区块链在网络信任体系中的应用研究

信息技术飞速发展，在不断改变人们生产生活方式的同时，也带来了日益严峻的网络安全问题。如何在网络实体间建立信任关系，是信息安全领域需要解决的重点问题。作为网络安全的基石，网络信任体系衍生出公钥基础设施、标识密码等多种技术。当前，区块链技术以不可篡改、不可伪造、可追溯等特点备受各界关注，在金融、政务、司法等领域广泛应用，也为网络信任体系的构建提供了新的思路。深入分析区块链技术在网络信任体系建设中的应用潜力，有望为新一代网络信任体系的建设提供参考借鉴，具有重要的研究价值与实践意义。

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基于零信任架构的医院网络安全防护研究

探求一种更加安全的网络架构，从而解决日益严峻的医院网络安全问题。利用微分隔和细粒度边界策略，通过风险汇聚与分析、持续的信任评估及不断地对外部风险进行评估、对漏洞进行修复来降低医院网络的访问风险。零信任安全架构应用于医院网络后，任何对医院数据的访问请求都必须经过认证、授权，提升了医院内部安全风险感知能力，显著降低医院网络安全风险和不良事件发生的概率。零信任安全架构可以解决医院现存的网络风险问题，有效提升医院网络安全防护水平。

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物联网在稀土萃取生产线远程监测系统中的应用研究

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无线数传电台在泵房供水远程控制系统中的应用

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Android软件在智能水壶远程监控系统中的应用设计

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基于星凸形随机超曲面模型多扩展目标多伯努利滤波器

随着电子技术和传感器分辨率的不断提高，传统多目标跟踪（MTT）中的“点目标”假设不再成立，一个目标在采样时刻内对应多个量测，这样的目标可以称之为“扩展目标（ET）”。扩展目标是具有一定空间范围的目标，其检测信号往往会对应传感器的多个分辨单元，目标对应传感器的多个量测信息，会呈现出一个 “稀疏点量测集”。所以，可借助多源信息融合技术，利用多个量测信息对目标特征进行更深层次的估计。扩展目标跟踪（ETT）问题在现代目标跟踪与识别系统中受到极大的关注，如濒海监视、自主式武器、机器人技术等领域。

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基于模糊自适应有限冲激响应卡尔曼滤波算法的农机GNSS/IMU组合导航

为了提高农业机械自动导航系统的精度和稳定性，综合考虑农机作业时的实际运动状态，本文将GNSS定位系统和集成了加速度计和陀螺仪的IMU相融合，提出了一种模糊自适应有限冲激响应卡尔曼滤波（FA-FIR-KF）算法，对位置信息和姿态信息进行融合。基于FA-FIR-KF算法，其中：四元数法的引入，可以抑制农机坐标非线性的问题；模糊推理系统的引入，可以使系统对异常噪声具有自适应调节能力；遗忘因子的引入，可以使系统不过度依赖先验统计信息，从而迅速地追踪突变信号。试验结果表明，相对于非滤波情况，FA-FIR-KF模型可以使农机更平滑、稳定、精准地跟踪期望路径，跟踪精度在厘米级。

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DeepSORT多目标跟踪

随着目标检测技术的飞速发展，通过检测跟踪（Trackingbydetection，TBD）在多目标跟踪中成为主流。在处理流程中，目标轨迹通过对整个视频流的全局优化处理计算，如flow网络、概率图模型等。然而，由于批处理，这些方法不适用于需要实时目标辨识的在线场景。传统方法有多假设跟踪（Multiple Hypothesis Tracking，MHT）和联合概率数据关联滤波（Joint Probabilistic Data Association Filter，JPDAF），这些方法一帧帧的处理数据关联。JPDAF通过用关联似然加权测量生成单状态假设；MHT跟踪所有可能的假设，但为了降低运算量需要剪枝。这两种方法最近都被改进为TBD方式，取得很好效果，然而却增大了计算量和部署复杂度。

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