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LTE-V2X车联网技术、标准与应用

V2X（vehicle to everything）通信是车联网中实现环境感知、信息交互与协同控制的重要关键技术。大唐电信科技产业集团最早提出并由中国企业主导的LTE-V2X国际标准作为其中的主流技术之一，能够在高速移动环境中提供低时延、高可靠、高速率、安全的通信能力，并能够最大程度利用 TD-LTE已部署网络及终端芯片平台等资源。首先介绍了LTE-V2X的关键技术，并与IEEE 802.11p进行了比较；进而介绍了LTE-V2X的标准研究及其演进以及相关的产业发展和示范应用；最后展望了LTE-V2X的发展策略及其向5G NR-V2X的技术演进等，并提出了相关政策建议。

  • 2022-01-04
  • 阅读120
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达摩院开发者手册...1574906264

达摩院开发者手册_互联网_IT/计算机_专业资料。 前言 以下技术手册内容摘自《深度学习与图像识别:原理与实践》,目 标检测章节,如果读者需要系统的学习图像识别

  • 2022-01-04
  • 阅读91
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  • 30页
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D2D蜂窝网络物理层安全传输技术综述

D2D（Device-to-Device）通信是一种在蜂窝小区基站的控制下，用户终端之间不通过基站中转而直接传输数据的技术，能够有效提升蜂窝网络的频谱效率和能量效率，降低传输时延，扩大网络覆盖范围和缓解基站业务压力，在学术界和工业界得到了广泛关注。但是，由于传输媒介的开放性、终端的移动性以及用户分布的不确定性，使得通信中数据安全传输面临着严峻挑战。因此，分别从资源分配、功率控制以及干扰协调3个方面，对目前D2D蜂窝网络中的物理层安全传输技术进行了介绍，最后总结并提出了对未来探究方向的展望。

  • 2022-01-04
  • 阅读106
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关于联邦学习建模过程中算法交互内容的研究

“联邦学习”（FederatedLearning）正是在这个背景下提出和发展起来的，它主要从技术维度出发，重点研究其中的隐私保护和数据安全问题。联邦学习曾多次以不同的形式出现过，例如，面向隐私保护的机器学习、面向隐私保护的深度学习、协作式机器学习、协作式深度学习、分布式机器学习、分布式深度学习、联邦优化和面向隐私保护的数据分析。联邦学习最初的定义是一种借助多方客户端的私有数据集来训练全局共享模型的分布式机器学习算法框架。从广义上来说，联邦学习指数据所有者不需要上传私有数据集即可结合多方数据来训练全局共享模型的方法，得到的模型的效果和直接整合数据到数据中心或一台机器上进行训练得到的模型的效果相近，同时也保护了数据的安全，避免泄露数据隐私。

  • 2022-01-15
  • 阅读107
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推荐算法设计综述

推荐系统能够根据用户的兴趣推荐可能喜欢的条目，目前已经成为互联网中最常见的应用之一[1]，被广泛应用于电商（亚马逊、淘宝、京东）、新闻媒体（今日头条）、内容提供商（豆瓣、微博、优酷）等各个领域。据统计，亚马逊约有30%的销售额、Netflix中约有60%的观看时长、谷歌新闻中约38%的新闻点击都来源于各自的推荐系统，由此可见推荐系统对于互联网来说是至关重要的应用之一。

  • 2022-01-15
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网络安全态势感知之入侵检测与安全分析

对态势的理解是人们组合、分析、解读和保留信息的过程。在态势提取的基础上，我们可以采取一系列方法和技术来对安全态势进行进一步的理解和处理，这其中包括安全检测和分析、态势指标构建和态势评估等。本文对网络安全检测和分析的相关技术进行介绍和说明。

  • 2022-01-15
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零知识证明应用到区块链中的技术挑战

区块链是一种以密码学算法为基础的点对点分布式账本技术，然而，公开透明的区块链账本辅以社会学挖掘、数据挖掘等统计学方法，使得用户的隐私面临重大威胁，因而隐私保护成为当前区块链技术研究的热点。总结了已有的隐私保护方案，重点聚焦于零知识证明技术，阐述并分析了零知识证明应用到区块链隐私保护方案中的技术挑战，并给出了具有指导意义的解决方案。

  • 2022-01-17
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隐私保护分析和安全多方计算

对所存储数据进行加密不足以避免数据泄露。对存储数据加密创建了一个“加密边界”，在该边界之外的数据可以明文访问。由于处理通常需要纯文本数据，因此该边界通常存在于可能发生泄漏的地方。对存储数据加密也不支持必须与其他企业共享数据的场景。由于数据是有用的，它们通常必须在应用程序中以明文形式访问，这大大降低了加密的保护能力。典型的数据掩蔽技术的一个缺点是，它们不广泛地支持对交易或行为数据的保护。对存储数据加密和数据掩蔽技术的这些局限性促使人们越来越关注于寻找新的数据保护技术——特别是将高级技术应用在传统数据加密和数据掩蔽技术无法对数据进行保护的情况下。

  • 2022-01-15
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