摘要：随着数字经济快速发展,数据中心规模持续扩张,其互联互通场景下的传输需求呈现出高带宽、低延时、易运维的核心诉求,现有网络架构已难以匹配这一发展趋势.为解决上述问题,文章提出将全光交叉技术应用于数据中心网络优化.首先,系统分析了数据中心现网的架构缺陷与传输需求痛点;其次,深入探讨了全光交叉技术的核心特性及在提升网络性能方面的独特优势;最后,结合实际网络优化项目的实践数据,验证了该技术在提升数据中心间传输带宽、降低延时及简化运维流程等方面的显著效能.研究结果表明,全光交叉技术为大规模数据中心网络升级提供了可行的技术路径,具有重要的工程应用价值与推广前景.

摘要：为推进我国数字经济发展,国家"十四五"规划和2035年远景目标纲要明确指出要加快5G建设,构建基于5G的应用场景和产业生态.随着5G演进和规模化部署,对5G高精度定位及5G+融合定位技术的需求更为迫切.基于此,文章总结了主要的室内外及多源融合定位技术原理.从5G定位技术演进和5G定位优势出发,着重介绍了基于5G+的多源融合定位技术研究现状,并对基于5G+的多源融合定位技术应用前景进行了预测,探讨了其在智慧城市、智慧医疗、应急救援与公共安全等领域的应用潜力,总结了当前基于5G+融合定位技术面临的挑战,同时展望了基于5G+融合定位技术未来的发展方向,旨在促进5G+融合定位技术研究和应用的发展.

摘要：为满足高精度导航接收机测试及算法验证对卫星信号采集与复现能力的需求,文章设计了一种基于SoC的全球导航卫星系统信号采集与回放系统.系统通过直接射频采样和数字信号处理技术,不依赖传统的模拟中频结构,在宽带条件下实现了对多种卫星信号的同时采集与高保真回放,并在可编程数字域中灵活完成下变频和信号处理.实验测试表明,该系统能够稳定完成GPS L1CA和BDS B1I等典型导航信号的采集与回放任务,模拟真实导航信号环境,配合Pocket SDR软件接收机可实现采集信号解调与米级定位精度.

摘要：在现代作战中,飞机在临时起降点停留时极易暴露于无人机实时目标检测系统,对任务安全构成显著威胁.为应对此挑战,文章提出一种基于深度学习的伪装贴图生成方法.该方法的生成框架采用GAN网络,DDPM完成预训练与初始样本生成,选取均方误差MSE作为损失函数,最后通过进化策略的方案动态优化.研究采用高强度轻质复合材料为载体,通过数字印刷技术将生成的高精度迷彩图案印制其上,构建适用于飞机临时降落场景的便携式伪装系统.实验结果表明,采用该策略生成的伪装贴图可使飞机目标在无人机检测中的识别准确率降低90％,显著提升战场隐蔽性,为临时起降点伪装提供了创新技术方案.

摘要：多阶段攻击包含侦察、渗透、横向移动等多个相互关联的阶段,各阶段行为具有内在的时序关联性和逻辑依赖关系.传统的检测方法缺乏对攻击全流程的系统性关联分析,无法构建完整的攻击链,难以全面、准确地识别多阶段攻击的整体模式和意图,导致对复杂多阶段攻击的检测能力受限.为此,文章提出基于关联规则的异常流量检测方法.利用NetFlowMeter工具提取原始流量的85维特征形成结构化矩阵,过滤无效样本后采用基于方差阈值的特征选择算法(featureselection-variancethreshold,FS-VT)降维,并将数值特征转换为灰度图像,完成流量数据预处理.通过模糊集合处理连续特征并采用自适应支持度阈值,结合改进关联规则算法(Apriori)挖掘网络异常流量强关联规则.针对多阶段攻击特性,设计多阶段攻击关联图模型,通过定义各阶段规则集并计算规则相似度,结合混合残差网络提取的深度特征进行加权融合,依据综合评分实施分级响应.实验结果表明,该方法检测准确率达98.7％,误报率为0.45％,漏报率为1.3％,且各攻击阶段检测指标均表现优异,能够有效应对复杂网络环境中的高级持续性威胁.

