基于SIP协议的VoIP技术在高校中的应用——以扬州工业职业技术学院为例

随着网络技术的迅猛发展,基于SIP协议的VoIP电话系统因具有扩展性强、协议复杂度低等优点,已被得到广泛应用。但由传统电话直接升级成VoIP电话,对于一般高校来说,面临着投入资金大、网络改动大等一系列问题。以扬州工业职业技术学院为例,在解决以上问题的基础上,运用EPON网络,实现了一种由传统电话升级成VoIP电话的平滑过渡方案。经实际使用,改造后的电话系统通话清晰、运行稳定、拓展性强,较传统电话优势明显。

基于数据挖掘技术的牙刷包装缺陷检测方法研究

为了实现对牙刷包装缺陷的精准检测,提出基于数据挖掘技术的牙刷包装缺陷检测方法。构建牙刷包装视觉信息采样模型,对牙刷包装视觉图像进行超像素特征提取。建立牙刷包装缺陷的大数据分布集,结合模糊信息采样技术进行牙刷包装缺陷的信息采样和多分辨融合,建立牙刷包装图像的信息融合模型。采用统计分析方法进行牙刷包装缺陷分布特征检测,根据信息增强和模糊聚类分析方法,实现牙刷包装缺陷检测。仿真结果表明,采用该方法进行牙刷包装缺陷检测的精度较高,自适应性较好,提高了牙刷包装缺陷定位和特征提取能力。

多网融合下高校内网安全建设实践

万物智联背景下,高校有线、无线、物联网多网并存已成常态,高校数字化的快速推进促使“多网融合”进入了实施快车道。然而,如何将网络进行合理规划与融合,减少运营及管理成本,同时确保在融合后实现整个网络的访问控制,以维护网络的安全性,这已经成为一个全新的挑战。鉴于这一背景,提出了一种“多网融合”方案来应对这一挑战。方案强调了网络的自主运营,以确保校园用户能够以受控和可管理的方式访问网络;采用一张物理网络承载有线、无线及物联网流量,同时按业务细分网络地址,采取灵活的多重认证和内网分域隔离等技术手段,实现全网不同用户及业务间权限最小化互联互通。以扬州工业职业技术学院为研究对象,对方案进行了实践,成功实现了该校园的多网安全融合,同时保证了对访问权限的管控。实际应用结果显示,所提出的方案有效且具有普适性。

隐私保护下的车辆轨迹联邦嵌入学习与聚类

智能网联汽车的高维轨迹数据被广泛用于从车辆的行驶轨迹中发现不同运动模式,从而降低交通风险、提高通行效率.然而,数据利用过程中的隐私问题日益受到关注,如何在隐私保护的前提下进行算法的研究和应用是当前面临的一大挑战.针对车辆轨迹数据分散在不同持有方且出于隐私保护无法共享数据的背景,利用差分隐私联邦学习框架来构建序列自编码网络提取轨迹序列的低维表示,并进一步利用轨迹的低维空间向量来发现不同时段下车辆的频繁路线.提出的框架既通过本地训练避免了用户隐私数据的分享,又能通过高斯差分隐私机制防止模型信息的泄露.该框架在真实的轨迹数据集上进行了验证,利用LSTM自编码作为嵌入学习网络,与非联邦、非差分加密的模型进行了对比分析,最后对三种得到的轨迹嵌入通过聚类分析发现该框架下学习的模型在充分尊重了隐私保护的前提下,仍然能够找出有效的频繁轨迹.

高职院校内网安全立体防护实践

网络安全法的正式实施,标志着网络安全等级保护进入2.0时代,对高校网络安全防护提出了更高的要求。结合扬州工业职业技术学院网络安全防护实践,阐述了一种内网安全立体防护方案:通过校园有线无线准入准出的一体化认证,部署核心插卡式防火墙及数据中心VMware NSX,实现了内网的精细化管控,提升了内网安全防护能力。

高校统一数据开放平台建设研究

针对高校数据开放现状的分析,阐述了建设统一数据开放平台必要性;提出进行全量数据治理,构建统一数据开放平台,完成数据发布、申请、审核、使用的全流程线上管理;重点探讨建设过程中保障数据安全采取的防护策略;最后,分享统一数据开放平台建成后取得的成果,展望下一步研究工作方向和重点。

高校网站治理的研究

网站群作为数字化校园的重要组成部分,对学校网站的管理维护、信息安全起到了重要作用。通过对高校网站存在问题的思考,阐明网站治理工作重要的现实意义,从系统架构、技术特点2个方面对网站群进行研究,阐述了网站迁移的整个过程,为高校网站治理问题提供了解决方案。

一种多示例学习改进算法的研究

针对MI-SVM(multiple instance SVM)的启发式算法存在解过早收敛,陷入局部最优问题,提出了改进算法。该算法引入模拟退火算法以解决启发式算法在更新正包关键示例过程中存在过早收敛问题。将改进后的算法应用到麝香数据集预测药物分子活性以及图像检索实验中,实验结果表明改进后算法较MI-SVM优化启发式算法相比,提升了药物分子活性预测的准确性,并且提高图像检索精度。