改进YOLO与Deepsort检测跟踪算法的研究

针对传统YOLO算法检测准确率低和误检率高,以及传统Deepsort算法速度慢和准确率低,并在发生遮挡情况时的跟踪效果会变差的问题,提出了将帧间差分法融入YOLO算法来检测运动目标,采用K邻域筛选运动目标框,结合Deepsort算法完成目标的跟踪。实验结果得出:改进的检测算法识别精度有明显提高,跟踪运行时间更短、准确率更高,即使对于场景中遮挡的目标也能很好地完成跟踪任务。故改进的YOLO算法和Deepsort算法无论对于简单还是复杂场景中的目标检测和跟踪,其准确率更高、效果更加良好。

等保2.0时代电力监控系统安全防护体系建设研究

通过分析电力监控系统现有的典型结构与安全建设需求,针对电力监控系统网络安全的脆弱性和薄弱点,结合等级保护2.0体系,提出了一种电力监控系统网络安全防护建设方案。该方案以“一个中心,三重防护”为核心思想,突出安全管理中心建设,明确通信网络、区域边界、计算环境的安全防护建设方法。以某发电企业电力监控系统生产控制区为试点,以等保2.0基本要求为衡量标准进行方案应用效果评估,结果表明,通过安全防护体系建设,可有效提升系统安全性。

大学生金融行为及金融素养教育研究

金融素养指的是理解与金融相关的术语和处理相关问题的能力,能有效管理其金融资源的知识和行为的能力。随着中国经济快速发展,金融行为产生了巨大变化。目前,更多的大学生有想法且有条件接触到金融工具和移动金融产品,但部分大学生金融知识匮乏,在一定程度上导致了不明智的金融投资决策。大学生是否具有高水平的金融素养,影响着国家金融未来发展的质量和能力。对当代大学生金融行为进行研究,也就对将来社会金融趋势有了基本把握。因此,本研究旨在探究大学生金融行为及金融素养的现状及影响因素,为提升学生金融素养水平提供有效策略。