智能网联车之间的拓扑快速变化导致车间链路质量不稳定,从而使得数据转发的效率降低。对此,本文面向城市路网提出一种基于路段实时评分的智能网联车数据转发模型(Road section scoring-based data forwarding model for intelligent con...智能网联车之间的拓扑快速变化导致车间链路质量不稳定,从而使得数据转发的效率降低。对此,本文面向城市路网提出一种基于路段实时评分的智能网联车数据转发模型(Road section scoring-based data forwarding model for intelligent connected vehicles,RSSM)。首先,根据车辆密度将路段分为两部分,并分别对两部分路段上节点间的连通性进行建模,之后得到整条路段上节点间的连通性作为该路段的得分。然后,计算整个路网中所有路段上节点间的连通性并将其作为上述路段的得分,依据整个路网对路段的评分实现源节点到目的节点的动态路径规划,保障所规划的数据转发在整体上最优。最后,在结合实验平台NS3与SUMO上进行仿真对比,实验结果表明:与同类算法相比,本文提出的数据转发模型RSSM在数据投递成功率和时延方面均优于同类数据转发方法。展开更多
在自动化工业生产环境中高效地完成产品质检是生产过程中的重要任务之一,提出一种基于回顾蒸馏学习的无监督工业品缺陷检测方法(Retro-KD).首先,针对缺陷产生的未知性问题,采用无监督的方式训练蒸馏学习模型,同时,为了充分地利用蒸馏学...在自动化工业生产环境中高效地完成产品质检是生产过程中的重要任务之一,提出一种基于回顾蒸馏学习的无监督工业品缺陷检测方法(Retro-KD).首先,针对缺陷产生的未知性问题,采用无监督的方式训练蒸馏学习模型,同时,为了充分地利用蒸馏学习中的信息传递机制,利用中间层特征提取模块完善教师网络中的特征架构;其次,提出迭代信息融合模块,回顾地传递中间层信息,指导学生网络拟合正样本特征分布,放大缺陷样本差异性;再引入相似性度量(Structural Similarity,SSIM),增强教师与学生网络在图像空间中的相似度;最后,采用基于梯度变化的缺陷分割方法得到像素级的定位图.在MVTec-AD和Magnetic-Tile两个工业数据集上验证了该方法的有效性,其AUROC(Area under ROC)与ACC(Accuracy)指标分别提升了1.9%与1.3%.展开更多
随着区块链技术在各行各业的广泛应用,区块链系统的架构变得越来越复杂,这也增加了安全问题的数量.目前,在区块链系统中采用了模糊测试、符号执行等传统的漏洞检测方法,但这些技术无法有效检测出未知的漏洞.为了提高区块链系统的安全性...随着区块链技术在各行各业的广泛应用,区块链系统的架构变得越来越复杂,这也增加了安全问题的数量.目前,在区块链系统中采用了模糊测试、符号执行等传统的漏洞检测方法,但这些技术无法有效检测出未知的漏洞.为了提高区块链系统的安全性,提出基于形式化方法的区块链系统漏洞检测模型VDMBS(vulnerability detection model for blockchain systems),所提模型综合系统迁移状态、安全规约和节点间信任关系等多种安全因素,同时提供基于业务流程执行语言BPEL(business process execution language)的漏洞模型构建方法.最后,用NuSMV在基于区块链的电子投票选举系统上验证所提出的漏洞检测模型的有效性,实验结果表明,与现有的5种形式化测试工具相比,所提出的VDMBS模型能够检测出更多的区块链系统业务逻辑漏洞和智能合约漏洞.展开更多
文摘智能网联车之间的拓扑快速变化导致车间链路质量不稳定,从而使得数据转发的效率降低。对此,本文面向城市路网提出一种基于路段实时评分的智能网联车数据转发模型(Road section scoring-based data forwarding model for intelligent connected vehicles,RSSM)。首先,根据车辆密度将路段分为两部分,并分别对两部分路段上节点间的连通性进行建模,之后得到整条路段上节点间的连通性作为该路段的得分。然后,计算整个路网中所有路段上节点间的连通性并将其作为上述路段的得分,依据整个路网对路段的评分实现源节点到目的节点的动态路径规划,保障所规划的数据转发在整体上最优。最后,在结合实验平台NS3与SUMO上进行仿真对比,实验结果表明:与同类算法相比,本文提出的数据转发模型RSSM在数据投递成功率和时延方面均优于同类数据转发方法。
文摘在自动化工业生产环境中高效地完成产品质检是生产过程中的重要任务之一,提出一种基于回顾蒸馏学习的无监督工业品缺陷检测方法(Retro-KD).首先,针对缺陷产生的未知性问题,采用无监督的方式训练蒸馏学习模型,同时,为了充分地利用蒸馏学习中的信息传递机制,利用中间层特征提取模块完善教师网络中的特征架构;其次,提出迭代信息融合模块,回顾地传递中间层信息,指导学生网络拟合正样本特征分布,放大缺陷样本差异性;再引入相似性度量(Structural Similarity,SSIM),增强教师与学生网络在图像空间中的相似度;最后,采用基于梯度变化的缺陷分割方法得到像素级的定位图.在MVTec-AD和Magnetic-Tile两个工业数据集上验证了该方法的有效性,其AUROC(Area under ROC)与ACC(Accuracy)指标分别提升了1.9%与1.3%.
文摘随着区块链技术在各行各业的广泛应用,区块链系统的架构变得越来越复杂,这也增加了安全问题的数量.目前,在区块链系统中采用了模糊测试、符号执行等传统的漏洞检测方法,但这些技术无法有效检测出未知的漏洞.为了提高区块链系统的安全性,提出基于形式化方法的区块链系统漏洞检测模型VDMBS(vulnerability detection model for blockchain systems),所提模型综合系统迁移状态、安全规约和节点间信任关系等多种安全因素,同时提供基于业务流程执行语言BPEL(business process execution language)的漏洞模型构建方法.最后,用NuSMV在基于区块链的电子投票选举系统上验证所提出的漏洞检测模型的有效性,实验结果表明,与现有的5种形式化测试工具相比,所提出的VDMBS模型能够检测出更多的区块链系统业务逻辑漏洞和智能合约漏洞.
