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匿名网络洋葱地址快速生成算法的研究
【摘 要】
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高速发展的互联网成为了人们生活中必不可少的工具,越来越多的人使用互联网导致网络上传输的信息量巨大,因此信息的安全也受到威胁。大数据时代到来,本应该属于个人的隐私信息却成为互联网巨头手中的资本,个人信息被私自交易,使人们的日常生活受到困扰。不仅如此,诸多不法分子通过各种漏洞窃取个人重要信息对用户进行诈骗、盗取用户个人财产,造成严重的经济损失,因此匿名网络越来越受人们的重视。匿名网络通常也被应用于暗网
【机 构】
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扬州大学
【出 处】
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扬州大学
【发表日期】
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2021年08期
【基金项目】
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其他文献
随着我国高速列车规模的不断扩大,其运行的安全性也越来越重要。牵引系统作为高速列车信息控制系统中的核心单元,为列车运行提供可靠的牵引力。然而,电机轴承的磨损以及各种电子器件的老化等缓变微小故障普遍存在于牵引系统中。随着时间的推移,故障程度不断加深,甚至危害系统的安全。因此,实现牵引系统缓变微小故障的诊断以及寿命预测对保障高速列车安全运行具有重要意义。本文以高速列车牵引系统为研究对象,开展缓变微小故障
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组合动力重复使用运载器飞行试验的过程可描述为飞行器首先由火箭助推垂直起飞,到达窗口后动力分离,飞行器自主飞行上升,完成试验任务后无动力飞行返回。每一个飞行阶段的飞行器特性与飞行任务都不相同,为了完成飞行试验,完备可靠的飞行控制系统是必不可少的。本文从工程应用的角度出发,研究全过程重要飞行阶段的控制律设计方法,为组合动力重复使用运载器飞行试验的完成提供控制理论的支持。首先,针对飞行器助推段纵向运动不
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自上个世纪九十年代以来,无人机在军事以及民用领域都得到了广泛的应用,如目标打击、农林植保、航拍娱乐等。相较于单架无人机,无人机编队在容错性、灵活性以及协作性方面都有着无可比拟的优势,因而成为当今世界无人机领域中的研究热点。然而,由于飞行环境以及编队系统自身的复杂特性等客观原因,发生故障的概率也随之增大。因此,为了保证无人机编队系统具有很强的安全性与可靠性,设计有效可行的无人机编队系统故障诊断与容错
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行人检测作为计算机视觉的重要研究方向之一,近年来已经取得许多具有重大意义的进展,并广泛地应用于现实生活的各个领域。随着卷积神经网络在图像分类领域的突破,基于深度学习的行人检测算法逐渐成为新的研究热点。其通过卷积神经网络自动提取稳健的行人特征,从而取代传统算法中手工设计特征的方式,极大提升了行人检测算法的性能。而当该类算法应用到复杂交通场景中时,由于行人被遮挡、多尺度、背景复杂等因素的存在,检测算法
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自动驾驶等应用场景需要实时获取全局位置信息,满足以导航定位为基础的各种任务需求。在复杂的室外环境中,GPS或视觉传感器容易受到遮蔽或干扰,无法保障长时间运行下的定位性能。激光雷达因其精确的感知能力和强大的抗干扰能力,成为这类应用中极为重要的传感器。在SLAM研究中,全局定位属于回环检测模块,通常需要依赖视觉传感器,当前对激光回环检测的研究较少。因此,本文为满足室外场景下的实时全局定位需求,具体结合
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树障严重危害着电力线路系统的安全运行,吊挂刀锯树障清理空中机器人(Tree Barrier Cleaning Aerial Robot with Suspended Saws,TBCARSS)能够使用吊挂刀锯对横向生长的树障进行切割清理。本文针对吊挂刀锯树障清理空中机器人的飞行控制技术开展研究。首先,使用三维软件对TBCARSS进行结构设计,分析空中机器人飞行与作业原理,采用牛顿欧拉方程和拉格朗日
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无人直升机吊挂系统可运输较大体积和质量的货物,在军用和民用领域都有着广泛应用。但在无人直升机运输飞行过程中吊挂负载的振荡是不可避免的,这很可能会威胁到无人直升机的飞行安全。因此本文基于吊索为刚体的假设,研究了无人直升机刚体吊挂系统非线性动力学模型的建立、基于系统能量分析的自适应鲁棒减摆控制、基于无人直升机运动规划的自适应鲁棒减摆控制、基于滑模反步法的自适应鲁棒减摆控制和基于干扰观测器的鲁棒减摆控制
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电力线路通道附近的树障严重影响着线路的安全运行,传统的人工清障方式效率较低,且存在着较大的人员安全风险。针对以上问题,本文提出使用空中机器人带载刀具进行作业的清障方式。为缓解空中机器人在姿态控制以及续航方面的压力,必须研究并设计一款清障作业高效、控制性能优良的轻型刀具系统。首先,针对空中机器人的作业特点和带载能力,完成了刀锯及其驱动方式的选型。为提高刀具系统性能,设计了单锯、双锯和刀锯平面可旋转等
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倾转旋翼机是一种新型的具有特殊飞行特性的飞行器,它通过在飞机机翼上安装一个可以旋转的短舱角来实现其直升机模态和固定翼模态之间的转换。倾转旋翼机兼具了直升机和固定翼飞机的很多优点,因为其可以像直升机一样直升直降,并且能够像固定翼飞机一般实现高空远程巡航,所以可以不受地形的限制。因此,倾转旋翼机具有三种飞行模式:直升机模式、过渡模式和固定翼模式。由于短舱角的过渡倾转会导致机体的气动参数不断发生变化,因
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随着数据采集技术的快速发展,数据规模急剧增加。在模式识别、机器学习、以及计算机视觉等领域中,相同对象集可以采用不同的特征进行描述,这种数据被称为多视图数据。由于每个视图一般具有较高的维度,因此直接使用原始多视图数据进行相关任务学习,往往会导致学习性能不佳等问题。因此,有必要对高维多视图数据进行联合降维。偏最小二乘(PLS)和典型相关分析(CCA)是两种经典的多元统计分析方法,非常适合于多视图特征抽
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