了镇巴的人文历史变迁、时代生活情状、风土人情礼仪,它还负载了历史变化、风俗礼仪、道德规范以及劳动技能代代相传的功能,成为社会教化传承的主要工具,本文具体从镇巴民歌的四种性质,民歌格律、方言声韵与声腔关系,及镇巴民歌的传承这三大方面做了浅显的阐述。