人工智能应用面临的安全威胁研究

当前自动驾驶技术、智能助理、人脸识别、智能工厂、智慧城市等人工智能技术已广泛落地，但相关领域安全事件的快速增长，使得消费者和业界对人工智能网络安全问题和威胁的关注度也在不断提高。人工智能应用的安全与智能化应用所带来的红利，犹如一个硬币的两面，永远同时存在且重要性凸显。通过对近年来人工智能安全的政策、技术发展特点及人工智能应用落地所面临的安全威胁进行探讨，提出了一套可参考的安全框架和落地实施方法。

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网络空间测绘溯源技术剖析

测绘实际上是一个地理信息相关的专业学科，针对海里的、陆地的、天上的地理信息进行盘点。同样应用于网络空间，发现未知、脆弱的资产也是如此，更像是一张网络空间地图，用来全面描述和展示网络空间资产、网络空间各要素及要素之间关系，以及网络空间和现实空间的映射关系。

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含油污泥化学热洗技术研究现状与进展

含油污泥是石油生产与加工过程产生的含有油、固体颗粒、重金属、水等的复杂组成体系，其稳定性高、处理难度大，已被列入危险废物名录。我国含油污泥产生量大，未经处理外排会对环境产生严重污染，各石油生产及加工企业均投入较大的人力、物力进行含油污泥的处理，形成了热洗、热解、加温加压调理、微生物处理等技术，其中热洗具有油回收率高、残渣含油率较低、成本低廉等优点。本文对国内外含油污泥处理标准进行了总结对比，对化学热洗技术的研究进展进行了阐述，重点论述了清洗剂种类和浓度、热洗温度、热洗时间、搅拌速度、液固比等因素对含油污泥处理效率的影响，提出了化学热洗技术未来的发展方向，以期对含油污泥化学热洗技术的发展提供参考。

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卡尔曼滤波在雷达目标跟踪中的应用仿真matlab源码

目标跟踪问题的应用背景是雷达数据处理，即雷达在搜索到目标并记录目标的位置数据，对测量到的目标位置数据（称为点迹）进行处理，自动形成航迹，并对目标在下一时刻的位置进行预测。本文简要讨论了用Kalman滤波方法对单个目标航迹进行预测，并借助于Matlab仿真工具，对实验的效果进行评估。

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目标跟踪系列——卡尔曼滤波

计算机视觉中的目标跟踪任务，最经典也最常用的一种算法就是卡尔曼滤波，究竟卡尔曼滤波是如何解决目标跟踪问题？本文我们从卡尔曼滤波的基本原理发出，走进算法内部的参数调优，最后用一个C++实现的车辆目标跟踪实例来分析此类目标跟踪算法的问题所在，以及优化方向。

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如何用卡尔曼滤波来做机器人目标追踪？

滤波，简要来说就是如何过滤掉收到干扰的信号。卡尔曼滤波所做的是从一堆观测数据中，去估计出真实数据样子。举一个简单的例子，就说机器人的目标追踪。人感知这个世界靠的是眼睛，机器人感知这个世界靠的是传感器。机器人通过传感器测量物体位置的时候，传感器可能带来测量误差。例如，之前的文章如何使用高斯分布、高斯混合模型对机器人误差进行建模，我们很有可能由于遮挡、模型的精度不够导致我们测量的小球中心的位置会有些许误差。

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水下机动目标跟踪技术

水下目标跟踪是海洋国土监视、反潜战等环境下的关键技术。以往的跟踪滤波算法主要基于卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波等算法，这些方法实现比较复杂，滤波精度不高。最近出现了不敏卡尔曼滤波、粒子滤波、转换瑞利滤波、双多基地跟踪算法等，需要研究这些算法在水下目标跟踪中的性能。总结对比了国内外学者在此领域的研究成果，得出了这些滤波算法在水下目标跟踪中的优缺点。重点论述了纯角度跟踪和非线性滤波算法的发展、在水下目标跟踪中的应用以及多基地声纳跟踪水下目标技术的发展，回顾了机动目标跟踪和多目标数据互联算法。研究表明，非卡尔曼滤波算法能够更高精度地跟踪水下目标，双多基地声纳是今后发展的重点。为今后的研究提供参考。

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Linux下的一些资源限制

在我们写程序的时候往往都没有注意到一些系统资源的临界值，然而这些临界值在有的时候会把我们害的很惨，比如一个忘掉关闭的文件描述符，比如malloc竟然会返回错误，又或者是爆栈，我们该如何解决或者说预防这些问题呢？

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