一种新型自毁芯片监测和执行电路的设计

一种新型自毁芯片监测和执行电路的设计[其他][其他]

针对当前自毁技术中，自毁监测方式单一且自毁执行较长和自毁不彻底、不稳定导致自毁成功率较低的问题，设计了一种同时具备自毁实时监测和执行的电路系统。该电路系统设计了封装拆卸和上电时序两种自毁监测方式，使自毁监测的方式更加多样，提高结果的准确性。同时利用MOS管作为开关特性，来减少自毁执行的时间。实验结果表明，该电路系统在3.3 V的供电电压且钽电容存储电压为20 V时，可以通过自毁监测电路对工作芯片进行实时的监测，同时经过测试表明，从监测到自毁信号到自毁执行开始，需要时间为0.28 ms。

发表于：2022/2/10 上午9:10:00

基于双向GRU模型的网络流量预测的研究

基于双向GRU模型的网络流量预测的研究[其他][其他]

当前使用门控循环单元(Gated Recurrent Units，GRU)神经网络进行流量预测时，普遍存在滞后性以及预测准确性不高的问题，因此提出一种改进的GRU模型进行流量预测的方法。首先基于GRU神经网络提出一种双向GRU神经网络和人工神经网络堆叠的网络模型，适用于流量特征、时间特征、事件特征等多维向量的输入；同时为解决部分时间段准确度不高的问题，将训练样本进行日期分类，针对每一类日期生成单独的网络模型，能大幅提升预测的准确度以及改善预测的滞后性。最后，为了提升流量峰值的预测准确度，采用样本的再平衡手段以及自定义损失函数，实验结果表明，能较好地达成预期目标。

发表于：2022/2/10 上午9:06:00

基于深度残差神经网络的博彩网页识别算法设计

基于深度残差神经网络的博彩网页识别算法设计[通信与网络][通信网络]

互联网对人民群众的生活和工作产生了重要影响，然而网络空间中隐藏着大量有害的博彩网站或赌博网站，很容易给网民造成损失和困扰，甚至可能扰乱社会秩序，因而研究对此类网站进行高效识别的方法具有重要意义。提出利用深度残差神经网络解决博彩类网页识别问题，基于深度残差网络的原理设计了算法GamblingRec。经验证，算法准确率达到了95.16%,正样本召回率为93.21%，表明基于深度残差神经网络的方法能够用于博彩类网页识别，并能达到较高的识别性能。

发表于：2022/2/10 上午9:01:00

数字化转型下的企业人力资源信息系统研究

数字化转型下的企业人力资源信息系统研究[其他][其他]

介绍了企业人力资源信息系统的发展现状，指出了数字化转型下人力资源信息系统现阶段存在的不足和未来发展趋势，并结合当下企业数字化转型需求，提出了一套数据驱动的人力资源信息系统架构，并具体阐明了架构中每一层的技术实现方式，为企业数字化转型过程中人力资源信息系统建设提供了可靠的系统架构基础。

发表于：2022/2/9 下午5:24:00

基于移动充电设备的无线传感网络充电策略研究综述

基于移动充电设备的无线传感网络充电策略研究综述[电源技术][汽车电子]

近年来，利用移动充电设备为传感器节点补充能量，消除电池供电方式导致的网络生存期限制，成为传感器网络的研究热点。从多个角度介绍基于移动充电设备的无线传感器网络充电策略的研究现状，总结了基于移动充电车或无人机的充电策略，在充电方式选择、路径优化、充电设备数量优化等方面的研究成果，并讨论充电策略研究所面临的挑战以及未来可能的研究方向。

发表于：2022/2/9 下午5:20:00

关于工业互联网数据安全解决思路的探讨

关于工业互联网数据安全解决思路的探讨[通信与网络][信息安全]

介绍了我国工业互联网数据安全所面临的发展现状，从国际和国内两个方面分析了工业互联网数据安全所面临的问题，并从贯彻落实数据安全法律法规、建立健全数据安全组织体系以及建立自主可控的先进技术体系初步提出了工业互联网数据安全解决思路，为进一步提升我国工业互联网数据安全工作水平提供了参考。

发表于：2022/2/9 下午5:15:00

基于异构信息网络的学生成绩预测与预警模型研究

基于异构信息网络的学生成绩预测与预警模型研究[其他][其他]

推荐系统是数据挖掘中强有力的技术，异构信息网络是推荐系统起步晚却发展迅猛的主流推荐方法。提出了基于异构信息网络的学生成绩预测与预警模型，该方法通过元路径计算得到学生间相似度矩阵，利用相似度矩阵构造成绩变化趋势矩阵和幅度矩阵，投票得到学生成绩预警与预测结果；最后，在公开数据集上验证所提模型的有效性，结果表明，该模型能够对学生成绩进行预警，并能在一定阈值下预测学生成绩具体分值。

发表于：2022/1/19 下午4:45:15

重载混合动力车辆再生制动策略设计与优化

重载混合动力车辆再生制动策略设计与优化[其他][其他]

为进一步提高混合动力应急救援车辆的能源利用率，针对N3类重型车辆的特点设计了双模糊逻辑控制策略，分别对前后轴之间的制动力及前轴再生制动与机械制动的制动力进行了合理分配，同时兼顾了车辆的制动稳定性及再生制动能量的回收效率。为了更好地发挥模糊逻辑控制器的性能，采用多目标粒子群优化算法，以车辆制动稳定性指标及再生制动能量回收量为优化目标，对双模糊逻辑控制器的输入/输出隶属度参数进行了优化。最后，通过Simulink离线仿真实验验证了所设计的双模糊逻辑再生制动策略及多目标粒子群优化算法的正确性、有效性及实用性。

发表于：2022/1/19 下午4:35:35

基于光电检测技术的电缆表面缺陷实时监测系统研究

基于光电检测技术的电缆表面缺陷实时监测系统研究[其他][其他]

基于光电检测技术开发了电缆表面缺陷实时监测系统。在硬件结构方面，系统采用半环形LED白光源照射电缆，利用线阵CCD相机采集电缆表面图像。在软件算法方面，提出一种改进的ROI(Region of Interest)算法精确定位电缆区域，利用一种基于改进双边滤波的图像差分算法建立背景模型，改进一种基于CV-Kmeans区域分类自适应滤波窗口算法来凸显电缆表面缺陷特征。研究结果表明，基于光电检测技术研发的电缆表面缺陷实时监测系统的识别能力较高，整体监测准确率不低于97.0%。

发表于：2022/1/19 下午4:23:00

面向CNN的类激活映射算法研究

面向CNN的类激活映射算法研究[其他][其他]

类激活映射(CAM)是卷积神经网络(CNN)解释中的一种直观的方法，通常由CNN的最后一个卷积层生成，可以突出显示输入图片中目标类的不同区域。之前的CAM方法只依赖于最后的卷积层，生成的解释图只能显示模糊的物体位置信息。提出了一种新的方法即分层加权类激活映射方案(SL-CAM)，通过加权合并CNN浅层到深层的信息来生成类激活图。由浅层特征图及其对应的梯度生成的激活图包含详细、准确但噪声大的位置信息；而由深层特征图生成的激活图包含噪声少但模糊的位置信息。在LSVRC2012 Val上的实验表明，SL-CAM多项指标上均优于Grad-CAM、Grad-CAM++和Score-CAM。

发表于：2022/1/19 下午4:08:00