摘要：随着人工智能技术的不断发展,手写文字的检测与识别技术在各类实际场景中发挥着不可或缺的关键作用.传统的文本识别系统依赖固定的置信度阈值评判识别结果的可靠性,但在处理模糊、不规范、相似的手写文字时存在识别错误的问题,根本原因是无法精准量化预测结果的不确定性.针对这一问题,文章提出了融合区间二型模糊系统(IT2FS)的手写文字不确定性的评估的校正框架.该框架基于PaddleOCR获取初始的识别结果和置信度.将置信度作为IT2FS的输入进行模糊推理,量化每个识别结果的不确定性,并构建人机协同校正机制,引导用户优先处理不确定性较高的文字区域.实验表明,该框架能有效识别OCR引擎原始结果中的潜在错误(即便在总体置信度较高时),并通过有针对性的人工校正干预,将输入手写文字图像的平均准确率从68.7％提升至90％,能有效减少传统的识别结果的复核时间.

摘要：随着工业物联网(industrial internet of things,IIoT)的快速发展,越来越多的关键基础设施和工业系统接入了网络,随之网络安全问题日益突出,入侵检测技术成为保障其安全的重要手段.因此文章设计了一种面向工业物联网环境的多路径结构的一维卷积神经网络(1D CNN)模型,多路径结构采用不同大小的卷积核来确保能够进行全面覆盖各类特征的信息提取.在特征整合方面,采用权重分配方式充分融合各个路径特征,使模型能够自动地选择最有利的特征.为进一步增强特征传递与信息提取能力,在模型中引入残差连接(Residual Connection)、软池化机制(SoftPool).残差连接有助于缓解深度网络中的梯度消失问题,确保信息能够有效地在模型中传递.软池化则在特征压缩的过程中保留更多的关键信息,提升了模型的特征表达能力.并在工业物联网数据集上进行验证,结果表明,该模型在召回率、精确率、F1值上都具有出色的表现,适用于复杂的工业物联网环境.

摘要：针对铁路隧道清筛作业中的机械臂故障诊断问题,文章建立了基于改进的积分点火(leaky integrate-and-fire neuron,LIF)模型的神经网络实现故障识别.通过脉冲编码和突触可塑性机制,有效处理机械臂的动态和时序数据,并动态调整突触强度结合奖惩机制提升故障特征的学习能力.模型创新之处在于结合奖惩机制与学习竞争策略,从而提高故障特征学习效率并降低误识率.仿真结果显示,在连杆脱落和变形故障中,改进LIF模型的测试准确率分别为97.84％和99.12％,明显高于差分进化极限学习机的90.33％和96.31％.在训练集和测试集上的综合准确率为92.48％和94.51％,显著高于差分进化极限学习机的90.17％和93.50％.结果证明了改进LIF模型在机械臂故障诊断中的有效性和潜力,特别是在相似故障类型识别方面表现出更高的精度和敏感性.

摘要：针对大规模语言模型部署面临的高计算资源需求问题,以DeepSeek-R1模型为研究对象,文章提出基于INT8量化的高效部署方案.当前大模型部署需消耗大量硬件资源,对中小型企业构成显著成本压力.并通过融合INT8量化与分布式推理技术,设计混合精度量化策略,结合对称/非对称量化方法及KL散度校准算法,实现模型权重与激活值的8位整型转换.实验在昇腾910B平台验证表明,该方案将部署服务器数量减半,模型体积缩减约50％,推理速度提升30％以上,关键任务精度损失控制在7.2％以内.研究证实INT8量化可有效平衡计算效率与模型性能,为资源受限场景下的大模型部署提供可行解决方案.未来工作将探索单卡部署优化与动态量化技术,进一步降低硬件门槛.

摘要：在线流特征选择是处理高维动态数据流的关键技术,其核心挑战是在特征维度随时间不断增长的场景下,快速且准确地识别出最具判别力的特征子集.现有在线流特征方法大多基于单一粒度模型,难以适应数据流分布的动态变化,且对特征间交互作用考虑不足.为此,文章提出一种基于多粒度邻域系统与交互感知的在线流特征选择方法(MGIA-OSFS).该方法首先构建多粒度邻域系统以捕捉数据在不同尺度下的分布特性;其次,通过分析新到达特征与已选特征集在多个粒度下的交互作用,动态评估其特征重要性;最后,结合特征必要性与冗余性分析,实现特征子集的自适应更新.实验结果表明,与传统在线流特征选择方法相比,所提算法在分类精度与稳定性方面均有显著提升.

