面向边缘部署场景的轻量神经网络修复算法

随着深度学习技术的不断进步,神经网络在各领域得到广泛应用,特别是在边缘计算环境中,例如智能交通和新型电网等典型场景.然而,神经网络的可靠性问题限制了其在真实世界的广泛应用.在复杂的边缘环境中,预训练模型往往因未涵盖所有可能的边缘情况而性能下降.因此,针对部署中的神经网络进行高效修复成为一个关键的研究课题.传统修复方法通常涉及整个模型的重新训练,这在边缘场景中具有诸多局限性.首先,不同地理区域的设备可能面临独特的自然噪声,使得统一模型难以适应所有环境.其次,深度神经网络的大规模参数使得其训练和部署时资源消耗巨大,且更新期间的服务中断将降低系统的可用性.为解决这些问题,本文提出了一种轻量级的补丁式神经网络修复算法.该算法通过引入个性化的补丁来增强神经网络对不同边缘环境中自然噪声和边角案例的鲁棒性.具体的,在故障定位阶段,类比于程序插桩中通过注入代码以检测、改进和分析软件行为,本文提出了神经网络插桩技术.通过将模型探针插桩进神经网络,观测其内部运行情况,实现了对错误样本的故障定位.在故障修复时,通过插入无监督搜索得到的神经网络补丁来纠正原始神经网络的输出.此外,本文提出了故障预测模块以提前预测潜在的错误输出,从而仅在必要时激活补丁.在基于2个数据集、15种噪声以及4个神经网络模型的实验中,与现有修复算法相比,本文方法在修复性能上取得了 6.64%至20.00%的提升.同时,本文方法所需的训练样本量减少了超过90%,而所需更新的参数量最高减少了 91.94%.这种有效且轻量的特性为解决边缘计算环境中神经网络的可靠性问题提供了有效途径.

打造Linux网络自动补丁机

Windows下实现自动打补丁的方法《网管员世界》曾经在以前的杂志上详细介绍过，得到了大家的一致好评，不达，对于Linux方面自动打补丁的方法，却没有涉及，本文将帮助您打造Linux网络中的自动补丁机。

基于三维小波变换的高光谱图像分类算法

针对如何充分利用空间特征来达到较高的高光谱图像分类精度的问题,提出了一种基于三维离散小波变换(3D-DWT)与随机补丁网络(RPNet)结合的高光谱图像的地物属性分类算法。在分类过程中,综合3D-DWT提取的特征和RPNet深度学习框架提取的特征,利用支持向量机(SVM)对特征向量进行分类。所提出的方法在Indian Pines和University of Pavia两个数据集上进行测试,结果表明该方法比现有方法有显著的分类性能的提高。

煤矿瓦斯监控可视化仿真管理系统的设计

可视化仿真(Visual Simulation)是计算机可视化技术和系统仿真技术结合的产物。它的突出优点就是建模过程和仿真结果的各个环节均以可视化的方式来表现,这种可视化的分析工具与手段,可将海量数据,在多种因素影响与作用下的数据信息转化为可视化信息,使用户对画面进行交互对话,能连续显示多维数据场中的状态与特点。这不但增加了使用者的判断力和洞察力,更重要的是使研究的方式发生了重要的变化,所得的成果及可靠性有了很大的提高,具有深远的科学意义。

深度学习在多时相大棚提取应用研究

蔬菜大棚对于农业生产具有重要意义。受季节和环境影响,其在遥感影像上不同时期呈现不同形态,仅通过单时相特征提取精度不能满足要求。近几年,深度学习被证明适合遥感数据的分类,为实现深度学习在农业遥感上的有效应用,提出了一种改进的多时相语义分割模型(Multi-temporal Spatial Segmentation Network,MSSN)用于蔬菜大棚提取。提出基于补丁长短时记忆网络(Patch-LSTM),该网络充分利用图像的空间和时序信息。采用带空洞卷积的空间金字塔池化(ASSP)解决网络对尺度敏感问题。进一步添加跳连层(Skip-layer)和反卷积层提升特征图的还原能力。选择山东高密GF-2遥感影像进行实验。结果表明,该分割模型在测试集上有0.95的Precision、0.92的F1 score以及0.93的前景IoU(Intersection Over Union),可以实现高精度的蔬菜大棚提取,为深度学习在农业遥感的应用提供新的方法。

HFNetChk

微软推出的这款命令行程序是运行在Windows NT／2000／XP上的一种方便的网络安全补丁检查工具，系统管理员可以用它检查运行Windows NT／2000／XP操作系统电脑的安全补丁状态及IIS 4．0／5．0 SQL Server 7．0／2000(包括微软数据引擎MSDE)，和IE501或更高版本的最新补丁状态。