虚拟现实技术在计算机信息系统安全保护中的应用

随着信息技术的迅猛发展,计算机信息系统已成为现代社会的关键基础设施,其安全性问题也日益受到重视。网络攻击的日益频繁和复杂化使得传统安全防护手段面临巨大挑战。在此背景下,虚拟现实(Virtual Reality,VR)技术的介入为计算机信息系统的安全保护提供了新的视角和可能性。文章首先概述计算机信息系统安全现状,其次探讨VR技术在计算机信息系统安全保护中应用的场景、技术优势、开发框架及面临的挑战,最后借助专业的虚拟现实设备,模拟实际应用场景,展示VR技术在计算机信息系统安全保护方面的应用价值。

人工智能技术支持下的数字媒体网络数据融合系统设计研究

在数字化时代的浪潮下,数字媒体网络数据已成为信息技术领域的重要组成部分,这些数据涵盖从文本、图像到视频等多种形式,随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的迅速发展,如何有效地融合和处理这些庞大的数据集成为了一个关键问题,包括对数据类型的理解和分析,涉及如何在AI的支持下构建有效的数据处理系统。本文首先介绍了关键的AI技术,探讨了它们在处理大规模数字媒体网络数据中的应用和效果。接着,详细描述了数字媒体网络数据的特点,并阐述了基于AI技术的数字媒体网络数据融合系统的设计理念和架构。在此基础上,重点讨论了使用AI进行数据分析和模式识别的方法,以及在系统设计中关键技术和算法的选择与实现。最后,展示了对该系统的测试结果,验证了系统的有效性和可行性。

基于高斯滤波与均值聚类的异质多源传感器数据加权融合

异质多源传感器之间工作频率存在差异,导致数据之间的一致性较差,加权融合后的观测误差较大,因此提出基于高斯滤波与均值聚类的异质多源传感器数据加权融合方法。采用高斯滤波对异质多源传感器数据空间单元格进行划分,建立基于单元格的最佳连通域,保留传感器内部数据,完成传感器数据的高斯滤波平滑处理。引入均值聚类对异质多源传感器数据进行一致性处理。通过免疫粒子群搜索最优权重和参数,利用最优权重和参数完成异质多源传感器数据加权融合。仿真结果表明,所提方法能够降低融合后传感器数据的观测误差与均方误差,观测误差与均方误差最小值均为0.002。因此,说明所提方法提高了融合后异质多源传感器数据的可利用性。