扁平化以太网中的用户管理模式

扁平化以太网是一种以多业务路由器为核心的新型网络模型。为了更好地发挥该模型的优越性,本文提出一种用QinQ的PUPV用户接入方式同基于BRAS的IPoE用户认证方式相结合的以太网用户管理模式,以解决传统以太网面临的用户安全接入、用户管理运维中的困难。本方法已经在实际校园网环境中实现,提高了用户管理水平和运维效率。     

5G“赣林通”护江西绿水青山——江西省5G智慧林业管理创新应用

以人力巡查和传统纸质管理为主的林业生态治理形式,难以适应生态文明治理体系数字化、现代化的需要。北斗应用、人工智能、大数据分析等多种科技手段如何在林业管理当中高度融合应用成为了新的时代命题。5G “赣林通”平台基于以上问题,以北斗+AI+大数据技术在林业巡护中的创新应用为主要任务,探索运用移动互联网、5G、地理信息等新)兴技术,综合云+网+端+AI等各项技术,进行了江西省5G智慧林业管理创新应用的融合打造。目前该平台已成功复制推广至江西省109个区县,服务全省8万余名林业工作者,成为了江西全省林业生态数字治理工作强有力的工作抓手。     

一种基于SAM-MSFF网络的低照度目标检测方法

由于低照度图像具有对比度低、细节丢失严重、噪声大等缺点,现有的目标检测算法对低照度图像的检测效果不理想.为此,本文提出一种结合空间感知注意力机制和多尺度特征融合（Spatial-aware Attention Mechanism and Multi-Scale Feature Fusion,SAM-MSFF）的低照度目标检测方法 .该方法首先通过多尺度交互内存金字塔融合多尺度特征,增强低照度图像特征中的有效信息,并设置内存向量存储样本的特征,捕获样本之间的潜在关联性;然后,引入空间感知注意力机制获取特征在空间域的长距离上下文信息和局部信息,从而增强低照度图像中的目标特征,抑制背景信息和噪声的干扰;最后,利用多感受野增强模块扩张特征的感受野,对具有不同感受野的特征进行分组重加权计算,使检测网络根据输入的多尺度信息自适应地调整感受野的大小.在ExDark数据集上进行实验,本文方法的平均精度（mean Average Precision,mAP）达到77.04%,比现有的主流目标检测方法提高2.6%～14.34%.     

三层交换机配置疑难解析

很多现有关于三层交换配置的教材严重混淆交换机、路由器、三层交换机的概念,而且新旧内容混杂,给学习三层交换机配置的学生造成了严重混乱。文章对其中的错误概念予以澄清,以便学生明明白白的掌握三层交换机的配置方法。     

基于Dark-YOLO的低照度目标检测方法EI北大核心CSCD

在复杂的低照度环境中获取的图像存在亮度低、噪声多和细节信息丢失等问题,直接使用通用的目标检测方法无法达到较为理想的效果.为此,提出低照度目标检测方法——Dark-YOLO.首先,使用CSPDarkNet-53骨干网络提取低照度图像特征,并提出路径聚合增强模块以进一步增强特征表征能力;然后,设计金字塔平衡注意力模块捕获多尺度特征并加以有效利用,生成包含不同尺度且更具判别力的特征;最后,使用预测交并比(intersection over union,IoU)改进检测头,IoU预测分支为每个预测框预测IoU值,使得目标定位更加准确.在ExDark数据集上的实验结果表明,相较于YOLOv4,均值平均精度(mAP)提升了4.10%,Dark-YOLO方法能够有效地提高在低照度场景下目标检测的性能.