基于深度学习与RSS滤波的可见光室内定位算法

为了提高可见光室内三维定位的准确率与稳定性,提出一种基于深度学习与接收信号强度滤波的可见光室内定位方法。首先,采集每个参考点接收的所有接收信号强度样本,使用聚类算法对接收信号强度样本进行滤波,剔除低值簇与高值簇中的高偏差接收信号强度样本;然后,在高精度无线电地图上训练深度神经网络回归模型,学习接收器位置与接收信号强度样本之间的统计关系。仿真结果表明,方法在6m×6m×3m室内环境下的平均定位误差小于4cm,且支持LED数量的扩展。

新时代高校思政教育协同育人机制创新探索与实践

新时代高校思政教育必须坚持创新驱动,形成系统化的协同育人机制,培养更多具有社会责任感、创新精神和实践能力的社会主义建设者和接班人。这是新时代中国特色社会主义教育发展的应有之义,也是当前高等教育改革发展的重要任务。

基于多原型指导的小样本家族域名入侵检测算法

恶意域名只有攻击后才被加入到域名黑名单数据库中,这使得传统模型对新变种或新出现的家族域名检测精度不高,极易导致新出现或新变种家族恶意域名的漏报。为此,提出一种基于多原型指导的小样本家族恶意域名入侵检测算法,该算法首先利用一组共享权重的Transformer网络将输入的支持与查询域名对映射到深度特征空间;其次,设计了一种任务关联注意力模块挖掘支持分支和查询分支输入域名对的共有语义;再次,在共有语义特征图上利用平均池化策略生成多个代表家族团聚特征的原型集;最后,利用原型集细粒度地指导未知家族域名和已知支持域名的标签,并根据真实标签与预测标签之间的损失端到端优化原型集,强化原型的表达能力。通过在多个恶意域名家族数据集上测试,所提出模型在传统二分类任务上可以实现0.983 9和0.987 6的识别准确率和识别精度,在细粒度的多分类任务上可以实现5个家族0.980 0以上的识别精准率,11个家族0.970 0以上的识别精准率,30个家族0.940 0以上的识别精准率。

基于物联网技术的家居智能制造关键技术的研究与应用

家居智能制造利用物联网技术将各种家居设备和系统进行互联互通,实现智能化的家居管理和控制。家居智能制造关键技术的研究与应用是推动其发展的关键。传感技术是家居智能制造的基础,通过各种传感器可以获取家居设备和环境的数据,如温度、湿度、光照等。通信技术则是实现设备之间互联互通的关键,可以通过无线通信技术实现设备之间的数据传输和控制。数据处理与分析技术则可以处理和分析获取的数据,提取有用的信息,为家居管理和控制提供支持。此外,安全与隐私保护技术也是家居智能制造中必不可少的一环,能确保家庭信息的安全并保护隐私。本文重点介绍了基于物联网技术的家居智能制造关键技术的研究和应用,探讨了其在智能家居领域的意义和潜力。

企业信息化与网络安全的策略分析

阐述企业网络安全的影响因素,应对策略,包括应用防火墙及入侵检测技术、对关键数据信息加密、数据备份的规范操作、动态查补系统漏洞、计算机操作的管理。