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详解人工智能视频监控技术及应用

智能视频监控是以数字化、网络化视频监控以基础,但又有别于一般的网络化视频监控,它是一种更高端的视频监控应用。智能视频监控系统能够自动识别不同的物体,发现监控画面中的异常情况,并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息,从而能够更加有效地协助安全人员处理危机,并最大限度地降低误报和漏报现象。

  • 2021-07-21
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车联网拟态防御系统研究

在物联网时代万物互联,车联网作为其产物之一为消费者提供了便利的出行方式。但同时由智能化。网络化带来的汽车行驶安全问题也面临着各种风险,这严重威胁着人们的生命财产安全.因此,采用拟态防御的方式设计并实现了车联网拟态防御系统,通过对车载瑞威胁数据的采集、车载服务器端威胁数据的识别。建主报态防御分析引擎对各种已知威胁进行有效的防护,同时通过分析引擎,对未知漏洞、威胁进行预判,从而形成一种主动防御的行为。最后通过实验表明该方法能够有效保障车联网的安全,为车联网业务安全提供有力的安全支撑.

  • 2021-07-20
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基于API序列和卷积神经网络的恶意代码检测

塞积神经网絡( convolutional neural network. CNN)在诸多领域得到了广泛点用。Windows API序列在姑构上存在前后依赖关系,仅仅使用卷积神经网络实现悉意代码检测将忽略词的上下文语义,因此使用了词向量模型来训练API序列,并且融合5个大小不同的卷积核来弥补传统暮积网络丢失序列时序信息和语法信息的缺点在Cuckoo沙箱中运行样本文件,提取动态API序列并进行去重处理。预训练得到词向量,输入到多核融合的CNN网络中训练悉意代码检测模型.最后使用测试集测试模型的有效性,测试集的正确率值达到了98.1%,结果表明所提出的方法能有 效地检测悉意代码

  • 2021-07-20
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基于神经网络基础情感分析现状

现有情感分类模型大都采用Word2Vee,GloVe(gobal vectors)等 获取文本的词向量表示,忽略了词的上下文关系。针对此问题,提出基于BERT( bidirectional encoder representations fromtransformers)预训练语言模型与双向长短时记忆网络( bidirectional long short term memorynetwork, BLSTM)及注意力机制相始合的神经网络模型进行文本情感分析.首先通过BERT预训练模型获取包含上下文语艾信息的词向量,然后利用双向长短时记忆网络提取上下文相关特征进行深度学习,最后引入注意力机制对提取出的信息分配权重,突出重点信息,进行文本情感分类。在 SST(stanford sentiment treebank)数据集上测试准确率可达到88.91%.表明该方法较其他方法在 分类准确率上有一定程度的提高

  • 2021-07-20
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数字战-疫”:中国大数据安全在行动

2020年春节前夕.湖北武汉爆发了新型冠状肺炎.并在春运期间向全国蔓廷.在习近平同志为核心的党中央集中统一领导 下。中国迅速启动疫情防控工作.全国上下众志成城,中央各大有关部.委、企事业单位和互联网科技公司联合协作。共同抗击疫情.大数据. .AI和数字信息软硬件不断被应用到抗疫工作中。组成的中国大数据和信息安全的数字战”疫”阵营.正在积极行动.强力阻击疫情习近平总书记2月14日亲自部署战”疫”.提出了15个体系.9项机制和4项制度,为我们取得疫情防控胜利指明了前进方向.

  • 2021-07-20
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网络安全工程师创新能力培养体系的研究

创新能力是当代工程师的基本特征,也是卓越工程师卓越的重要标志重点探讨了网络安全工程师创新能力及其要素创新能力如何培养等问题,并从制定培养网络安全工程师的人才培养日标及培养标准入手。提出了以工程实践能力和创新能力为核心的网络安全工程师创新能力人才培养体系。具体研究了适合于培养网络安全工程师创新能力的“多方协同”商人的人才培养模式、以“能力中心”为导向的人才培养机制、制度环境、国际化交流平台和校园文化等.通过教学实践表明,该培养体系切实可行,在我校网络安全卓越工程师培养中取得了良好的效果。

  • 2021-07-19
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一种基于深度神经网络的停车位检测算法开发_王俊毅

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  • 2021-07-19
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深度学习人工智能技术在医学影像辅助分析中的应用_蒋西然

深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习深度学习

  • 2021-07-19
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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