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结点关系结构是一种可有效地简化三维空间实体间复杂关系的拓扑结构。通过二元性转换,将三维空间中实体及其间关系转换成点与边的简单二元关系,并将其所有的拓扑属性保留下来。首先介绍了结点关系结构的二元性、图论及层次数据结构,在此基础上详述了结点关系结构的两种数据模型,最后讨论了结点关系结构的应用。 相似文献
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基于卫星通信的信息传输极易通过无线信道被非法接收,导致信息泄露,因此本文在现有物理层安全研究的基础上,提出一种多元速率兼容低密度奇偶校验(rate compatible low density parity check,RC-LDPC)码的星地信道编码方法,并应用在自适应调制编码(adaptive modulation coding,AMC)系统上.利用信道状态信息将私密信息隐藏在删除位置,通过缩小安全间隙,提高合法接收误码曲线的下降速率,保证信息的安全性.利用NI USRP与LabVIEW搭建的平台对本文提出的算法进行仿真分析,结果表明, 算法能够保证接收端正确接收,窃听端误码率达0.5左右,保证了信息安全传输. 相似文献
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目前主要采用的身份认证方法有两种,即静态身份认证和动态身份认证.本文介绍了动态身份认证的两种方法:时间同步机制的身份认证和挑战/应答机制的身份证证,并介绍了采用PCI接口卡实现挑战/应答机制的身份认证方案,阐述了制作PCI接口卡及采用PCI9052接口芯片开发PCI总线驱动程序的方法和编程注意要点. 相似文献
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近年来,基于深度卷积神经网络的学习方法在图像降噪方面取得了前所未有的成果,通过调整网络结构和参数来获取更好的图像降噪效果已成为研究热点.降噪卷积神经网络在深度神经网络中采用残差学习方法,在提高降噪效果的同时,在一定程度上解决了盲降噪问题.其不足之处在于算法收敛时间长.该文针对降噪卷积神经网络结构做了进一步的改进,提出了一种基于反卷积降噪神经网络的图像降噪算法.该文工作的主要特色如下:1) 在原有的网络结构中,引入反卷积神经网络,优化了残差学习方式;2) 提出一种新的损失函数计算方法.使用BSD68和SET12测试数据集对本文提出的方法进行验证,实验结果表明,该文算法的降噪性能与降噪卷积神经网络算法相比,在相同降噪效果情形下,该文算法的收敛时间缩短了120%~138%.同时,与传统的深度学习图像降噪算法比较,该文方法的降噪效果和运行效率也都有提高. 相似文献
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云计算(cloud computing)是一种基于因特网的超级计算模式,在远程的数据中心里,成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按自己的需求进行运算,为了将各种技术手段有机地结合起来形成真正具备安全能力的服务,必须在设计平台之初就考虑到各种安全需求,并且在运营过程中持续地把安全保障作为一个核心问题来对待。 相似文献