余度计算机是提高飞行器安全关键任务成功率的一种重要实现方式,设计安全可靠的计算机余度构型对于提高飞行器的飞行安全至关重要.提出了一种四余度计算机构型设计方案,描述了其处理架构和工作切换方式,并对其可靠性进行了建模分析.研究结果表明,四余度计算机在不同构型下存在多种可靠性选择,可作为不同应用场景下系统级设计的参考方案.
生成对抗网络(GAN)是一种基于深度学习的强大生成模型,目前广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等领域,并取得了显著的成果.随后研究人员通过对GAN的生成器、判别器做结构上的改进或对目标函数等进行优化,提出了更多种的GAN.首先介绍GAN的研究进展和基本思想,其次对一些经典的GAN,如深度卷积生成对抗网络(DCGAN)、条件生成对抗网络(CGAN)、WGAN和超分辨率生成对抗网络(SRGAN)等进行综述,最后对GAN的相关工作进行总结与展望.
介绍了传统网络入侵检测方法的局限性,包括特征工程的困难和对领域知识的依赖.重点讨论了卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)等深度学习方法在网络入侵检测中的应用,给出了利用入侵检测数据集建立特征工程的方法.通过研究,可以看出深度学习在网络入侵检测中具有巨大的潜力,并为构建更智能、更高效的网络安全系统提供了重要的思路和方法.
为解决当前高校实验课资源分配问题,根据实验课程特点对传统排课问题要素及其两类约束条件进行调整,给出了符合实验课程特点的排课数学模型.为提高求解效率将一种三父代交叉算子引入求解过程,并针对实验排课问题设计了编码方案和种群初始化流程.使用排课案例对算法进行了测试,测试结果表明,该算法在求解质量和效率上均有一定优势.
针对HTML5和CSS3网页制作课程的实践教学需求,研究并设计了一款实验系统.该系统学生端采用C/S架构,教师端采用B/S架构,均基于JavaScript进行开发,学生端采用Electron、Vue3、Element Plus、CodeMirror、pixelmatch、Selenium 和 Axios 等技术来构建,教师端则采用 Vue3、Element Plus、Vite和Axios等技术来构建.后端服务器则采用了 node.js、express和MySQL等技术来实现.该系统不仅包含实验环境,还集成了实验结果判定和反馈功能,为教师提供了一个可以实时了解学生学习情况的平台,为学生提供了一个可以进行实战训练的环境.实践证明,该系统有效地改善了学生的实验学习状况,并降低了教师的工作负担.详细介绍了平台的设计思路、技术选型、系统架构和功能实现等.