摘要：为满足边缘计算场景中对网络功能高效、灵活部署的需求,文章提出了一种面向边缘计算的轻量级容器化网络功能部署架构,以容器技术为基础,结合网络功能虚拟化理念,构建适配边缘节点资源特性的部署模型,在设计过程中选取典型容器平台进行性能对比,并构建测试环境,对架构的资源占用率、启动时延与网络吞吐能力进行验证.实验结果表明:该架构能明显降低资源开销,提高网络功能的启动效率,对推动边缘计算环境下网络功能的轻量化演进具有一定的现实意义与应用价值.

摘要：2024年3月,"低空经济"被写入政府工作报告,无人机作为其核心产业形态,其姿态系统的精准跟踪成为关键技术问题.针对四旋翼无人机姿态状态相互耦合的跟踪控制难题,文章提出一种模糊H∞控制器.首先,在姿态误差模型的基础上,选取适当的前提变量,建立姿态T-S模糊误差模型并给出相应的权重函数和隶属函数;接着,针对外部扰动设计模糊H∞反馈控制器进行抑制;然后,根据李雅普诺夫函数稳定性定理得到使T-S模糊姿态系统满足H∞性能指标的线性矩阵不等式(LMI)充分条件,并给出了控制增益.仿真结果验证了所提控制方法的有效性,为四旋翼无人机姿态跟踪控制提供了可靠解决方案.

摘要：人岗匹配(person-job fit,PJF)是在线招聘的核心,用于智能匹配岗位与简历.大多数现有的PJF方法都将此任务看作是工作描述和简历中自由文本之间的匹配,但忽略了半结构化多元属性的贡献,导致预测失败.基于此,文章提出了一种全面探索PJF中半结构化多元属性间复杂关系的模型SIFT,旨在有效匹配职位和简历.首先,将每个属性的键和值以及来源都嵌入到相同的语义空间中;随后,使用MSF模块进行有效的特征融合,并结合Transformer模型和Talking-Heads Attention以提升模型的鲁棒性和泛化能力;最后,使用匹配聚合层来预测匹配程度.该研究在真实数据集(智联招聘数据集)上验证了SIFT的有效性.实验结果表明,SIFT模型在AUC、准确性和F1分数方面总体改进分别为3.51％、3.72％和 0.71％.

摘要：实用拜占庭容错共识(practical byzantine fault tolerance,PBFT)算法因主节点随机选举、共识阶段需完成大量签名验证,存在显著的通信与计算开销.针对这一问题,文章提出融合动态信誉评分与BLS聚合签名的改进型共识算法——DB-PBFT(dynamic reputation and BLS-based PBFT).该算法从准确性、稳定性、活跃度三个维度,对节点行为开展周期性量化评估,以此实现主节点的动态优选与轮换;同时引入BLS(Boneh Lynn Shacham)聚合签名技术,在投票阶段完成签名的批量合并与一次性验证,大幅简化签名验证流程.实验结果表明,改进后的DB-PBFT算法有效降低了系统通信延迟,显著提升了共识效率,且在不同节点规模、高并发交易的场景中均具备良好的适应性.

摘要：边缘服务器和智能设备是工业边缘计算场景中的核心设备,其安全可信的运行是确保整个工业系统稳定、可靠、防止重大生产事故和商业机密泄露的基石.身份认证作为保障工业边缘计算场景安全可信的第一道防线,可以有效防止恶意的攻击者冒充合法设备.传统的基于公钥证书的认证方案由于其复杂繁琐的证书传输和管理会给工业边缘计算的网络和设备带来难以承受的开销,而基于身份标识密码的国密SM9算法正好弥补了此缺陷,无需申请和交换证书.因此,文章提出了一种基于国密SM9的工业边缘计算场景身份认证方案,该认证方案能够实现边缘服务器对智能设备的接入验证,并且具有机密性、前向安全性、抵御篡改攻击、抵御重放攻击和抵御假冒攻击等安全特性.此外,实验仿真与分析表明,文章提出的身份认证方案在保证安全性的同时,耗时较少、效率较高.

