RFID防碰撞算法研究

针对射频识别系统中的标签碰撞问题,在基于后退式二进制搜索算法的基础上提出一种改进算法。该算法结合动态调整算法并引入分组策略实现仅有两位碰撞即可识别标签,从而减少了搜索次数。该算法还引入堆栈存放阅读器接收到的ID数据,阅读器发送的序列号参数只是最高碰撞位信息,使得通信量减少。仿真结果表明,该算法能减少搜索次数,降低阅读器与标签之间的通信量,提高识别效率。

移动RFID自适应多叉树防碰撞算法

文章在一种改进的四叉树RFID防碰撞算法(QTS)基础上,提出一种适用于移动场景的RFID自适应多叉树防碰撞算法。该算法采用可变概率分组排队的原则,先进入识别区的标签被优先识别,后进入的标签则排队等待。已进入识别区的标签组,标签应答概率随阅读器命令而动态调整;通过改进阅读器问询命令,探明碰撞位串的实际存在而自动调整搜索树的叉数,既避免了空闲时隙,又减少了碰撞时隙。对比分析和仿真实验表明,该算法减少了平均时隙与平均通信量,随着标签数的增多,效果越明显,有效提高阅读器的识别效率,适于移动场景的RFID碰撞识别。

基于改进信息熵法的反集群目标作战效能评估研究

随着信息化技术的不断创新,无人机集群体系在未来战场将占据主导地位,分析研究相关的防御策略及拦截手段对我国无人技术创新和体系建设尤为重要。结合反集群作战任务需求,基于观察、判断、决策和行动(OODA)循环理论,建立对抗作战网络模型,并构建了反无人机集群作战能力指标体系。采用改进信息熵方法,提出一种高效准确的作战效能评估方法,并通过具体实例对某反集群作战对抗过程进行效能评估,验证了此方法的可行性。

基于BIM系统的塔式起重机及移动设备群落管理研究与应用

在建筑施工领域可通过BIM技术、WSN技术、无人机技术、智慧工地管理平台等信息化手段综合应用,实现对施工现场关键要素全过程、全方位管控。结合深圳国际会展中心施工总承包工程,对塔式起重机及移动设备群落智慧管理进行介绍和总结。基于BIM技术可视化、协同性、综合性的特性,将现场所有动态安全信息进行集成,为施工现场安全问题沟通和协调提供统一平台,形成一套安全管理实时监测与预警的管理及应用体系。

高校反班级型非正式群体的教育与转化

高校"反班级非正式群体"的形成主要有社会消极因素、家庭不良因素和来自教师的误解和同学歧视等原因。鉴于高校"反班级非正式群体"对班级和其他学生带来危害和影响,应从强化管理、加强教育、营造氛围、提升素质等方面进行改造。

试析青少年反学校文化的特征与成因

反学校文化作为一种客观的文化现象,是由个体与学校主导文化的价值观念的尖锐对立而产生的日常主题性冲突。个体的身份认同是反学校文化核心价值观念的意识基础,非正式群体承担了反学校文化的组织基础。宏观层面的教育制度与社会流动的制约降低了学生的未来期望,进而促进了反学校文化的形成。

高校网站群信息安全监测联动系统的研究

本文设计了一种高校网站群信息安全监测联动系统,它通过使用selenium爬虫、网页框架模板、资源白名单库及敏感词等综合检测方法实现了对含有静动态信息网站的有效安全监测,在发现被篡改后通过多种渠道向站群管理人员发送报警信息,并与相应的交换机进行联动,直接阻断外网访问。该系统对完善高校网络群的安全监测有一定的借鉴参考意义。

基于异构信息网络的信贷反欺诈研究

近年来,移动终端设备的数字化程度陡升,信贷行业的欺诈行为呈现出动态发展、行为隐蔽和专业伪装等新特点,海量数据的跨量级增长为传统反欺诈算法的有效性和计算效率都带来了不小的挑战。因此,为了充分学习信贷场景中不同实体间的交互信息,降低算法计算消耗以使其适用于大规模图数据任务,提出了基于异构信息网络的特异群组挖掘算法BKH-(Bron-Kerbosh-H-II),即首先针对源数据中的信贷实体及实体间的关系进行界定和分类,并将不同实体间的相似度作为关系权重,以此构建信贷异构信息网络,对该网络采取了两阶段的基于H图的极大团枚举算法,用于挖掘特异群组,最终通过局部特征工程修正划分得到潜在的欺诈群体,经实验证明,BKH-II在4种评价指标上的准确度分别为NMI=0.983,NRI=0.96,F-score=0.943,Omega=0.95,并表现出了良好的泛化性和较低的计算复杂性。

浅谈学校反集体型非正式群体的引导教育策略

文章分析了中专学校反集体型非正式群体的特点、形成原因,并针对性地提出对这个群体的引导教育策略:积极关注群体核心人物,采取正面激励的方式实行重点突破;注重非正式沟通和正式沟通相结合,创新学生教育新机制、新方法和新理念;加强家长沟通特别是对家长的育人理念教育,实现学校教育和家庭教育有机结合,发挥其合力效应,减少反集体型非正式群体的参与。