山東信息通信技術研究院學術論文集 郭建民 9787502384227

山東信息通信技術研究院學術論文集 郭建民 9787502384227 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

郭建民 著
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店鋪: 天樂圖書專營店
齣版社: 科技文獻齣版社
ISBN:9787502384227
商品編碼:29518241302
包裝:平裝
齣版時間:2013-11-01

具體描述

基本信息

書名:山東信息通信技術研究院學術論文集

定價:98.00元

作者:郭建民

齣版社:科技文獻齣版社

齣版日期:2013-11-01

ISBN:9787502384227

字數:

頁碼:

版次:1

裝幀:平裝

開本:16開

商品重量:0.4kg

編輯推薦


內容提要


《山東信息通信技術研究院學術論文集》又有對信息通信工作的真知灼見。論文注重理論和實踐的結閤,有新意,富有時代氣息。這部文集的齣版,適應形勢發展的要求,為各行業、各領域從事信息通信研究、開發、服務、教學的人員和有關領導及管理工作者。

目錄


作者介紹


文摘


序言



《山東信息通信技術研究院學術論文集》 郭建民 9787502384227 篇目一:基於深度學習的高效網絡流量分類技術研究 隨著互聯網技術的飛速發展,網絡流量呈現齣爆炸式增長的態勢,同時也變得日益復雜多樣。如何準確、高效地識彆和分類網絡流量,是當前網絡管理、安全防護、資源調度等領域麵臨的關鍵挑戰。傳統基於端口號、包頭元數據等特徵的網絡流量分類方法,在麵對應用層協議僞裝、端口復用、加密流量等問題時,效果大打摺扣,精度和效率都難以滿足日益增長的需求。 本研究著眼於解決上述難題,提齣瞭一種基於深度學習的高效網絡流量分類技術。深度學習模型,尤其是捲積神經網絡(CNN)和循環神經網絡(RNN)及其變種,在處理高維、時序數據方麵展現齣強大的能力。與傳統機器學習方法相比,深度學習模型能夠自動提取數據深層抽象特徵,無需手動設計和選擇特徵,大大降低瞭人工乾預的成本,並有望獲得更高的分類精度。 研究首先對網絡流量的特徵進行深入分析,包括原始包數據、流級彆的統計特徵(如包大小分布、包到達間隔、字節數、包數等)以及更深層的應用層協議特徵。我們探索瞭如何將這些異構數據進行有效的預處理和融閤,以適應深度學習模型的輸入要求。針對原始包數據,我們將其轉化為二維的圖像錶示,使其能夠被CNN有效地處理,捕捉數據包內容中的空間依賴關係。對於流級彆的統計特徵,我們將其序列化,利用RNN及其變種(如LSTM、GRU)來學習流量在時間維度上的動態變化模式。 在模型設計方麵,我們提齣瞭一種混閤深度學習模型,結閤CNN和RNN的優勢。CNN部分負責提取每個數據包的局部抽象特徵,捕捉數據包內容的深層結構信息;RNN部分則負責整閤連續數據包的特徵序列,學習網絡流量的動態行為和時序依賴性。通過這種方式,模型能夠同時考慮數據包的靜態內容和流的動態演化,從而更全麵、準確地刻畫網絡流量的特徵。 為瞭提高模型的訓練效率和泛化能力,我們采用瞭多種優化策略。包括但不限於:使用批量歸一化(Batch Normalization)加速收斂並穩定訓練;采用Dropout技術防止過擬閤;精心設計損失函數,並結閤Adam、RMSprop等先進的優化器進行模型參數更新。同時,我們還對模型架構進行瞭調優,包括網絡層數、節點數量、捲積核大小、激活函數選擇等,以找到最優的模型配置。 為瞭評估所提齣方法的有效性,我們構建瞭一個包含多種常見應用協議(如HTTP、FTP、P2P、視頻流、VoIP等)的真實網絡流量數據集。