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《网络信息对抗》课程教学资源(PPT课件讲稿)第二章 了解TCP/IP
文档格式:PPT 文档大小:154KB 文档页数:83
这一章将首先回顾TCP/IP体系结构。参与系统中TCP/IP协议配置和有关网络访问的某些重要文件,因为它们本身的重要性以及对系统的安全具有重要的影响,在这一章将做较为详细的探讨。最后将简单介绍TCP/IP的一些守护程序及协议
清华大学计算机系:内容中心网络CCN研究进展(闵二龙、陈震、许宏峰、梁勇)
文档格式:PDF 文档大小:555.12KB 文档页数:10
当前以信息中心网络(ICN)为代表的未来网络的研究发展迅速,并越来越得到研究人员的关注。本文综述了内容中心网络(CCN)的相关研究,CCN网络是ICN研究热点之一,CCN网络在内容分发效率,网络安全和部署方面具有显著的优势
电子工业出版社:《管理信息系统设计教程》教学资源(PPT课件)第五章 系统设计
文档格式:PPT 文档大小:1.83MB 文档页数:123
5.1 系统总体设计 5.2 系统数据库设计 5.3 代码设计 5.4 输入∕输出及界面设计 5.5 模块功能与处理过程设计 5.6 系统安全设计 5.7 系统设计报告
武汉大学计算机学院:《密码学》课程教学资源(讲稿)第十一讲 数字签名(1/2)
文档格式:PDF 文档大小:96.39KB 文档页数:31
一、数字签名的基本概念 ①在人们的工作和生活中,许多事物的处理需要当事者签名。 ②签名起到确认、核准、生效和负责任等多种作用。 3签名是证明当事者的身份和数据真实性的一种信息。 ④签名可以用不同的形式来表示
浙江大学:《管理信息系统 Management Information System》课程教学资源(PPT课件)第四章 通信与计算机网络
文档格式:PPT 文档大小:329.5KB 文档页数:80
一、计算机网络的发展和作用 二、远程通信(telecommunications)基础 三、计算机网络(computer network) 四、Internet(互联网) 五、管理信息系统的空间分布结构 六、保护企业网络安全运行 七、网络编程
《商务网站设计实用教程》课程教学资源(PPT课件)第七章 商务网站的管理与维护
文档格式:PPT 文档大小:1MB 文档页数:33
网站创建后,意味着网站开始提供服务,此时, 不但要对网站进行日常管理与维护,由于企业 的经营情况会不断发生变化,网站的内容也需 要随之更新优化,网站才会更加吸引访问者并 树立网站的良好印象。 网站在设计、制作完成后,需要经过测试才能 发布到服务器上提供给网络用户访问;要提高 网站的用户访问量,网站推广宣传工作是必不 可少的;另外,由于计算机网络的开放性、互 联性等特征,致使网络易受黑客、恶意软件和 其他不轨行为的攻击,所以网上信息的安全和 保密也已经成为一个至关重要的问题
安徽理工大学:信息安全专业教学资源(讲稿)信息安全专业介绍 An Introduction to Specialty in Information
文档格式:PPT 文档大小:661KB 文档页数:25
安徽理工大学:信息安全专业教学资源(讲稿)信息安全专业介绍 An Introduction to Specialty in Information
《旅游管理信息系统》课程PPT教学课件(Tourism Management Information System)第七章 旅游管理信息系统维护与管理技术
文档格式:PPT 文档大小:359.5KB 文档页数:31
了解软件质量、度量的含义,掌握 管理信息系统开发过程和运行过程中 的组织管理技术,熟悉信息系统的安 全概念和安全防护措施
安顺学院:《计算机应用基础 Fundamentals of Computer》课程教学资源(PPT课件讲稿)第九章 信息安全与职业道德
文档格式:PPTX 文档大小:358.38KB 文档页数:21
9.3 职业道德与相关法规 9.2 计算机中的信息安全 9.1 信息安全概述
基于YOLOv3的无人机识别与定位追踪
文档格式:PDF 文档大小:892.93KB 文档页数:7
近年来,无人机入侵的事件经常发生,无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜,在人群密集的地方容易引发安全事故,所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案,但大多成本高昂,实施困难。在5G背景下,针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法,基于深度学习的算法进行无人机目标检测,进而识别无人机,并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机,YOLOv3算法是YOLO(You only look once,一次到位)系列的第三代版本,属于one-stage目标检测算法这一类,在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID(Proportion integration differentiation,比例积分微分)算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机,再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标,从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集,并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注,数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练,训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率,在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度,可实现实时追踪
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