基于国产龙芯2K1000龙芯派的内核系统启动随着信息技术的不断发展与进步，计算机技术的各种问题逐渐得到解决，操作系统也得到了广泛的应用和发展。对于国产芯片而言，目前的主要问题在于系统的集成和稳定性，而在龙芯公司推出的龙芯2K1000芯片及其派系列中，着重解决了这些问题。本文将着重分析基于国产龙芯2K1000龙芯派的内核系统启动这一话题，并探讨其在计算机行业中的应用和前景。一、龙芯2K1000芯片介绍龙芯2K1000是由中国龙芯公司研制的一款32位RISC处理器，它最早的设计目的就是为了替代我国在国际市场上

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2024-12-05

基于对抗生成网络的三相不平衡对低压台区线损影响量化分析基于对抗生成网络的三相不平衡对低压台区线损影响量化分析摘要：低压台区的线损问题一直是电力系统运营中的一个重要问题。线损不仅令台区的供电能力下降，还会造成能源浪费和环境压力。因此，减少低压台区线损对于提高电力系统运行效率和可持续发展至关重要。本文基于对抗生成网络(GAN)，对三相不平衡对低压台区线损的影响进行了量化分析。通过对线损数据进行训练，GAN网络可以生成具有真实线损数据分布特征的人工样本。然后，将不同三相不平衡状态下的台区线损进行比较，进一步分析

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2024-12-05

基于加权核偏最小二乘的低压断路器热脱扣时间预测方法随着现代工业技术的不断发展和进步，低压断路器在生产生活中广泛应用。低压断路器的热脱扣时间是检验低压断路器性能的一个重要指标。传统的低压断路器热脱扣时间预测方法主要是通过基于经验公式或者试验数据建立的拟合模型进行预测。但是这种方法局限性较大，难以全面考虑影响因素的复杂性、难以进行及时的参数调整而导致误差较大。因此，利用加权核偏最小二乘方法进行低压断路器热脱扣时间预测是一种值得探讨的方法。1.加权核偏最小二乘概述加权核偏最小二乘（WeightedKerneli

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2024-12-05

基于卷积神经网络的风格迁移网站设计题目：基于卷积神经网络的风格迁移网站设计摘要：随着深度学习的快速发展，风格迁移技术已经成为计算机视觉中一个备受关注的研究领域。本论文介绍了基于卷积神经网络的风格迁移网站的设计，利用卷积神经网络模型将输入图像的内容和风格进行融合，生成具有新风格的输出图像。本文详细描述了网站的整体架构、算法的实现细节和用户界面设计。此外，还介绍了网站测试的结果和未来可能的改进方向。关键词：卷积神经网络，风格迁移，深度学习，用户界面1.引言随着互联网的快速发展，图像处理技术在各个领域的应用越来

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2024-12-05

基于再淹没现象的RBF神经网络和Kriging的代理模型应用及误差分析基于再淹没现象的RBF神经网络和Kriging的代理模型应用及误差分析摘要：随着科学技术的不断发展，各行各业对于高性能代理模型的需求越来越迫切。本文以再淹没现象为基础，探讨了RBF神经网络和Kriging的代理模型应用及误差分析。1.引言代理模型是通过建立数学或统计模型来近似描述系统行为的一种方法。随着计算机技术的不断发展，代理模型在预测、模拟和优化等领域得到了广泛的应用。再淹没现象是指在训练数据集中部分区域的观测值密度较高，而在其他区

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2024-12-05

基于卷积神经网络的5G网络HTTP2协议低速DoS识别方法标题：基于卷积神经网络的5G网络HTTP2协议低速DoS识别方法摘要：随着5G网络的快速发展，网络攻击也呈现出多样化和复杂化的趋势。其中，低速拒绝服务（DoS）攻击是一种危害严重且较隐蔽的攻击方式，特别是基于HTTP2协议的低速DoS攻击，给网络带来了巨大的安全威胁。本论文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的5G网络HTTP2协议低速DoS识别方法，通过对网络流量中的特征进行提取和分析，实现了对低速DoS攻击的准确识别。关键词：5G网络，HTTP

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2024-12-05

基于卷积神经网络与双向长短时融合的锂离子电池剩余使用寿命预测基于卷积神经网络与双向长短时融合的锂离子电池剩余使用寿命预测摘要锂离子电池是当前最常用的电池之一，其使用寿命的预测对于电池管理和维护非常重要。本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）与双向长短时融合（BiLSTM）的方法来预测锂离子电池的剩余使用寿命。实验结果表明该方法具有较高的预测准确性和稳定性。1.引言锂离子电池是一种重要的电池技术，广泛应用于移动设备、电动车和储能系统等领域。然而，电池使用寿命的预测一直是一个难题，对于电池管理和维护至关重要

