无线网络拥塞控制最新研究进展

描述了已有的TCP拥塞控制技术的内容和特点,仔细分析了在现有无线网络中实施拥塞控制算法所涉及的技术难点及不足,对各种算法的改进、性能等相关问题进行了比较性研究;并根据目前最新的研究情况,提出把控制与优化理论引入到无线网络拥塞控制中的思路,最后总结出进一步的研究趋势和方向。     

可能的WSN协议分层模型

集成了微机电系统、无线通信和现代网络等多项技术而形成的无线传感器网络是一种全新的信息获取和处理模式,其通信协议研究面临许多新的挑战。描述了WSN的性能特征;提出了可能的WSN通信协议分层模型;并在新的通信协议模型下,对协议中的各个层次功能进行了深入地分析。为进一步研究WSN通信协议提供了必要的理论基础。     

新型GAN的WSN异常检测方法

为实时预警无线传感器网络(WSN)进行数据传输过程中的一系列威胁,提出一种新型生成对抗网络(GAN)的WSN异常检测方法。采用梯度归一化和代价距离改进的GAN目标函数,与改进的对抗学习异常检测方法相结合,能准确、全面地将数据流特征的分布情况映射到潜在空间,使生成器在训练过程中增加生成数据的多样性,提升模型的鲁棒性;引入带有丢失操作的全连接层网络体系,显著增强对WSN中数据流异常状态的识别能力。仿真结果表明,该方法可全面有效地提高入侵检测方法的综合检测效果。     

下一代互联网的可信性

本文首先概述了互联网可信性的研究概况．然后剖析了造成信任危机的原因;在给出可信性的 基本定义之后,讨论了互联网可信性的网络体系结构和协议工作模型,并归纳了目前互联网最新的网络安全 技术．最后给出了下一代互联网可信性研究的关键问题与展望．     

基于改进U-Net的轻量级眼底病变分割算法设计

精准的糖尿病视网膜病变的分割是实现视网膜病变自动诊断的前提条件和关键步骤,然而现有大部分的分割模型存在着参数量大、模型训练效果不理想、甚至是无法正常处理数据集等局限性。为此,在原U-Net网络中加入改进的Ghost卷积模块与多尺度特征融合模块,提出一种改进U-Net眼底病变分割图像的算法。该模型能以少量的参数量、较低的计算复杂度获得良好的分割结果。利用Ghost Model替换原始卷积,设计出Ghost卷积与Ghost下采样卷积模块,在保证准确度的同时降低参数量;设计出一种轻量级的Half-UNet多尺度特征融合模块来获取多尺度信息,针对不同尺度病变目标,引入CBAM注意力机制以改善其适应性,从而更好的提取细小的病变信息。改进后的模型在e＿optha与IDRiD两个公开数据集上的mIoU分别为61.42%、61.84%,F1-Score分别为70.59%、69.41%。模型参数量、FLOPs分别仅为5.48 M、35.46 GMac,较U-Net、Att-UNet等模型更加精简,分割精度更高。     

企业文化打造创新企业

企业文化建设是实现以德治企的基础,是企业不断创新的根本。21世纪,企业之间的竞争越来越表现为文化的竞争,企业文化不仅反映在企业的价值观、士气和沟通的方式中,也反映在全体员工的行为习惯中,这说明企业文化与企业的生存与发展息息相关,成为企业竞争力的基石和决定企业兴衰的关键因素,成为建立现代企业管理体制必不可少的重要因素。     

对Sack拥塞控制算法的研究

针对Sack算法展开论述，详细分析了Sack存在的问题，并分别就慢启动，延迟响应对TCP性能的影响给出了解决方法，为今后进一步的研究奠定了基础，最后提出了进一步的研究方向。     

TCP拥塞控制技术初探

首先探讨了网络拥塞出现的原因,然后分析了TCP拥塞控制的原理及四个TCP拥塞控制算法的性能,接着着重论述了TCP拥塞控制所面临的问题和对应算法的改进,最后提出了其进一步的研究方向。     

基于双向循环生成对抗网络的无线传感网入侵检测方法

针对无线传感器网络（WSN）入侵检测方法在离散高维特征的不平衡数据集上检测精度低和泛化能力差的问题,提出一种基于双向循环生成对抗网络的WSN入侵检测方法 BiCirGAN。首先,引入对抗学习异常检测（ALAD）通过潜在空间合理地表示高维、离散的原始特征,提高对原始特征的可理解性。其次,采用双向循环对抗的结构确保真实空间和潜在空间双向循环的一致性,从而保证生成对抗网络（GAN）训练的稳定性,并提高异常检测的性能。同时,引入Wasserstein距离和谱归一化优化方法改进GAN的目标函数,以进一步解决GAN的模式崩坏与生成器缺乏多样性的问题。最后,由于入侵攻击数据的统计属性随时间以不可预见的方式变化,建立带有Dropout操作的全连接层网络对异常检测结果进行优化。实验结果表明,在KDD99、UNSW-NB15和WSN＿DS数据集上,相较于AnoGAN、BiGAN、MAD-GAN以及ALAD方法,BiCirGAN在检测精确度上提高了3.9%～33.0%,且平均推断速度是ALAD方法的4.67倍。     

无线传感器网络拥塞控制研究*

介绍了无线传感器网络拥塞控制的内容和特点,仔细分析了在无线传感器网络中实施拥塞控制算法所涉及的技术难点及不足,并对现有工作进行了归纳和总结.最后,探讨了发展初期该研究领域的未来发展方向.