试论如何加强高校基建档案管理

近年来,我国高等教育事业飞速发展,国家对于高校的投入规模越来越大,高校的基本建设也逐年增多,而高校的基建工程离不开基建档案。高校基建档案既是基建工程的真实记录,又是高校发展建设的重要依据,如何加强高校基建档案管理工作,让其更好的服务于高校发展,成为了当前摆在档案人员面前的新课题。笔者通过对高校基建档案管理工作的特点分析,剖析了高校基建档案管理工作的现状,并结合自身工作经验,对如何加强高校基建档案管理提出了几点看法。     

基于机器学习的光纤窃听检测方法

光纤窃听是信息安全的重大隐患之一,但其隐蔽性较高的特点导致筛查困难。针对通信网络中面临的光纤窃听问题,提出了基于机器学习的光纤窃听检测方法。首先基于窃听对传输物理层的影响,设计了 7 个维度的特征向量提取方法;其次通过实验,模拟窃听并收集特征向量,利用两种机器学习算法进行分类检测和模型优化。实验证明,神经网络分类算法的性能优于K近邻分类算法,其在10%分光窃听中可以实现98.1%的窃听识别率。     

基于RGB-W的电力通信网危险源检测

本文提出了一种基于RGB-W的电力通信网危险源检测方法,该方法将短距离无线定位信息做映射处理,得到一张与图像对应的置信值掩膜。该掩膜将通过旁路输入到不同的目标检测框架中(包括一阶检测框架和二阶检测框架),用以提高危险源检测结果的精确度,并减少误检和漏检。对于这两类检测方法,我们使用基于无线电定位的置信值修正来提高检测性能。针对电力通信网的危险源检测任务,本文搜集了特定场景下的数据集用以训练检测与测试检测方法。本文提出的危险源检测方法使用了平均精度指标、平均误检数以及正确检测占比作为指标进行评估。实验结果证明本文提出的危险源检测方法具有检测精度高的优点,并能够减少错误检测框的数量。