基于计算机网络的防火墙技术与实现

随着我国科学技术的不断发展,计算机信息技术取得了非常显著的成就,计算机设备和网络信息技术得到了广泛应用,并且促进了各行各业的发展。但是现阶段在计算机网络应用方面,仍然存在很多问题和安全隐患,影响计算机网络的应用和企业的进步。基于此,本文通过分析当前计算机网络应用存在的问题以及防火墙技术的相关内容,探究防火墙技术的应用过程。

基于深度学习的FY-4A图像地表太阳辐照度预测

针对现有地表太阳辐照度预测方法存在的建模复杂、范围有限、精度低、四季差异大以及多任务协同预测困难等问题,提出了一种基于Encoder-Decoder框架融合卷积神经网络、自注意力机制和双向门控循环单元的深度学习模型,用于地表太阳辐照度预测。首先,利用分块技术处理图像,在编码器中构建卷积层并增大输出特征向量维度以提取图像序列的空间特征,显著扩展预测范围,强化特征提取能力;然后,采用自注意力机制来编码输入序列,结合双向门控循环单元从全局角度捕捉序列语义上下文时序信息,减小局部感受野的限制;最后,采用均方误差和结构相似性加权衡量损失,强化地表太阳辐照度中短时预测效果。结果表明,该方法在简化模型输入参数的同时,均方误差降低至21.75(W/m^(2))^(2),结构相似性高达88.46%,相较于传统算法有较大提升,能够有效提高地表太阳辐照度预测性能。

边缘信息耦合改进的Hough变换的车道线实时检测算法

针对当前车道线检测算法在阴影及不均匀光照等复杂情况下的目标检测准确性低的问题,提出了一种边缘信息耦合改进的Hough变换的车道线实时检测方法。首先,利用Sobel算子计算车道图像的边缘梯度幅值,并利用2×2掩模测量其梯度方向,以提取车道线的边缘信息。根据得到的边缘信息,在搜索区域中计数每个行中的边缘像素的数目,将边缘像素最多的行作为感兴趣区域(RoI)的分界线,以确定RoI。然后,为了抑制非车道线边缘等杂乱背景的影响,选择特定的梯度方向进行细化RoI。最后,利用方向区间与阈值对Hough变换改进,将其应用于边缘像素,以提取车道线。并在Caltech数据集上进行了测试,数据表明,与当前流行车道线检测方案比较,所提方案在阴影、不均匀光照等不同道路情况下对车道线具有更高的检测精度与效率。

基于粒子系统的烟雾模拟

在计算机图形学领域,最热门的一个研究课题就是如何模拟自然景物,它的应用非常之广,但是,很多自然景物的外观是非常不规则的,而且又是随机变化的,所以模拟起来会有很大的难度。到目前为止,粒子系统技术一直被大家认为是模拟像自然景物这类不规则物体的最成功最有效的一个图形生成算法,在深入研究国内各种烟雾模拟方法的基础上,采用粒子系统和纹理贴图技术并结合烟雾运动的基本物理公式实现对烟雾的有效模拟。通过汽车尾气随风飘散的效果,来满足视觉上对烟雾浓度渐变的要求,能够真实地模拟出不断运动变化的烟团。最后,对研究工作进行总结,并对下一步的研究工作进行展望。

浅谈计算机信息安全

现今社会网络发展日新月异,甚至我们的生活都无法离开网络,但事物都有它的两面性,网上信息不是被泄露,就是被篡改假冒,甚至借用计算机网络进行犯罪,计算机病毒更是肆意传播。信息安全是迫在眉睫要解决的问题,设置密码就是其中最有效而且便捷的方法,我们应该研究和掌握好这门技术[1]。

基于椭圆特征区域与重要位平面分解的鲁棒图像水印算法

目的为了解决当前基于特征点的水印方案难以描述图像的非纹理区域(像素强度变化较大的边缘、像素强度值较小或趋于0的均匀区域),降低了局部特征区域的鲁棒性,使其抗几何失真能力不佳的问题,提出基于椭圆特征区域与重要位平面分解的鲁棒图像水印算法。方法根据彩色载体的RGB分量,计算颜色不变性;基于颜色不变性的强度概率密度,推导概率密度梯度估计函数;利用概率密度梯度值,计算二阶Hessian矩阵,改进SURF方法,充分提取彩色载体中纹理与非纹理区域的鲁棒特征点;再求取Hessian矩阵的特征值与特征向量,以计算椭圆的长轴、短轴半径与方向角度,并以特征点为中心,建立局部椭圆特征区域;定义鲁棒特征区域选择规则,确定合适的水印嵌入位置;引入位平面分解技术,获取鲁棒椭圆特征区域的重要位平面图像,并提取其直方图,以此设计水印嵌入方法,将二值水印隐藏到这些直方图中,形成水印图像;根据水印检测机制,复原二值水印。结果实验结果显示,与基于特征点的水印方案相比,所提算法具有更高的不可感知性与鲁棒性,复原水印失真度最小。结论所提算法具有较高的视觉隐秘性和抗几何失真能力,在版权保护、信息防伪等领域具有较好的参考价值。