我們對數據集進行瞭細緻的標注,並將其劃分為訓練集、驗證集和測試集。實驗結果錶明,本文提齣的基於深度學習的混閤模型在網絡流量分類任務上取得瞭顯著的性能提升,其準確率、召迴率和F1分數等關鍵指標均優於傳統的基於機器學習的方法和單一的深度學習模型。 進一步地,我們分析瞭模型在處理噪聲數據、未知應用協議以及加密流量等場景下的魯棒性,並探索瞭模型的可解釋性。研究成果不僅為解決當前網絡流量分類的難題提供瞭新的思路和技術手段,也為構建更智能、更高效的網絡管理和安全體係奠定瞭理論和實踐基礎。 篇目二:基於邊緣計算的智能安防監控係統優化研究 隨著社會信息化進程的不斷深入,城市安全和公共秩序的維護日益受到重視。傳統的安防監控係統雖然能夠記錄和迴溯事件,但在實時性、響應速度以及數據處理能力上存在明顯瓶頸,尤其是在海量視頻數據的實時分析和決策方麵。邊緣計算的興起為解決這些問題提供瞭新的契機。邊緣計算將計算和存儲能力部署在靠近數據源的網絡邊緣,能夠顯著降低數據傳輸延遲,提升處理效率,並有助於保護隱私。 本研究緻力於構建一個基於邊緣計算的智能安防監控係統,並對其進行優化。該係統旨在利用邊緣服務器強大的計算能力,對采集到的視頻流進行實時的智能分析,包括但不限於目標檢測、人臉識彆、行為分析、異常事件預警等,並將分析結果和關鍵信息推送至雲端平颱或直接觸發本地警報,從而實現更快速、更智能的安防響應。 係統的核心在於邊緣端智能分析模塊的設計與部署。我們首先研究瞭適用於嵌入式設備和邊緣服務器的輕量級深度學習模型,如MobileNet、YOLOv3-tiny等,以滿足在計算資源受限的邊緣環境中高效運行的需求。通過模型剪枝、量化等技術,進一步壓縮模型體積,降低計算復雜度,使其能夠以較低的功耗實現高精度的實時識彆和分析。 在係統架構設計上,我們采用瞭“邊緣-雲協同”的模式。邊緣端負責對原始視頻數據進行實時預處理和智能分析,提取有價值的信息;雲端平颱則負責對邊緣端匯聚的結構化數據進行宏觀分析、長期存儲、模型訓練更新以及跨區域的協同調度。這種分層協同的架構能夠充分發揮邊緣計算的低延遲優勢和雲計算的強大算力優勢。 為瞭優化邊緣計算的資源利用率和處理性能,我們提齣瞭一係列優化策略。首先,研究瞭視頻流的智能分塊與並行處理技術,將視頻流分割成更小的單元,並利用多核CPU或GPU進行並行計算,最大限度地提高處理吞吐量。其次,我們探索瞭基於動態負載均衡的資源調度算法,根據當前邊緣服務器的負載情況,智能地分配計算任務,避免單點過載,確保係統的穩定運行。 在人臉識彆和行為分析方麵,我們集成瞭先進的算法。人臉識彆模塊能夠實現高精度的人員身份驗證和追蹤,即使在光照變化、遮擋等復雜環境下也能保持較好的性能。行為分析模塊則能夠識彆諸如跌倒、打鬥、徘徊、聚集等異常行為,並及時發齣預警。這些功能能夠極大地提升監控的智能化水平。 此外,隱私保護是智能安防監控係統中一個不容忽視的問題。本研究在邊緣端實現瞭部分敏感信息的本地化處理,例如,在進行人臉識彆時,可以將非關鍵人臉信息進行模糊化或刪除,僅將關鍵識彆結果上傳至雲端,從而在保證監控效率的同時,最大程度地保護個人隱私。 係統優化還包括瞭網絡通信的效率提升。我們采用瞭高效的編碼格式(如H.265)和輕量級的通信協議(如MQTT),減少瞭網絡帶寬的占用,降低瞭數據傳輸的延遲。同時,我們還研究瞭邊緣節點之間的協同機製,使得多個邊緣節點能夠共享信息,協同完成更復雜的監控任務。 通過在真實場景中的部署和測試,該基於邊緣計算的智能安防監控係統展現齣瞭優異的性能。相較於傳統的集中式雲處理模式,該係統顯著縮短瞭事件響應時間,降低瞭網絡傳輸壓力,並提高瞭整體的安防預警能力。研究成果為構建更先進、更高效、更安全的智慧城市安防體係提供瞭有力的技術支撐。 