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智能网联汽车安全渗透白皮书

随着汽车智能化、网联化和电动化程度的不断提高，智能网联汽车信息安全问题日益严峻，产业链的各个环节对信息安全的重视程度还远没有达到要求，甚至存在多个环节并没有考虑信息安全需求的情况。因此全面推进智能网联汽车信息安全发展，定期进行安全渗透测试，积极探索信息安全关键技术和产品创新，进一步建立健全智能网联汽车信息安全防护体系至关重要。

  • 2021-05-07
  • 阅读322
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  • 37页
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蓝皮书-中国城市数字经济指数

如今的中国正经历过去几十年来前所未有之机遇，数字技术变革时代的到来将会通过技术创新、产业变革等多方因素深度影响我们的生活方式、生产模式及经济形态。从历史看，每次科技革命和产业变革都将会创造重要机会窗口期，随着数字技术与产业经济深度融合，各行业数字化转型的时机已经到来，只有牢牢抓住历史机遇期，才能顺势而上，实现“弯道超车”，使我国赢得未来全球竞争新优势。

  • 2021-05-06
  • 阅读375
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  • 24页
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基于SSD模型的人脸检测与头部姿态估计融合算法_方阳

针对头部姿态估计常用的人脸检测、姿态估计两步串联框架中流程复杂、耦合性高、整体鲁棒性低的问题,提出了一种基于改进SSD模型的人脸检测与头部姿态估计融合算法.通过拓展SSD模型,设计了人脸检测与姿态估计融合网络模型,在多层次卷积特征图上检测人脸,并估计头部姿态；采用端到端训练模式进行模型训练,简化了头部姿态估计任务的处理流程.在Pointing′04和300W-LP数据集上进行了试验.结果表明,本模型能够在满足实时性要求的前提下有效地完成检测任务与估计任务,在两个数据集中的pitch预测平均绝对误差分别达到了4.80°和6.48°,这充分证明了所提出算法的实用性和鲁棒性.

  • 2021-05-06
  • 阅读409
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  • 7页
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基于XGBoost模型的心律失常分类算法研究_李云

为了提高心律失常自动诊断的识别率,本文提出一种基于XGBoost模型的心律失常分类方法。对MLII导联信号进行分析,提取信号投影特征和RR间期特征形成特征向量,标准化后输入到XGBoost分类器。通过训练,得到的基于XGBoost的心律失常分类模型可以将心电信号按照AAMI标准分为四类:正常或束支传导阻滞节拍（N）、室上性异常节拍（S）、心室异常节拍（V）和融合节拍（F）。采用MIT-BIH心律失常数据库进行测试,在相同数据集的情况下,与已有心律失常检测方法进行对比,平均识别准确率进一步提高,达到94.1%。

  • 2021-05-06
  • 阅读430
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  • 5页
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基于NSGA_算法的多目标公交调度优化模型_黄艳国

针对传统公交调度方案容易导致运营经济成本和乘客时间成本的不合理分配问题,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法的多目标公交调度优化模型。综合公交车辆运营成本、乘客出行成本及乘车舒适度三个目标函数,建立公交调度优化模型,通过非支配排序遗传算法对模型的pareto最优解进行计算。最后以深圳市某路公交为实例,通过采集线路参数,计算得到该线路最优发车间隔。验证了NSGA-Ⅱ优化算法在公交调度中的有效性,对公交运营与线路改善有一定的借鉴意义。

  • 2021-05-06
  • 阅读396
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  • 6页
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基于数据引力模型的改进多标签算法_程子为

针对目前数据引力模型的多标签懒惰学习分类算法不能同时利用标签相关性以及数据质量的相互作用的问题,提出基于数据引力模型的改进多标签算法IMLDGM。首先,计算训练集中的每个样本数据的K个最近邻居样本,构成新的数据样本集；其次,根据新的数据样本集标签的分布情况计算交互引力系数IGC,同时为每个数据样本建立相关性矩阵来计算标签相关性关系,再计算出每个训练集样本数据的密度以及权重大小；最后计算粒子间的正、负引力大小来构建新的多标签分类模型。仿真实验结果表明,IMLDGM算法子集准确率SA与微平均F1值MF1评价指标均优于对比算法,汉明损失HL也较为明显的降低。

  • 2021-05-06
  • 阅读404
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  • 7页
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基于VGG16模型的快速闭环检测算法_张学典

深度卷积神经网络在图像特征表示方面优于传统手工特征,将其用于闭环检测时还存在计算时间随着数据增长不断增加的问题。为了解决这一问题,提出了一种基于VGG16模型的快速闭环检测算法。该算法使用在ImageNet上预训练的VGG16网络模型提取图像卷积特征,并通过一种自适应粒子滤波方法得到闭环候选帧,以固定运算时间。在主流的闭环检测数据集City Centre和New College上对此算法进行测试,实验结果显示,该算法在两个数据集上可以分别达到92%准确率下70%召回率和96%准确率下61%召回率,超过了同类算法,并有效解决了计算时间增长的问题。

  • 2021-05-06
  • 阅读399
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基于MacCormack_TVD_省略_差分算法的二维泥石流数值计算模型_刘建麟

泥石流是一种介于崩塌滑坡和洪水之间的物理过程,既有土体的结构性,又有水体的流动性。随着泥石流运动控制方程和数值模拟技术的发展,基于数值模拟的泥石流危险性分区方法成为泥石流危险性分区的主要方法。本文应用Massflow模型,基于深度平均的连续介质力学方法,从Navier-Stokes方程出发,推导出二维运动堆积控制方程,采用MacCormack-TVD有限差分算法计算,根据古交官长沟的地形条件、水文条件、物源条件模拟了泥石流运动的全过程,计算得出泥石流泛滥范围内的流深和流速。并根据数值模拟结果和最大动能分区模型,获取该流域的泛滥范围并确定危险性分区,将模拟区划分为四个区域,即高危险区、中危险区、低危险区和安全区。泥石流的分区模型是每个网格上泥石流体的最大动能,能够直接反应泥石流对建筑物的破坏能力,分区模型具有直接的物理意义。

  • 2021-05-06
  • 阅读584
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  • 7页
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