面向智能电网的Fabric多通道管理与服务技术研究
这是一篇关于区块链,智能电网,多通道,身份验证,智能合约的论文, 主要内容为目前随着社会对生态环境问题的密切关注,可再生新能源得到广泛的利用。智能电网作为能源技术领域的新兴事物,其延伸出的能源电力交易系统成为主流应用。然而传统电力交易系统的业务场景中,存在一些数据作弊篡改等安全问题。同时如何保证能源发电用户的交易电价可控性和合理性也是智能电网发展的重要问题。由于区块链支持点对点,并且具有“不可伪造”、“去中心化”、“公开透明”等特征,因此本文提出将智能电网与区块链技术相结合的方案来改善数据安全问题和电价问题。通过Fabric多通道构建和智能合约等技术来实现分布式管理,满足整个电网内各用户彼此之间业务上的需求。基于上述内容,本文的主要研究工作如下所示:(1)通过研究现实中智能电网的应用场景,本文设计一个智能电网和区块链技术相结合的场景架构,通过对场景架构的分析,实现改善智能电网内数据问题和电价问题的目标。(2)设计一个多通道模型来管理智能电网的业务。通过研究分析智能电网中涉及的数据,设计适用于协调数据交互与数据存储的智能合约方案。同时基于Fabric共识机制,设计一个用来完善多通道管理模型的共识方案。(3)设计两种电价模型,分别是参考定价模型和区域电价交易模型,保证电价的合理性以及提高用户对交易电价的满意程度。(4)通过研究Fabric MSP底层原理与主要应用方式,结合Fabric底层证书机制,基于MSP构建一个身份权限控制的证书体系。通过这个证书体系,实现既可以对智能电网中的所有参与者进行身份验证,也可以管理并区分用户拥有的操作权限。(5)以上述四点的研究内容为基础,设计一个基于区块链的面向智能电网的P2P多通道交易系统平台,并编码实现,从而达到验证的效果。通过实验结果证明本文提出的多通道管理应用模型及方案,可以到达预期的研究目的,能够基本改善传统电力交易系统的数据安全问题和电价问题。
基于Swin Transformer的深度伪造检测技术研究与实现
这是一篇关于深度伪造检测,多通道,二维卷积,通道注意力,自注意力的论文, 主要内容为深度伪造(Deepfake)是深度学习(Deep Learning)和伪造(Fake)的混成词。此技术可将已有的图像或视频叠加至目标图像或视频上。该技术的滥用使得网络上信息传播的复杂程度日益加剧,不法分子利用这些技术进行诽谤、欺诈、勒索,危害国家安全,损害个人和社会公共利益。因此,如何针对这些伪造内容进行高效检测已经成为亟待解决的问题。本文基于多通道信息提取方法、混合缩放方法和双流注意力方法,提出了两种深度伪造检测方法,并进一步实现了便捷高效的深度伪造检测系统。本文主要研究内容如下:(1)本文提出一种基于多通道Swin Transformer的深度伪造检测方法。通过提取图像的色彩空间、人脸特征空间和频域空间中的通道信息并将其堆叠为多通道信息,实现了数据的多通道信息提取。将这些多通道信息输入到Swin Transformer特征提取器进行检测,并通过交叉熵损失函数和Adam W优化器执行模型的反向传播过程,最终得到检测模型。在公开数据集Face Forensics++(FF++)上进行测试后,实验结果显示该方法的深度伪造检测准确率达到了94.71%,优于其他检测方法。(2)本文提出一种基于混合缩放双流注意力网络的深度伪造检测方法。该方法通过将混合缩放模块和基于Swin Transformer的双流注意力模块结合以检测深度伪造视频。混合缩放模块由残差下采样、融合卷积和压缩卷积组成,实现了更高效的局部特征提取。双流注意力模块则通过结合自注意力机制和通道注意力机制,实现了全局维度与通道维度的特征提取。在整体架构设计中,混合缩放模块负责提取数据的浅层局部特征,而双流注意力模块负责提取数据的深层全局特征。通过在FF++数据集上进行实验,结果显示该方法的深度伪造检测准确率达到了95.62%,证实了其优越性。(3)本文设计并实现了一种深度伪造检测系统。该系统采用标准的浏览器/服务器架构,前端基于Vue框架构建,后端使用Flask框架进行开发。对于异步任务,系统采用Redis作为消息队列,由Celery负责处理队列中的异步任务。在提供用户权限和记录管理等基础功能服务的基础上,通过将前述深度伪造检测方法作为模块单独嵌入到系统中,为用户提供便捷的深度伪造检测服务。
可扩展探测器阵列采集与传输系统模块化设计方法研究
