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1.
虚拟化系统安全的研究与分析 总被引:2,自引:0,他引:2
虚拟化技术是目前云计算最为重要的支撑技术,云计算系统的运行需要在虚拟化环境中的存储、计算及网络安全等资源的支持。利用虚拟化技术可以提升系统组织能力、降低系统代价、提升硬件资源应用效率和利用率,而由于虚拟化技术本身引入的云计算系统安全问题也值得重视。文章从虚拟机访问控制、安全度量、动态监测等方面进行了系统的分析,以期提升云计算系统的安全水平。 相似文献
2.
职业素质是劳动者对社会职业了解与适应能力的一种综合体现,主要包括职业修养和职业技能。在高职院校中开展创业教育是我国经济形势发展的需要,对于培养学生的实践能力、创新精神和解决学生的就业压力有着十分重要的意义。广州城建职业学院的创业教育可以从以下三方面着手:一是转变观念,营造氛围;二是传授本领,打好基础;三是开展活动,提高能力,逐步探索出一条适合广州城建职业学院特色高职学生创业教育的新路子。 相似文献
3.
4.
本文从信任关系的模糊性出发,建立了基于模糊推理的信任值评估和决策的动态信任模型,该模型不仅把模糊推理应用到信任值的评估,还应用到信任值更新时权值的确定和可信决策的制定。 相似文献
5.
针对MBR膜污染因子较为复杂且各因子之间相互交叉,提出基于PSO-BP神经网络的膜污染预测方法.首先用主成分分析法实现输入变量的去维和去相关,简化网络的输入,然后应用粒子群算法优化神经网络的权值和阈值.网络训练时使用的数据是在不同操作条件下,采用孔径为0.038μm的聚醚砜超滤膜处理印染废水溶液时得到的膜通量实验数据,最后用训练好的PSO-BP神经网络对膜通量进行预测.结果表明,与传统BP算法相比,PSO-BP神经网络算法能更快实现收敛,提高运算速度以及膜通量预测的准确度. 相似文献
6.
传统的植株器官分割方法依赖经验选择阈值参数,而当前的深度学习浅层框架可能会导致植株重要的几何特征丢 失,并难以有效整合植株的局部和全局特征。因此,提出了一个基于三维点云的植株器官分割网络(local global feature fusion segmentation network,LGF-SegNet)模型,通过引入双权重注意力机制模块和位置编码,更适合在植株点云数据中表达几何 特征。在提出的框架的解码层引入特征聚合模块,融合植株点云的局部和全局特征,使得该框架能够关注植株的整体特征轮 廓同时保留细节植物纹理(如茎和叶)。实验结果表明,提出的架构在语义分割的交并比、精确率和F1 分数的平均值分别达 到85.76%、93.18%、91.08%,在实例分割的平均精确率、平均实例覆盖率以及平均实例加权覆盖率达到85.27%、78.46%、 79.63%,优于当前流行的植株点云分割任务中使用的深度学习网络架构,并适用于植株语义分割和实例分割的双重任务。 这为后续的植株生长预测等研究奠定基础。 相似文献
7.
针对传统行为识别方法难以适应复杂的电厂环境,且未充分利用监控视频的时序信息等问题,提出了一种基于时空双分支网络的行为检测与识别技术。该技术利用时空双分支网络提取图像特征,分别基于卷积神经网络、循环神经网络获取图像的空域及时域特征,且使用混合组卷积与横向连接完成特征融合。同时将融合特征作为Softmax分类函数的输入,并经过分数计算得到行为类型。以某电厂的视频监控数据集为样本进行的实验分析结果表明,所提技术方案的行为识别准确率高达94%,且收敛速度快,优于其他对比技术,能够有效解决电厂的行为检测与识别问题。 相似文献
8.
脱硫浆液的雾化夹带是导致石灰石-石膏法脱硫过程中细颗粒物排放特征发生显著变化的主要原因。利用相位多普勒粒度分析仪(PDA)、电称低压冲击器(ELPI~+)在线测试分析了脱硫浆液雾化、夹带特性及其与细颗粒物排放的关系。结果表明,石灰石-石膏法烟气脱硫过程中浆液雾化夹带可导致脱硫净烟气中含大量细小雾滴及亚微米级细颗粒,脱硫净烟气中雾滴粒径与喷嘴的雾化效果有关,主要集中在20μm以下,雾滴含固量为脱硫浆液的20%~40%。脱硫操作参数如空塔气速、液气比和浆液浓度对脱硫净烟气中的雾滴夹带量存在显著影响,适当降低空塔气速、液气比及浆液浓度,优化喷淋工艺如增加喷淋层、合理布置脱硫喷嘴,能够有效抑制浆液夹带作用,进而降低脱硫净烟气中细颗粒物的排放浓度。 相似文献
9.
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