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基于北斗系统的物联网技术与应用基于北斗系统的物联网技术与应用摘要：物联网作为当今信息技术领域的热门话题，正在引起广泛关注。而北斗系统作为我国自主研发的卫星导航定位系统，具有广域、全天候、高精度、短时延的特点，为物联网的发展提供了重要的技术支撑。本文阐述了北斗系统在物联网技术与应用中的作用与优势，并通过实际案例探讨了其在物联网领域中的具体应用。1.引言物联网是指通过互联网将各种实物与网络进行连接，实现物与物、物与人之间的信息传递和互动。其应用广泛涉及智能家居、智慧城市、智能交通等领域。而北斗系统作为我国卫星

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2024-12-05

基于垂直行业的5G核心网技术研究基于垂直行业的5G核心网技术研究摘要：随着第五代移动通信技术（5G）的发展，垂直行业对于5G核心网的需求逐渐增长。本论文旨在研究基于垂直行业的5G核心网技术，探讨其对于垂直行业的应用和影响。首先，介绍了5G核心网的基本架构，并分析了垂直行业对于5G核心网的特殊需求。然后，讨论了与垂直行业相关的关键技术，包括网络切片、边缘计算和安全性。最后，探讨了基于垂直行业的5G核心网技术的发展趋势和挑战。关键词：5G核心网，垂直行业，网络切片，边缘计算，安全性1.引言第五代移动通信技术（

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2024-12-05

基于信道状态感知的多优先级机载战术网络MAC协议概述当今的战争空间变得越来越复杂，多种航空平台成为战争体系中不可或缺的力量。而机载战术网络作为一种新型的空中通信网络，已经成为实现作战信息化的重要手段。传统的MAC协议在应对机载战术网络通信的时候，由于缺乏信道状态感知等特殊能力，往往难以满足实际需求。而基于信道状态感知的多优先级机载战术网络MAC协议，通过对信道状态进行实时监测和优化，有效提高了网络的适应性和通信效率，进一步实现了机载战术网络的作战效能。信道状态感知技术信道状态反映了无线信道的传输质量，包括

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2024-12-05

基于博弈论的认知无线网络中一种功率控制算法基于博弈论的认知无线网络中一种功率控制算法认知无线网络是继传统无线网络和移动自组网(MANET)之后的一种新型无线网络，在认知无线网络中，由于无线电波的特性，设备之间存在较大的干扰，如何有效控制干扰是认知无线网络研究的重要问题之一。解决这个问题的方法之一就是功率控制技术。在博弈论的框架下，可以提供一种有效的功率控制算法，使得设备之间的干扰尽可能小，网络效率最大化。一、认知无线网络简介认知无线网络是指通过对系统的物理层、MAC层和网络层等不同层次的信息协调和智能处理

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2024-12-05

基于多层特征融合CNN的变压器PRPD图谱识别1.背景变压器是电网中不可或缺的重要设备，用来将高压电能转化成低压电能，满足不同场景下的使用需求。由于变压器本身的特性和工作环境等多因素影响，变压器的性能和健康状况可能会发生变化，从而对电网的稳定和安全造成潜在威胁。因此，及时检测和诊断变压器准确地反映其发展趋势和健康状况，非常重要。目前，PRPD图谱技术逐渐被广泛应用于变压器诊断中，其可以省略大量的先验知识，仅需要采集变压器内部的绕组放电信号，然后经过处理获得PRPD（PartialDischargePatt

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2024-12-05

基于卷积神经网络技术实现街道字符识别摘要：街道字符识别是计算机视觉和模式识别领域中一个重要的任务。随着深度学习和卷积神经网络（CNN）的快速发展，街道字符识别的准确性得到了极大提升。本论文旨在探讨基于卷积神经网络技术实现街道字符识别的方法。首先介绍了街道字符识别的背景和问题定义，并对相关技术进行了综述。然后详细阐述了卷积神经网络的原理及其在街道字符识别中的应用。接着讨论了数据预处理、网络结构设计和训练过程中的注意事项。最后通过实验验证了本方法的有效性，并对未来的研究方向进行了展望。关键词：街道字符识别、卷