这是一篇关于数据采集,多通道,模块化,可扩展,积木式的论文, 主要内容为随着电子信息技术的迅速发展,人们对光的认知不断地加深,不同波段光信息的获取变得尤为重要,通过光电传感器的数据采集与传输系统是获取光信息的重要手段。目前,大多数的数据采集系统可采集的通道数量有限且系统的功能也比较单一,难以根据光电传感器通道的数量进行灵活地扩展和系统升级。因此,本文根据多通道光电探测器阵列实际需求,研究探测器阵列、模拟信号调理模块、数据采集模块、信号处理模块与传输接口模块等结构及其相互连接关系,提出了一种基于积木式模块化的探测器阵列数据采集与传输系统,可以灵活根据前端阵列数量的需求自由组合采集系统。在进行探测器阵列采集系统设计时,只需要根据采集需求进行模块组合,在模拟底板和数字底板上对模块进行相应的布局和连接并结合逻辑参数的设置,即可以用类似于搭积木的方式完成数据采集与传输系统的设计,降低系统设计的成本和周期。本课题设计完成的模块主要包括前端调理模块、模拟开关模块、数据采集模块、核心控制模块、传输接口模块和桥接模块。其中,桥接模块与数据采集模块、核心控制模块之间,以及数据采集模块与核心控制模块之间通过LVDS高速接口进行数据传输,数据传输的速率可达到600Mbit/s;传输接口模块用于将系统采集到的探测器阵列数据实时传输到上位机。本论文主要从系统模块结构、各模块硬件电路和核心控制逻辑设计三个方面对每个模块进行了详细的介绍。其中,硬件电路设计部分对电路噪声和影响系统性能的电路参数进行了分析,并且给出了提高电路性能的设计与解决方案;逻辑设计部分为方便系统的采集通道扩展,设计了易于扩展的模块逻辑框架,并且将采集系统的主要参数定义为模块的输入参数。论文最后将上述模块搭建成两个测试系统对系统性能进行测试,详细地介绍了测试系统的搭建过程与方法,测试系统分别实现了281路和661路激光探测器阵列的正常采集与传输,验证了基于模块化可扩展硬件系统设计的灵活性与便捷性。
基于Swin Transformer的深度伪造检测技术研究与实现
这是一篇关于深度伪造检测,多通道,二维卷积,通道注意力,自注意力的论文, 主要内容为深度伪造(Deepfake)是深度学习(Deep Learning)和伪造(Fake)的混成词。此技术可将已有的图像或视频叠加至目标图像或视频上。该技术的滥用使得网络上信息传播的复杂程度日益加剧,不法分子利用这些技术进行诽谤、欺诈、勒索,危害国家安全,损害个人和社会公共利益。因此,如何针对这些伪造内容进行高效检测已经成为亟待解决的问题。本文基于多通道信息提取方法、混合缩放方法和双流注意力方法,提出了两种深度伪造检测方法,并进一步实现了便捷高效的深度伪造检测系统。本文主要研究内容如下:(1)本文提出一种基于多通道Swin Transformer的深度伪造检测方法。通过提取图像的色彩空间、人脸特征空间和频域空间中的通道信息并将其堆叠为多通道信息,实现了数据的多通道信息提取。将这些多通道信息输入到Swin Transformer特征提取器进行检测,并通过交叉熵损失函数和Adam W优化器执行模型的反向传播过程,最终得到检测模型。在公开数据集Face Forensics++(FF++)上进行测试后,实验结果显示该方法的深度伪造检测准确率达到了94.71%,优于其他检测方法。(2)本文提出一种基于混合缩放双流注意力网络的深度伪造检测方法。该方法通过将混合缩放模块和基于Swin Transformer的双流注意力模块结合以检测深度伪造视频。混合缩放模块由残差下采样、融合卷积和压缩卷积组成,实现了更高效的局部特征提取。双流注意力模块则通过结合自注意力机制和通道注意力机制,实现了全局维度与通道维度的特征提取。在整体架构设计中,混合缩放模块负责提取数据的浅层局部特征,而双流注意力模块负责提取数据的深层全局特征。通过在FF++数据集上进行实验,结果显示该方法的深度伪造检测准确率达到了95.62%,证实了其优越性。(3)本文设计并实现了一种深度伪造检测系统。该系统采用标准的浏览器/服务器架构,前端基于Vue框架构建,后端使用Flask框架进行开发。对于异步任务,系统采用Redis作为消息队列,由Celery负责处理队列中的异步任务。在提供用户权限和记录管理等基础功能服务的基础上,通过将前述深度伪造检测方法作为模块单独嵌入到系统中,为用户提供便捷的深度伪造检测服务。