篇目三:基於5G網絡下的車聯網通信安全挑戰與對策研究 隨著5G技術的商用部署,車聯網(Internet of Vehicles, IoV)正迎來前所未有的發展機遇。5G網絡以其高帶寬、低時延、廣連接的特性,為車聯網的海量數據傳輸、實時交互以及豐富的應用場景提供瞭堅實的基礎。然而,伴隨而來的是更加嚴峻的網絡安全挑戰。車聯網係統涉及車輛、基礎設施、雲端平颱等多個實體,其通信過程的開放性、數據的敏感性以及通信的實時性要求,使得車聯網麵臨著來自網絡攻擊、數據泄露、隱私侵犯等一係列安全威脅。 本研究深入探討瞭基於5G網絡下車聯網通信麵臨的主要安全挑戰,並提齣瞭一係列針對性的應對策略。我們首先分析瞭5G技術特性對車聯網安全帶來的影響。例如,5G的低時延可能被惡意利用於發起DDoS攻擊,實現快速的拒絕服務;廣連接特性增加瞭攻擊麵的擴大;蜂窩網絡切片雖然能夠提高服務質量,但也可能引入新的安全漏洞。 在安全挑戰方麵,我們重點關注以下幾個方麵: 1. 身份認證與接入控製的安全: 在大規模、異構的車聯網環境中,如何對海量的車輛、路側單元(RSU)等進行安全、高效的身份認證,防止非法設備接入網絡,是保障通信安全的首要任務。傳統的基於證書的認證方法在海量設備麵前麵臨效率和管理上的挑戰。 2. 通信數據傳輸的機密性與完整性: 車輛在行駛過程中會産生大量敏感數據,如位置信息、駕駛行為、乘客信息等。這些數據一旦被竊取或篡改,將可能導緻隱私泄露、交通事故甚至安全事故。如何在5G網絡下保證數據在傳輸過程中的機密性和完整性,防止竊聽和篡改,是關鍵的技術難題。 3. 隱私保護問題: 車聯網應用涉及大量的個人隱私信息。用戶在享受便捷服務的同時,其行蹤、偏好等信息可能被收集和濫用。如何在滿足通信需求和應用功能的前提下,最大程度地保護用戶隱私,是亟待解決的倫理和技術問題。 4. 惡意攻擊與威脅: 5G環境下的車聯網麵臨著更加多樣化的攻擊手段,包括但不限於:拒絕服務(DoS/DDoS)攻擊、中間人攻擊(Man-in-the-Middle, MITM)、數據篡改、惡意軟件注入、信息竊取等。這些攻擊可能導緻交通癱瘓、信息泄露甚至危及生命安全。 5. 安全更新與漏洞管理: 車聯網係統是一個復雜的軟硬件集成係統,其更新迭代頻繁。如何對分布在海量車輛上的軟件和固件進行安全、高效的遠程更新,並及時修復存在的安全漏洞,是保障係統長期安全的重要環節。 針對上述挑戰,本研究提齣瞭一係列創新性的對策: 基於輕量級密碼學和AI的混閤認證機製: 結閤5G網絡特性,設計輕量級的身份認證協議,同時利用人工智能技術對通信行為進行異常檢測,及時發現和阻止非法接入。 端到端加密與安全傳輸協議: 采用先進的加密算法(如TLS 1.3)實現通信數據的端到端加密,保證數據的機密性和完整性。同時,探索利用5G網絡切片技術為敏感通信提供專用、隔離的安全通道。 差分隱私與匿名化技術: 在數據采集和傳輸過程中引入差分隱私技術,對敏感信息進行匿名化處理,確保個體隱私不被泄露。 基於區塊鏈的分布式安全管理: 利用區塊鏈的去中心化、不可篡改特性,構建一個安全的分布式賬本,用於管理車輛身份、通信日誌以及安全更新記錄,提高係統的透明度和可信度。 智能入侵檢測與威脅情報共享: 構建基於機器學習的實時入侵檢測係統,能夠快速識彆和響應各類網絡攻擊。同時,建立車聯網安全威脅情報共享平颱,促進各方信息互通,共同應對安全威脅。 安全OTA(Over-the-Air)更新機製: 設計安全的OTA更新機製,確保軟件更新過程的可信、高效,並支持對更新的驗證和迴滾,防止惡意更新的注入。 通過對這些安全挑戰的深入分析和提齣係統性的對策,本研究旨在為構建一個安全、可靠、可信的5G車聯網生態係統提供重要的理論指導和技術支持,從而加速車聯網技術的普及和應用,為智能交通和智慧城市的發展貢獻力量。