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2024-12-05

基于低复杂度随机分组检测的LTE核心网入侵识别随着移动互联网的普及，LTE（Long-TermEvolution）成为了目前最成熟的4G技术，其应用范围广泛，包括移动通信、物联网、智能城市等。然而，随着LTE网络规模的扩大和应用场景的多样化，网络中的安全威胁和入侵行为也在增加，这就需要对LTE核心网进行安全监控和入侵识别。常用的入侵检测方法包括基于规则、基于统计、基于机器学习等，但这些方法通常需要大量的计算资源和数据采集，而且可能会受到隐私保护的限制。因此，我们提出了一种基于低复杂度随机分组检测的LTE核

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基于卷积神经网络的网页信息资源定向抽取方法研究基于卷积神经网络的网页信息资源定向抽取方法研究摘要：随着互联网的发展，网页中所含的信息资源日益复杂且庞大。如何从海量的网页中高效准确地抽取所需信息资源，成为了信息检索和数据挖掘领域的一项重要研究课题。本文基于卷积神经网络，提出了一种网页信息资源定向抽取方法，该方法将网页结构和内容特征相结合，通过卷积神经网络模型进行信息资源的定向抽取，具有较好的效果和可行性。关键词：卷积神经网络；网页信息资源；定向抽取；特征提取1.引言随着互联网的迅速发展，网页成为人们获取信息

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2024-12-05

基于区块链及分层加密技术的数据传输控制系统设计随着大数据时代的到来，数据的安全问题变得越来越重要。目前，数据存储、传输和处理的安全方案多种多样，但是任何一个系统都存在着安全漏洞，因此需要更加安全、高效的数据安全方案。基于区块链及分层加密技术的数据传输控制系统就是一种较好的解决方案。一、背景现代数据传输存在许多安全问题，如恶意攻击、数据泄露和底层协议漏洞等。为此，需要设计一种高效、安全的数据传输控制系统，以保证数据传输的安全。区块链技术被认为是一种具有去中心化、不可篡改、安全性高、且易于扩展的技术。分层加密

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基于卷积神经网络的应用层协议识别方法基于卷积神经网络的应用层协议识别方法摘要：随着互联网的快速发展，应用层协议的识别对网络管理和安全监控非常重要。本文提出了一种基于卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）的应用层协议识别方法。该方法利用CNN的优势，通过对网络流量数据进行特征提取和分类，实现对不同应用层协议的识别。实验结果表明该方法在协议识别精度和效率方面具有较好的性能。1.引言随着互联网的快速发展，应用层协议的识别在网络管理和安全监控方面扮演着重要的角色。应用层协议识

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2024-12-05

基于分层优化方法的BP神经网络光伏出力预测随着太阳能技术的发展，光伏发电作为一种可再生能源，在能源领域越来越受到重视。然而，由于光伏发电受到天气等因素的影响，其出力具有波动性和不确定性，给电网的应用带来了一定的挑战。因此，预测光伏出力具有重要的意义。光伏出力的预测可以提高电网的稳定性和可靠性，引导电价合理定价，优化电力调度等。针对这个问题，BP神经网络被广泛应用于光伏出力预测。BP神经网络可以适应复杂的非线性系统建模，不需要显式的数学模型，适用于大规模数据处理。而对于复杂的光伏发电系统，基于分层优化方法的

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2024-12-05

基于卷积神经网络的电缆同轴度检测技术基于卷积神经网络的电缆同轴度检测技术摘要：电缆同轴度是指电缆外部绝缘和内部导体之间的相对位置。良好的同轴度是保证电缆传输信号质量的重要指标。本文提出了一种基于卷积神经网络的电缆同轴度检测技术。该技术通过使用卷积神经网络算法和大量带标签的训练数据，实现了对电缆同轴度进行准确快速的检测。关键词：电缆同轴度检测技术卷积神经网络1.引言电缆是现代通信和能源传输的重要组成部分。在电缆传输中，电缆同轴度是指电缆的外部绝缘和内部导体之间的相对位置。同轴度的好坏直接影响着电缆的信号传输

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2024-12-05

基于卷积神经网络的直流XLPE电缆局部放电模式识别技术基于卷积神经网络的直流XLPE电缆局部放电模式识别技术摘要：直流交联聚乙烯电缆（XLPE）广泛应用于电力系统中，并且局部放电是导致电缆故障的主要原因之一。因此，对直流XLPE电缆的局部放电进行准确且及时的监测至关重要。本论文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的直流XLPE电缆局部放电模式识别技术，该技术能够准确识别局部放电模式，从而实现电缆故障的早期预警和检测。第1章引言1.1背景直流XLPE电缆作为输配电系统中的重要组成部分，承载着输送电能的重要任

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