面向智能电网的Fabric多通道管理与服务技术研究
这是一篇关于区块链,智能电网,多通道,身份验证,智能合约的论文, 主要内容为目前随着社会对生态环境问题的密切关注,可再生新能源得到广泛的利用。智能电网作为能源技术领域的新兴事物,其延伸出的能源电力交易系统成为主流应用。然而传统电力交易系统的业务场景中,存在一些数据作弊篡改等安全问题。同时如何保证能源发电用户的交易电价可控性和合理性也是智能电网发展的重要问题。由于区块链支持点对点,并且具有“不可伪造”、“去中心化”、“公开透明”等特征,因此本文提出将智能电网与区块链技术相结合的方案来改善数据安全问题和电价问题。通过Fabric多通道构建和智能合约等技术来实现分布式管理,满足整个电网内各用户彼此之间业务上的需求。基于上述内容,本文的主要研究工作如下所示:(1)通过研究现实中智能电网的应用场景,本文设计一个智能电网和区块链技术相结合的场景架构,通过对场景架构的分析,实现改善智能电网内数据问题和电价问题的目标。(2)设计一个多通道模型来管理智能电网的业务。通过研究分析智能电网中涉及的数据,设计适用于协调数据交互与数据存储的智能合约方案。同时基于Fabric共识机制,设计一个用来完善多通道管理模型的共识方案。(3)设计两种电价模型,分别是参考定价模型和区域电价交易模型,保证电价的合理性以及提高用户对交易电价的满意程度。(4)通过研究Fabric MSP底层原理与主要应用方式,结合Fabric底层证书机制,基于MSP构建一个身份权限控制的证书体系。通过这个证书体系,实现既可以对智能电网中的所有参与者进行身份验证,也可以管理并区分用户拥有的操作权限。(5)以上述四点的研究内容为基础,设计一个基于区块链的面向智能电网的P2P多通道交易系统平台,并编码实现,从而达到验证的效果。通过实验结果证明本文提出的多通道管理应用模型及方案,可以到达预期的研究目的,能够基本改善传统电力交易系统的数据安全问题和电价问题。
波形记录仪多通道存储技术研究与实现
这是一篇关于波形记录仪,多通道,大容量存储,分区存储,AXI的论文, 主要内容为随着电子信息产业的快速发展,综合测试场景日益复杂,对传统的电子测量仪器提出了更高的性能指标需求。波形记录仪作为集合示波器、数据记录仪功能于一体的电子测试仪器,具备多类型的采集板卡单元,在强弱电混合设备、多种物理信号同时观测等复杂系统中发挥着重要的作用。然而,波形记录仪多通道数据采样率、通道数和存储深度可变组合的特点,也增加了数据存储功能设计实现的复杂度。本文旨在结合波形记录仪硬件平台,提出一种基于MIG IP核AXI总线接口的多通道系统存储方案,并具体设计实现各存储功能模块,同时针对不同模式特点进行优化改进,以提高测试效率。主要研究内容如下:1)设计实现基于DDR3触发存储机制。为解决大容量多源通道数据融合存储问题,并针对DDR3不能同时读写访问的特点,基于触发存储原理设计写地址控制管理解决方案。利用AXI突发机制和outstanding传输特性,优化流水线设计以提高数据写入效率,并对存储过程中地址边界问题提出改进处理方法。2)设计实现大容量数据直接内存抽点。为了进一步地提高读取显示波形概貌效率,本文基于AXI总线设计读地址控制管理,提供一种更高效的波形后处理读取方式,可直接从DDR3中抽点读取数据。通过波形记录仪测试验证平台,在主时钟频率100MHz下,单次波形概貌读取时间为0.6ms左右。3)设计实现分区存储控制器。基于FPGA设计分区控制器,以达到较高的波形捕获效率,管理分区存储过程中的多帧波形触发数据地址。最终实现了最大4096帧分区,并且在分区存储时间内,将波形捕获固定死区时间降低至20ns。4)设计实现实时记录捕获功能。实时记录模式最大支持128通道数据同时采集,通过分时复用方式,并利用AXI总线写响应通道握手反馈,设计实现DDR3边写边读控制。在设置采样时基较大的情况下,当用户需要随机停止时,基于AXI突发传输机制可能会导致等待控制结束时间过长,为此设计快速停止功能,可确保在530ns左右结束控制。为了能够在长期监控记录低速信号变动趋势下,同时捕获高速现象细节信息,基于AXI总线仲裁机制设计实现双重采样功能。此外,本文系统存储功能模块均基于参数化设计,具有较强的灵活性、扩展性和可移植性。
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