北京科技大学信息化建设与管理办公室
- 作品数：16 被引量：14H指数：3
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- 北京科技大学杨德斌:大数据助力高校开展精准服务
- 2019年
- “双十一”的场景以及内涵如何应用于学校的精准管理与服务?“双十一”的背后,其实是掌握了大量的用户数据,了解了客户心态,把客户吸引进来。学校在服务和管理上,是否可以把这种理念利用起来。
- 杨德斌杨洁(整理)
- 关键词：大数据高校用户数据客户
- “e采购”在高校设备采购中的应用被引量：2
- 2014年
- 分析了我国高校设备采购的特点和电子采购应用现状,提出高校设备电子采购系统的定位、优势、设计原则、构想、框架、流程等,总结了系统的创新和实现情况,并根据系统实际应用中的问题提出优化以及改进措施。
- 钱大益高先强孟兆磊
- 关键词：政府采购电子采购
- 基于业务驱动、松耦合、扁平化设计的数字化迎新系统
- 文章系统介绍了数字迎新系统的特点以及基本结构,并分模块阐述了迎新网、迎新系统维护平台的架构、功能、内容,以及网上报到、迎新数据管理与分析、现场报到、实时数据监控、数据统计决策支持等使用特点.并针对系统使用过程中的问题,提...
- 钱大益杨德斌孙元波何敏徐晓晨
- 关键词：松耦合
- 文献传递
- 多尺度多特征融合的行人重识别模型被引量：1
- 2022年
- 为了解决行人重识别中行人特征表达不充分、忽视相邻区域的语义相关性等问题,提出了多尺度多特征融合的行人重识别模型.首先,通过多分支结构获取包含不同信息的特征图;其次,通过组合相邻的局部区域,强调局部特征之间的语义相关性;最后,结合最大池化和平均池化的优势,从不同的方向学习更加全面的特征信息.分别在Market-1501,DukeMTMC-reID以及MSMT17数据集上进行实验,结果表明,在光照不同、拍摄角度不同等环境下,文中模型的mAP分别达到了88.40%,78.50%,59.20%,能够有效地提取行人特征,识别精度较高.
- 刘丽李曦雷雪梅
- 金属材料缺陷图谱系统设计研究
- 2022年
- 近年来随着工业制造技术的升级,智能化手段对工业制造有着越来越大的促进作用,针对金属材料缺陷的知识积累,基于人工智能和大数据技术,设计一套知识图谱体系,对相关缺陷知识按照一定的规则和逻辑进行量化处理,并建立对应的标准的知识库。通过一套信息化系统将知识处理、积累和应用进行规范化和实用化,并进行尝试和探索。
- 王翔
- 关键词：金属材料知识图谱
- 一种网络安全试验评估方案研究
- 2023年
- 近年来,在网络对抗环境下,针对性开展的网络攻击已逐渐成为影响安全和性能的关键因素。随着系统遭受网络攻击威胁的不断增加,如何堵住网络安全的漏洞和减少网络安全渗透性的威胁,已成为信息化测试评估工作的一项重要内容。美国防部(以下简称“DoD”)2020年发布《网络安全试验评估指南》2.0更新版(以下简称《指南》)。DoD《指南》将网络安全试验评估分为六个阶段,分别是了解安全需求、确定攻击面、协作漏洞识别、对抗性研制测试评估、协作漏洞渗透评估以及对抗性攻击评估[1-2]。
- 王翔
- 关键词：网络安全网络攻击网络对抗安全需求漏洞
- 基于线性规划松弛的移动边缘计算卸载模型被引量：1
- 2023年
- 移动边缘计算中本地设备可以将计算任务卸载到靠近网络的边缘节点上执行,只将计算结果回传至用户端,从而减小传输时延,降低移动设备的功耗,减轻客户端的负载压力,还可以减少核心网络的计算负载。针对复杂多类边缘节点的移动边缘计算环境,建立了基于线性规划松弛的三级计算任务卸载决策模型,称为CART-CRITIC-LR(CCLR)。首先通过分类回归决策树算法(CART)筛选出本地执行的计算任务;然后采用多属性决策的CRITIC算法确定3个性能指标的权值分配;最后,基于线性规划松弛(LR)对计算卸载问题建模,使计算任务卸载决策的总时延、总能耗和总成本最优。实验比较了其他计算卸载策略的能耗、成本、延迟时间等指标,结果表明CCLR卸载决策算法在保证多目标全局最优的同时,实现了总时延最短,说明了所提算法的有效性与适用性。
- 雷雪梅刘丽王倩
- 关键词：多属性决策线性规划
- 美国国防部的网络安全测试鉴定流程介绍及启示
- 2022年
- 近年来,信息技术已广泛应用于很多业务之中,使这些业务的运转的效能得以大幅提升。然而,信息化装备自身所带有的网络安全漏洞、网络安全风险和网络安全威胁必将对系统产生影响,在网络对抗环境下,针对性开展的网络攻击已逐渐成为影响安全和性能的关键因素。随着系统遭受网络攻击威胁的不断增加.
- 王翔
- 关键词：美国国防部网络攻击网络安全漏洞网络安全风险网络安全威胁网络对抗
- 基于时间卷积注意力网络的剩余寿命预测方法被引量：4
- 2022年
- 剩余使用寿命(RUL)预测对于保障现代工业设备的安全运行、降低维护成本具有重要意义。目前已有基于循环神经网络(RNN)的RUL预测模型结构比较复杂,且缺乏一种从多传感器数据中提取重要退化信息的有效机制。因此,设计了一种新的用于RUL预测的时间卷积注意力网络(TCAN)模型。在TCAN中使用结构相对比较简单的时间卷积神经网络(TCN)来提取传感器数据中的退化特征,然后利用注意力机制从TCN中提取重要的退化特征信息。最后,将学习得到的高层特征表示展开并输入全连接层,输出预测的RUL值。在C-MAPSS数据集上与其他方法相比较,分析了TCAN模型的性能,实验结果表明TCAN可以更有效地提高RUL预测的精度。
- 刘丽裴行智雷雪梅
- 一种起重机安全监控系统的设计与实践
- 2022年
- 在国家重视安全生产的背景下,针对工业生产中经常用到的大型起重机面临的各种潜在安全问题,经过详细规划分析,设计了一套针对起重机的安全监控系统,并对相关模块和功能进行了介绍。通过选择实际场景用户建设应用,证实了该方案的有效性和实用性,并对未来发展提出了预期目标。
- 王翔
- 关键词：起重机安全监控
