基于深度学习的智能体轨迹预测文献综述

智能体的轨迹预测是人工智能领域中的热点之一,特别是在自动驾驶领域,预测智能体下一时间点的位置是自动驾驶辅助系统的关键任务。在智能体轨迹预测技术的基础上,根据建模方法的不同进行分类介绍,分别为循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)和混合网络,同时分析了常见的经典模型的优缺点,归纳了当前常用公开的轨迹预测数据集和评价指标,比较了经典模型的算法性能,对智能轨迹预测方向进行了展望和总结。

面向深度学习模型的对抗攻击与防御综述

在大数据时代背景下,深度学习技术得到了快速发展,成功应用于数据挖掘、自然语言处理和计算机视觉等领域。研究表明,深度学习的抗干扰性能并不是很好,因此出现了对抗攻击与对抗防御生成技术,即对于干净样本输入添加肉眼所不能察觉的扰动,导致深度学习模型出现识别错误和分类错误的问题。主要介绍对抗攻击与对抗防御的概念、生成原理,在此基础上分析了对抗攻击及对抗防御的主要方法,通过分析提出了对未来研究前景的预测。

基于果蝇优化算法的无人机航路规划方法

针对无人机静态航路规划问题,提出一种改进果蝇优化算法。改进后的果蝇优化算法将混沌映射、自适应步长和模拟退火机制结合到基本果蝇优化算法中。采用混沌初始化策略,降低随机初始化对搜索最优解的不良影响,增强算法的求解性能。自适应步长有利于果蝇在收敛过程中获得较高的性能,模拟退火策略有助于果蝇跳出局部最优值。在复杂的三维地形环境中,利用改进后的果蝇优化算法搜索无人机的最优飞行航路,采用连接起始点和目标点的B样条曲线表示平滑的航路。在评估无人机航路成本时,考虑多种性能指标和约束条件。在同一场景下进行仿真实验,结果表明提出的改进果蝇优化算法优于其他几种优化算法。

基于异构视觉计算模块的动态可重构系统

针对异构处理器及视觉计算模块因其数据处理效能偏低、整体协同工作能力不足和通信带宽利用率不足等问题,利用CPU+GPU+NPU作为视觉计算的基础模块,高性能FPGA作为可配置视频传输加速模块,采用多种动态可重构视觉计算相关算法,提出了一种动态可重构视觉计算架构。实现异构视觉处理计算模块的高效计算能力,以及多模块之间通信效率的提升,为视觉计算平台整体架构设计及系统通信效能提供有效的优化手段。

软件定义网络安全研究综述

软件定义网络(SDN)是一种新型的网络架构,其利用OpenFlow协议实现了控制层与数据层的高度离散化,提高了网络流量控制的灵敏性,为互联网变革提供了新的研究方向。然而,随着SDN的广泛应用,其安全问题逐渐制约着SDN技术的发展。旨在介绍SDN架构的发展背景及现状,并简要分析其内部结构及工作原理;对SDN基于传统网络的安全优势进行简要阐述;根据其各层特点详细分析可能存在的安全问题,并对未来网络的安全研究方向做出展望。

高不平衡遥感图像场景分类技术

基于深度神经网络的遥感图像场景分类很难在训练数据不均衡时取得较好的性能。为了缓解这个问题,提出了一种对样本进行混合采样并插值运算的高不平衡遥感场景分类方法,该方法简单但在高不平衡遥感图像场景分类任务中十分有效。首先,通过对训练数据的简要统计,训练数据集被划分为均衡样本子集和高不平衡样本子集;然后,两个子集中的数据通过插值运算的方式产生全新的样本;最后使用新产生的样本来训练遥感图像场景分类模型。为了验证所提算法的有效性,将其与几种最新的不平衡数据分类算法进行了对比。结果表明,在遥感图像的场景分类中,数据不平衡的情况下,该算法明显优于现有算法。

面向可重构片上网络的缓存可靠性分析

一种新的网络交换体系结构混合电路交换(HCS),已经部署在多处理器系统中,解决了片上网络系统(NoC)所存在的功率过大和较低吞吐量的问题.然而,在HCS中,为保证各个核心数据的一致,采用的是广播形式来解决缓存一致性问题.这样就会占用大量的系统资源,对系统的整体运行会产生较大的影响.因此,试图通过讨论基于HCS的芯片多处理器(CMP)上缓存一致性的实现来解决这个问题,并提出了一种基于k-端模型的可靠性协议建模方法.重点研究了三种缓存一致性协议:Write-Once、MESI和MOESI,并得到了系统可靠性概率的表达式.结果表明,HCS网络与EB网络和总线网络相比较,这些协议的可靠性平均提高了40.22%和59.83%.

基于格的后量子密码系统研究

后量子密码(Post-Quantum Cryptography,PQC)是当今密码学的发展方向,其中,基于格的PQC凭借着极强的安全性、平衡性和灵活性成为了PQC学中最为活跃的部分。由于基于格的密码自身的优势和在硬件中的高并行性,出现了大量对于格密码学的硬件实现的研究。美国国家标准与技术研究所进行了3轮PQC标准化的综合评估,其中,基于格的密码方案占比最大,有着广阔的研究前景。Saber算法、CRYSTALS-KYBER算法和CRYSTALS-Dilithium算法是第3轮决赛中的候选算法,研究者围绕这些算法中的多项式采样模块和多项式乘法器模块进行硬件设计与算法优化,以节省大量的硬件资源。此外,侧信道攻击在硬件中极易发生,尤其是轻量级设计,通过对加密和解密中关键操作的隐藏,来实现抗侧信道攻击。

军事智能推演研究综述

军事智能推演在复杂、大规模、多装备军事推演领域扮演着重要的角色,通过模拟战场环境,不仅能够对已经制定好但还未实行的作战计划进行演练与改进,还能复现已经完成的作战任务,对作战过程进行客观评价和理性总结。从智能推演的发展、军事仿真推演系统的成果、军事推演的关键技术及其研究现状,以及推演方案评估等几个方面对当前军事智能推演发展情况进行梳理与展望。

船舶装备制造网络安全防护平台

近年来,在"互联网+先进制造业"时代背景下,船舶行业尤其船舶制造工艺方面的信息化与工业化不断进行深度融合,朝着智能化、信息化和数字化方向发展提高的同时,也面临这由于开放而带来的网络安全威胁,国家有关部门2018年底印发的《智能船舶发展行动计划》也体现了"要充分利用相关行业科研基础和科研成果,加强网络与链路安全、系统硬件与软件安全、数据安全等方面应用安全研究,全面提升智能船舶网络信息安全防护能力,确保安全、可靠、可控".

计算机专业教师协同思政教师开展《计算思维》课程思政路径研究

课程思政是我国高校立德树人的重要途径,《计算思维》作为一门大一新课程,在互联网信息飞速发展的时代背景下,课程思政的建设尤为重要。该文对课程思政的含义进行了说明,并对哈尔滨工程大学《计算思维》的课程思政现状和课程特点进行了分析,对计算机专业教师协同思政教师开展课程思政的路径进行了研究,分析了二者协同开展《计算思维》课程思政的必要性,提出搭建计算机专业教师和思政教师协同互动平台以切实推行二者的协同育人。研究期望为进一步提高本门课程的课程思政教学效果提供借鉴。