摘要：针对实际多方协作场景中隐私保护与行为追溯的双重核心需求,群签名技术因兼具匿名性与可追踪性的独特优势,成为信息安全领域的研究热点.基于此,文章首先系统梳理群签名的定义与分类,明确其安全性要求并完成安全模型的形式化描述;其次,结合电子投票、区块链隐私保护、物联网设备认证及车载网安全通信等典型场景,分析群签名的实际应用价值;最后,阐述群签名技术的国内外研究现状,并展望其未来发展趋向,以期为信息安全领域的相关研究与应用提供参考,为群签名技术的工程化应用提供实践借鉴.

摘要：结直肠息肉的非同域分割对于早期结直肠癌筛查与医师诊断具有重要意义.然而,不同医疗中心采集的内镜图像在成像设备、光照条件、病灶形态及组织结构等方面存在明显差异,导致现有深度学习模型在跨域场景下泛化能力不足.针对上述问题,文章提出一种基于重参数化U-Net与联邦学习的息肉图像域泛化分割算法.该方法以重参数化U-Net作为基础分割模型,在训练阶段引入多分支卷积结构以增强多尺度特征表达能力,并在推理阶段通过重参数化耦合模型的多个分支,以此兼顾推理效率与精度.同时,结合联邦学习框架,在不共享原始数据的前提下实现多中心协同训练,并通过频域幅值模态与对比学习约束引导模型学习域不变结构特征.实验结果表明,在多个公开息肉数据集上的跨域测试中,所提方法在Dice、IoU及HD95等指标上均优于现有主流方法,具有良好的泛化性能与临床应用潜力.

摘要：针对嵌入式计算机系统对短距无线通信模块在功耗控制、传输可靠性及计算资源协调方面的核心技术需求,文章设计了一款高性能短距无线通信模块.该模块以ARM Cortex-M4处理器为核心控制单元,配套设计射频收发电路与电源管理系统,集成智能资源调度、自适应功率控制、抗干扰处理及数据加密技术,实现性能与功耗的协同优化.测试结果表明,该模块数据传输成功率达98.7％,传输速率为1.2 Mbit/s,通信距离可达120 m,系统功耗较传统方案降低42％,温度适应性误差仅±3.2％.研究结果显示,所开发的通信模块可满足嵌入式计算机系统的技术指标要求,在性能、功耗控制及环境适应性方面表现优异,为嵌入式计算领域的短距无线通信应用提供了可靠的技术支撑与解决方案.

摘要：矿下积水严重威胁煤矿安全,其精准快速检测对保障人员安全至关重要.针对YOLOv11n模型在井下复杂环境中特征提取能力弱、小目标检测精度低的问题,文章提出改进模型MSD-YOLOv11.通过设计多尺度特征提取模块MSDconv,增强模型对积水特征的捕获能力;同时新增小目标检测层,融合浅层与深层特征,缓解小目标漏检问题.实验结果表明,改进后的模型参数量仅增至2.81,相较于原始YOLOv11n,精确率(P)提升至86.47％,召回率(R)提升至79.32％,mAP50与mAP50-95分别达到85.4％和49.89％,有效解决了背景干扰大小目标识别难的难题,为矿井积水监测提供了可靠方案.

摘要：针对无人机视角下背景复杂、车辆尺寸易变导致现有目标检测算法精度偏低的问题,文章提出了一种改进型目标检测算法DEW-YOLOv10n.为提升模型特征提取能力,首先在YOLOv10n网络的C2f结构中嵌入ECA注意力机制,并采用多分支DBB模块替换原有Bottleneck结构;其次,在Neck部分构建BIFPN-P2小目标特征增强金字塔,强化模型对小目标特征的提取与融合效能;最后,引入 WASIoU损失函数,解决复杂背景下锚框扩展难题,提升目标回归精度.实验结果表明,相较于基线网络YOLOv10n,所提DEW-YOLOv10n算法的检测精确度P提升2.99％,mAP@0.5提升4.31％,有效改善了无人机视角下车辆目标的检测性能.