基于MA及LVQ神经网络的智能NIPS模型与实现

为了提高入侵防御系统的智能性和准确率,在讨论入侵防御技术特性和关键技术的基础上,分析了利用MA(MobileAgent)及LVQ(Learning Vector Quantization)神经网络构建入侵防御系统的优势,以及LVQ神经网络的结构特性和学习算法,提出基于MA及LVQ神经网络的新智能入侵防御系统模型结构,概述了新模型的实现方法,并用Matlab算法进行了仿真实验.结果表明,基于MA及LVQ神经网络的新智能入侵防御系统模型整体防御准确率与检测辨识性能都有较大提高.

视频编码中的深度学习模型设计与实现

本文介绍了深度学习与视频编码的结合点及背景,探讨了深度学习在视频编码中的模型设计与实现,首先,阐述深度学习在视频编码中的潜力和挑战;其次,解析深度学习模型的设计,包括模型的架构、参数选择和优化方法等;再次,探讨深度学习模型在视频编码中的设计与实现,包括如何利用深度学习技术提高视频编码的效率和视频质量,以及模型的训练、部署和性能评估等方面;最后,通过案例分析,展示深度学习在视频编码中的实际效果和应用价值。

FlexTSN:一种灵活的TSN交换实现模型

时间敏感网络(time-sensitive networking,TSN)的核心是为标准以太网赋予关键流量的确定性转发服务,同时能够实现混合优先级业务流量的一体化传输,从而成为业界和学术界备受关注的新兴技术.相比于标准以太网交换,TSN交换通过引入高精度的时间同步特性提供门控机制和时间感知的分组调度等服务,使得以太网有能力提供确定性延迟的转发服务.目前,IEEE 802.1 TSN工作组从时间同步、流管理、流控制以及可靠性等方面对TSN的设计实现提供较为完善的标准.而现有的工作难以加快TSN技术的实现和应用,其难点在于目前缺少一种面向TSN的通用交换实现模型进行快速的原型系统搭建和关键技术的验证.为此提出一种灵活的TSN交换的实现模型FlexTSN.FlexTSN基于模块化与功能松耦合的思想,将TSN交换节点解耦为通用处理模块和时间感知模块,支持TSN交换机的快速重构.此外,FlexTSN通过扩展PTP同步协议提供一种轻量级高可靠的网络管理机制用于进行细粒度集中式的状态收集和配置.然后基于该模型在可编程的FPGA平台上实现了一种支持简化的循环队列转发模型(cyclical queuing and forwarding,CQF)的TSN原型系统.通过从资源开销和服务质量等方面进行测试评估,实验结果证明FlexTSN能够实现敏捷的原型系统组网及TSN关键技术的快速验证.