用戶評價

評分

對於一本學術論文集,除瞭其內在的學術價值,我還非常關注它的“應用導嚮”和“理論深度”之間的平衡。信息通信技術,畢竟是一門應用性極強的學科,理論的創新最終還是要服務於實際的通信需求。因此,我希望這本書中的論文,既能有紮實的理論基礎,嚴謹的數學推導,又能清晰地闡述其研究的實際意義和潛在的應用前景。比如,某個關於新型編碼技術的論文,不僅要解釋其編碼原理,還要說明它如何能夠提高數據傳輸的可靠性,或者降低傳輸帶寬。再比如,一篇關於網絡切片技術的文章,除瞭理論模型,還要探討它如何應用於工業互聯網、自動駕駛等具體場景。郭建民的署名,以及“山東信息通信技術研究院”這個平颱,讓我覺得這很可能是一份集結瞭該地區在信息通信技術領域最優秀的智慧結晶。我期待能在這本書中找到一些能夠啓發我解決實際問題的思路,或者為我的工作提供有價值的參考。即便有些研究還處於理論階段,但它們所展現的創新精神和解決問題的邏輯,同樣具有重要的學習價值,能夠拓寬我的思維邊界。

評分

這本書的名字聽起來就相當厚重,"山東信息通信技術研究院學術論文集"。光是這個名字,就勾勒齣瞭一幅嚴謹、專業、充滿學術氣息的畫麵。作為一個讀者,我首先會被它所吸引的是其內容可能涉及的深度和廣度。信息通信技術,這是一個日新月異、充滿挑戰的領域,涉及網絡、通信協議、數據傳輸、信號處理,甚至是人工智能在通信領域的應用。而“學術論文集”的標簽,則意味著書中匯聚的將是該領域前沿的研究成果、深入的理論探討和創新的實踐經驗。我設想著,其中或許有關於下一代移動通信技術(比如5G的後續演進,甚至6G的初步探索)的最新理論模型,又或者是關於網絡安全在日益復雜的通信環境下的防禦策略,再者可能還有關於物聯網(IoT)數據采集、處理和傳輸效率優化的創新算法。郭建民這個名字,作為一個作者的署名,同樣增添瞭幾分期待。我不清楚他在這領域的具體成就,但學術論文集通常是由該領域的權威專傢或團隊集體智慧的結晶,所以,可以預見的是,這本書裏的內容絕非泛泛而談,而是經過嚴格的同行評審,具有相當的學術價值和參考意義。對於那些在信息通信領域深耕的研究者、工程師、甚至是學生來說,這無疑是一本值得細細品讀、深入研究的寶庫,它可能為他們帶來新的研究思路,解決實際工作中遇到的難題,或者幫助他們快速掌握該領域的最新動態。

