移动支付安全协议的研究

文章分析了在WAP环境下基于SET协议的移动支付的交易流程不满足商品原子性和确认发送原子性。当商家得到正确支付后,SET协议不能保证他一定会发货给持卡者,也不能保证发送的就是持卡者订购的商品。同时基于SET协议的安全性和不可否认性也存在着不足。基于这些局限性,本文通过对协议的改进,完善了移动支付的整个交易过程,切实保护了各方的利益。     

基于深度强化学习的舰载机动态避障方法

针对高度异构、动态的航母甲板作业场景中的舰载机避障问题,提出一种结合预测算法和深度强化学习的避障方法.该方法包含场景建模、奖励模型和轨迹预测模型等模块.首先基于智能体状态和动作空间对航母甲板场景进行建模;然后利用最小二乘法对场景中动态障碍物的位置进行实时轨迹预测,并构造了包含路径预测模块的深度强化学习方法——环境预测深度Q网络(PDQN);最后利用该方法实现航母甲板作业场景中的舰载机动态避障.利用Python绘图集Matplotlib进行仿真实验,实验数据结果表明,相比于Q-learning,SARSA等方法,所提方法的准确率提升了15％～25％,路径长度短9％～39％,平均奖励值高30％～100％,收敛速度快1～2倍且训练平稳后准确率的标准差小2％～50％.     

顶管穿越施工对已建高速公路影响的风险分析

顶管施工作为一种常采用的非开挖技术,不可避免地会引起地层扰动和损失,导致地表沉降或隆起。因此,顶管施工下穿越高速公路时,必然会对高速公路路面及行车的安全和舒适性带来一定影响。采用基于信息指数的专家调查法,对某顶管穿越高速公路施工进行风险分析,找出了施工中风险等级较高的因素,并提出了相应的控制措施。     

PSD813F2在FPGA配置中的应用

可编程外围器件PSD应用于单片机系统后,简化了单片机外围电路的设计,增加了系统的可靠性;利用PSD与单片机组成的系统,通过计算机串口对FPGA进行实时在线编程、仿真和配置.     

改进轻量级卷积神经网络的复杂场景口罩佩戴检测方法

针对复杂光照和人脸倾斜条件下口罩佩戴检测准确率低的问题,提出一种利用轻量级卷积神经网络在复杂环境下的口罩佩戴检测方法.该方法利用难样本挖掘预训练学习更多的人脸特征,结合多任务级联卷积神经网络先判别是否有人脸信息,对其进行精准的人脸定位;在特征金字塔网络中添加注意力机制,增强了人脸关键点信息的权重,利用轻量级神经网络将口罩佩戴检测视为简单的二分类问题进行判断.在TensorFlow的环境下完成了数据训练、数据预处理、与AIZOO方法对比实验,收集建立了包含816张图片的数据集进行标注并训练;在对数据进行预处理操作时先将图片设定为固定大小以降低运算量,提高检测速度,再利用图像增强算法进行扭曲处理提高模型的鲁棒性.在此基础上,利用MTCNN检测图片中的人脸并对其进行修正和归一化操作,然后传入神经网络并利用已经训练好的模型进行检测.实验结果表明,在复杂光照和人脸倾斜等复杂条件下,文中方法的准确率分别达到83％和91％,可以有效地进行口罩佩戴检测.     

多层砖混结构教学楼的抗震鉴定及加固实例

为保障中小学校舍的抗震安全,对上海市某小学的砖混结构教学楼进行了全面的现场结构检测和抗震鉴定分析,并对薄弱环节提出了相应的加固措施建议。该结构无设计图纸和竣工验收资料,文章可以作为其他类似结构的抗震鉴定及加固设计的参考。     

拆除爆破振动对周边建筑及地表的影响实例分析

随着旧城改造和城市新规划的进行,拆除爆破愈来愈多的应用在城市建设中,爆破引起的振动对周边环境,尤其是对周边建筑的影响不容忽视.文章阐述了某拆除爆破振动下,周边普通民房及地表的响应,并根据相关准则对房屋的安全性进行了判定.     

基于物联网通信的变电站分布式自检驱鸟系统设计

针对变电站内部鸟类活动带来的线路及设备故障问题,基于物联网通信的LoRa技术和YOLO的图像检测处理方法,提出一种变电站分布式自检驱鸟系统的设计方案.主要分为检测设备,节点通信感知设备,声波驱赶装置组成的硬件设计,以及LoRa远距离通信和图像信息检测处理组成的软件设计,建立了变电站全区域的整体防护架构.以实地环境对提出的分布式自检驱鸟系统进行测试.试验证明,提出的驱鸟系统比传统驱鸟方式具有更加广泛的应用范围和更好的检测率与检测速度.     

高马赫数可压缩湍流研究的意义及发展现状

介绍了高马赫数可压缩湍流在高超声速飞行器的设计研究中对飞行器的气动力、气动热和气动噪声的显著影响及其机理研究的重要意义。结合高超声速飞行器的应用需求,介绍了国际上对高马赫数可压缩湍流实验、理论和数值研究的发展现状、目前存在的问题及发展趋势。     

基于红外可见光图像配准的电力设备分割算法

电力设备故障会导致变电站大范围停电,造成巨大损失。根据电力设备运行时会发热的特点,提出一种基于红外可见光图像配准的电力设备分割方法,便于进行故障检测。该方法首先利用结构化随机森林对电力设备的红外和可见光图像进行边缘检测,构建可见光边缘图像的多尺度高斯金字塔,然后结合归一化互信息对红外和可见光图像进行配准,对红外图像进行Otsu阈值分割,结合配准结果分割出可见光图像中的电力设备。实验结果表明,该算法能精确地实现配准及分割,具有一定实用性。