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李静 《信息技术与信息化》2024,(3):188-191
针对现有电力系统安全体系架构防护性能弱、网络延迟高等问题,基于计算机技术构建安全体系架构。基于一个新型物理层防火墙硬件原型,其仅允许接收器在与传入主信号同时检测到有效水印的情况下进行访问,并且可以与几乎任何网络波形一起使用,将任何未经验证的消息标记为不受信任,如果消息未请求未经授权的权限,则按正常方式处理。同时提出一种在电力系统线监测算法模型,对调试系统中的安全防护软件进行针对性的调整,增加系统防护能力。实验结果表明,防护系统风险更小,安全性更强。 相似文献
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基于该储层模型假设,运用岩石力学和渗流力学的有关理论和方法,建立了流-固耦合变形的本构方程、几何方程、平衡方程和渗流方程,导出了可变形储层的流-固耦合渗流与变形基本模型.该模型不仅考虑了介质变形对流体质量守恒和孔隙流动压力对介质变形平衡的影响,也考虑了变形对流体流动的影响以及岩石力学性质的动态变化特征.该模型可用于研究井眼周围储层的变形及渗流规律. 相似文献
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图像重采样检测是图像取证领域的重要任务,其目的是检测图像是否经过重采样操作。现有的基于深度学习的重采样检测方法大多只针对特定的重采样因子进行研究,而较少考虑重采样因子完全随机的情况。本文根据重采样操作中所涉及的插值技术原理设计了一组高效互补的图像预处理结构以避免图像内容的干扰,并通过可变形卷积层和高效通道注意力机制(efficient channel attention, ECA)分别提取和筛选重采样特征,从而有效提高了卷积神经网络整合提取不同重采样因子的重采样特征的能力。实验结果表明,无论对于未压缩的重采样图像还是JPEG压缩后处理的重采样图像,本文方法都可以有效检测,且预测准确率相比现有方法均有较大提升。 相似文献
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近年来,随着深度学习的快速发展,可变形卷积网络因其强大的特征提取能力受到广泛关注,克服了卷积神经网络中难以解决的一些问题,并且已在计算机视觉、自然语言处理等相关领域发挥重要作用。由于目前对可变形卷积网络进行系统性总结的研究还很少,为了给后续研究提供详细的参考依据,对可变形卷积网络引入以来的相关工作进行总结。首先,综述了近几年的高质量文献,从不变性特征的角度入手,对可变形卷积网络中的可变形卷积和可变形感兴趣区域池化等核心技术进行介绍。然后,将收集到的相关文献按照研究领域的不同进行分类,全面概括现阶段可变形卷积网络在图像识别和分类、目标检测、图像分割、目标追踪等研究领域的应用情况,同时还对比了重要网络模型的性能和优缺点。其次,通过梳理文献,分析可变形卷积网络存在的优势和不足,并根据现阶段存在的一些问题,探讨可变形卷积网络未来可能的研究趋势。最后,基于不变性特征的提取对可变形卷积网络进行了总结和展望。 相似文献
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介绍可变形飞行器快速总体设计方法与相关算法。结合中国与国际中可变形飞行器的发展趋势,以类Virgin Galactic SS2和可变后掠角飞行器的总体设计为例,论述面向可变形飞行器快速总体参数设计方法以及其算法实现过程,分析了不同飞行速度的可变形飞行器在变形过程中热对飞行器配平以及热防护系统设计的影响。结果表明,此方法兼具通用性、准确性以及快速的优势,可大幅提高可变形飞行器的总体设计效率。 相似文献