简介:摘要:随着信息技术以及互联网的快速发展,网络安全问题日益突出。本研究旨在探讨结合人工智能技术对网络安全进行有效检测和防护。首先,通过构建一种基于人工智能的网络安全威胁感知模型,对网络异常行为进行精确快速识别。其次,基于深度学习的网络入侵检测系统用于识别各种未知的或者复杂的入侵方式。研究结果显示,相比于传统的基于规则和特征的检测技术,基于人工智能技术的网络安全防护系统对于网络安全威胁的检测准确率显著提高,且对大规模和复杂的网络环境均能提供有效防护。此外,该技术还具有学习能力强、自我适应能力强等优势,对于未知的网络威胁也能及时作出准确反应。本研究成果对于提高网络安全防护水平以及保障网络空间安全具有重要的实践意义。
简介:摘要:随着现代制造业的快速发展,对机械零件的尺寸测量精度和效率提出了更高的要求。基于机器视觉的机械零件尺寸测量技术成为研究热点,具有非接触、实时、高精度等优点。本文针对现有测量技术存在的问题,设计了一种基于机器视觉的机械零件尺寸测量系统。首先,分析了机器视觉测量系统的硬件组成,包括计算机、图像传感器、镜头、光源和载物台等部件。然后,探讨了系统软件的设计,包括图像采集、预处理、特征提取、尺寸测量和误差分析等环节。最后,通过实验验证了系统的可行性和有效性。本文的研究为机械零件尺寸测量提供了新的思路和方法,对提高我国制造业竞争力具有重要意义。