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51.
美军将网络空间视为继陆、海、空、天外的第五大作战域,并将其列为国防部11项现代化优先事项之一,在美国等军事大国推动下,网络空间成为国家安全竞争和军事斗争的新疆域.文中对近年美国联邦政府、各部门及各军种发布的网络空间领域主要战略政策、规划计划进行梳理,研究其主要战略思想;分析美军2022财年国防预算、研究经费投向投量及重点项目的 研发情况.形成的研究成果将对我国网络空间安全领域研究提供技术支撑. 相似文献
52.
随着全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)技术的迅速发展,定位精度持续优化,其应用范围越来越广.为了突破单基站载波相位差分(Real Time Kinematic,RTK)技术带来的局限性,网络RTK技术应运而生.网络RTK技术使设备在基准站网络覆盖范围内实现精准定位,因此在各个传统行业中的应用越来越广泛.广播电视的信号发射环节非常重要,由于广电发射塔一般地处高山地区,维护维修不便.基于此,设计一种基于网络RTK定位技术的高精度发射塔状态监测方法,可以在保证广电信号安全优质播出方面发挥重要作用. 相似文献
54.
传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题,利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点,结合捕获的网络全局信息,提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模,将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述,利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程,实现网络信息之间的关系推理,研究了实现网络性能预测的图神经网络模型,提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构,最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。 相似文献
55.
56.
近些年来,随着经济的高速发展以及城镇化的不断推进,使得我国对于基础设施的建设需求不断提高,以此来满足经济的可持续性与商品的流动性。因此我国道路桥梁建设规模越来越大,对于道路桥梁施工来说,软土地基施工质量直接决定道路桥梁施工质量。软土地基是道路桥梁建设期间重大安全隐患,其含水量超过70%,有着地基承载力较低、渗透水能力不达标、压缩性较差、黏稠度过高等明显特征,如果在道路桥梁建设期间不能给予足够的重视,势必会影响到整个工程的使用性能及安全属性,处理不当可能会引起不均匀沉降、失稳、坍塌等,产生严重后果。在进行道路桥梁软土地基施工时,采取合理的技术手段尤为重要。因此,在道路桥梁建设过程中,技术人员需要适时加大软土地基管控的力度,通过道路桥梁施工中的软土地基处理分析,了解当前软土地基对于道桥主体构造的重要影响,全面地了解工程需求,同时熟练掌握施工的技术要点,提高道路桥梁软土地基的施工处理技术,保障施工的质量。制定道路桥梁建设期间软土地基处理技术的有效性分析方案,更好地保证整个道路桥梁工程的建设品质。该文立足于当前软土地基的特点及施工技术存在的问题展开论述,深入讨论了技术的具体应用。 相似文献
57.
为了增强多机电力系统的动态稳定性,提升电力系统平抑负荷扰动的能力,本文提出了一种基于自适应反步技术的非线性自适应励磁控制方案.由于发电机的机械功率和阻尼系数受系统运行状态的影响,因此可以直接视为未知数,利用自适应定律估算出来这些未知量.根据李雅普诺夫(Lyapunov)函数的形式推导出自适应规律,保证发电机的转子角速度、机端电压、输出功率等不同物理量均收敛.然后在4机11母线的电力系统输电线路上仿真三相短路故障,测量转子转速偏差,对所提出的控制方案进行评估,并与现有的反步控制器和常规电力系统稳定器(CPSS)进行了比较.根据仿真结果,本文所提出的方法比现有的两种控制器的控制效果更有效. 相似文献
58.
数字化转型和数字化改革是当前地方发展和改革中提出的新理念。从形式上看,数字化转型表现为社会各子系统基于数字技术建立的各种应用场景,数字化改革则是运用数字化技术、思维和认知对治理的体制机制、组织架构、流程手段等进行全方位、系统性重塑。如何进一步理解数字化转型与改革的根本内涵,需要从复杂社会系统的演变与治理上来思考,这里做简要讨论。 相似文献
59.
《模式识别与人工智能》2022,(2)
中国自动化大会是由中国自动化学会主办的国内最高层次的自动化、信息与智能科学领域的大型综合性学术会议,2022中国自动化大会拟定于2022年11月在福建省厦门市召开,此次自动化大会由华侨大学承办。2022中国自动化大会将为全球自动化、信息与智能科学领域的专家学者和产业界的同仁提供展示创新成果、展望未来发展的高端学术平台,加强不同学科领域的交叉融合,引领自动化、信息与智能科学与技术的发展。 相似文献
60.
随着网络上创建连接、协作、共享的全新变革方式的出现,互联网上丰富的社交行为现象引起了研究者和实践者的关注.近年来,随着社交网络平台的普及与推广,基于社交网络的推荐系统也成为了个性化推荐领域的研究热点之一,社交推荐系统可以利用社交网络来缓解传统的推荐算法中数据稀疏性问题.在社交网络中,社交关系影响起着重要作用,而用户信任是社交关系形成的基础,每一个用户会受到其信任的用户影响,这些被信任的用户也会被自己的社交关系所影响,这就表明了联系在一起的用户会相互影响,导致社交联系之间的用户偏好具有相似性.用户的信任关系影响着用户偏好的推断,同时用户受到其信任用户的社交关系影响,而这些社交关系影响在社交网络中递归传播和扩散.因此,基于社交推荐算法研究的关键就在于信任信息的挖掘和利用.在基于社交网络的推荐领域中,比较有代表性的模型为Diff Net,该模型未充分考虑到信任问题,同时,在递归计算长距离的社交关系时,有额外的噪声,影响推荐预测的质量.本文提出了基于Diff Net改进的社交推荐模型-EIDNet.首先,该模型在模拟社交关系影响扩散过程时,通过用户对物品的历史交互记录建立用户间的信任关系,并融... 相似文献