評分

“學術論文集”這個詞,總會讓人聯想到厚重的紙頁和密集的文字,但作為一名對前沿科技充滿好奇心的讀者,我更看重的是它所承載的“知識密度”。信息通信技術,是現代社會運行的基石,從我們日常使用的手機信號,到支撐互聯網的龐大網絡,再到各種智能設備的互聯互通,無不依賴於此。這本書,很可能就是山東省在信息通信技術領域研究實力的一個縮影。我猜測,裏麵會收錄一些具有地方特色的研究成果,比如針對山東地區特定地理環境或産業需求的通信技術解決方案,或者是在某個細分領域(如智慧城市通信、海洋通信、或者是工業互聯網應用)具有突破性進展的研究。郭建民的名字,或許代錶著一個專注於某個技術方嚮的領軍人物,他的研究成果,很可能就集中在這本論文集中的某個重要篇章。我期待能夠從中看到一些獨特的視角和創新的方法,這些或許是我在其他地方難以獲取的。即使有些內容過於專業,我也會嘗試去理解其中蘊含的科學原理和技術思路,因為瞭解這些最前沿的學術探索,本身就是一種智力上的享受,也能幫助我更好地理解這個日新月異的世界。

評分

每次看到“學術論文集”這樣的字眼,我腦海中總會浮現齣實驗室裏閃爍的儀器,以及夜深人靜時,研究人員埋頭苦乾的場景。這本書,山東信息通信技術研究院學術論文集,郭建民,9787502384227,對我來說,不僅僅是一本書,更像是一扇窗,讓我得以窺探信息通信技術最前沿的研究陣地。我很好奇,這本書裏到底包含瞭多少關於“未來”的信息。信息通信技術的每一次進步,都深刻地改變著我們的生活方式和社會形態。比如,曾經的2G,讓我們有瞭語音通話;3G,讓我們能夠上網;4G,讓我們能夠流暢地觀看視頻;而5G,則為萬物互聯奠定瞭基礎。那麼,這本書裏的研究,是否在探討6G的通信速率、連接密度、延遲要求,甚至是全新的通信範式?又或者,是在研究如何讓通信網絡更加綠色、節能?我設想,其中可能有一部分內容,是關於人工智能與通信的深度融閤,比如利用AI來優化網絡流量調度、提升信號質量、或者實現更智能的網絡安全防護。這些前沿的探索,往往是推動社會進步的強大引擎,瞭解它們,能夠讓我對未來的社會發展有更清晰的預判。

評分

這本書的封麵設計,雖然我還沒看到實物,但光是想到“山東信息通信技術研究院學術論文集”這幾個字,我就開始在腦海中勾勒齣一幅冷靜、理性、略帶科技感的畫麵。它或許不會有花哨的插圖或炫目的色彩,而是以一種沉穩、專業的設計風格來傳達其學術性質。書籍的裝幀質量,我尤其看重。一本優秀的學術著作,其紙張的觸感、印刷的清晰度、以及裝訂的牢固度,都能在很大程度上影響閱讀的體驗。我希望它采用的是高質量的紙張,閱讀時不會有刺眼的熒光感,也不會輕易摺損;字體的選擇和排版也要考究,確保長篇幅的專業內容易於閱讀和理解。信息通信技術本身就是一個高度專業化的領域,涉及大量的公式、圖錶和技術術語。因此,本書的排版設計至關重要。我期待它能夠有清晰的章節劃分、恰當的圖錶標注、以及嚴謹的參考文獻格式。對於我這樣的普通讀者而言,雖然可能無法完全理解每一篇論文的深層含義,但良好的排版能夠讓我更容易地抓住文章的重點,理解作者的邏輯思路。而且,這本書的齣版信息,書號9787502384227,也讓我有瞭一種“官方認證”的安全感,意味著它是一本經過正規齣版流程的作品,內容的可信度也會更高。

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