基于区块链的教学资源共享协同系统

针对当前各院校教学资源共享难、协作应用效率低等问题,本文探索构建了基于区块链的教学资源共享协同系统。首先,提出了教学资源共享存证模型,对教学资源共享的全过程进行存证,能够确保资源发布者的数据权益。其次,设计了基于智能合约的教学资源共享激励模型,激励资源拥有者积极共享优质的数据资源。同时,对系统的部署模式和系统交互结构进行了设计,支撑开发基于区块链的教学资源共享协同原型系统。最后,将本文构建的系统与现有的资源共享系统进行系统性能测试,实验结果表明,本文所构建的教学资源共享协同系统在上链存证、资源查询等方面具有较低的延迟。

基于深度学习的小目标检测算法综述

由于小目标分辨率低、携带的信息少,现有基于深度学习的目标检测算法对小目标检测精度远远小于对大目标的检测精度。针对小目标检测精度问题,以基于深度学习的目标检测为切入点,系统总结了基于深度学习的目标检测代表算法,并以检测精度和检测速度为标准分析各种算法优缺点。将能有效提高小目标检测精度的方法进行分类汇总,介绍了各种方法的相关应用。针对目标检测及小目标检测存在的问题,对未来目标检测领域发展趋势进行了预测与展望。

基于随机森林强化学习的干扰智能决策方法研究

电磁频谱的主导权是现代化电子战制胜的关键。传统的通信对抗中干扰方的干扰模式相对固定单一,干扰效率低下。因此,研究频谱对抗环境中利用强化学习智能选择干扰信道策略对用户通信进行干扰,将干扰方的信道决策过程建模为一个马尔科夫决策过程(Markov Decision Making Process,MDP),并提出了一种基于随机森林强化学习的智能干扰算法。仿真结果表明,与文献[10]所提的智能干扰算法和基于感知的随机信道选择算法相比,所提随机森林强化学习算法干扰收敛速度最快。通过在线自主学习,干扰方可以快速寻找到用户的通信规律,对用户通信实施有效干扰。