一种基于RepVGG的图像分类方法
胡益博，杨舒鹏，马思雨...
摘要：针对传统基于深度学习的图像分类模型，所存在模型训练过程中由于网络层增
加所导致过拟合的问题，提出了一种基于RepVGG的图像分类方法。文章基于RepVGG模
型进行优化，在优化的模型中引用残差注意力机制增强网络对图像特征的提取，并且
采用全卷积层替代全连接以提高模型对图像特征信息的处理能力。实验结果表明，本
文所提出的方法具有较高的精确度，其最高准确率为96.3%,证明了本优化算法的有效
性。
关键词：    RepVGG;图像分类;残差注意力;全卷积层;


基于典型木马的综合检测方法研究
张庆凯，陈欢，杨立峰，柯立志
摘要：随着计算机网络规模不断扩大，计算机网络已然成为了基础设施，木马等恶意
病毒对用户的威胁也越来越大。在攻击与检测的持续对抗中，木马设计者为了谋取更
大的利益，不断地对木马进行迭代与变种。文章在对木马的概念、分类、隐藏机制、
检测技术等方面进行分析的基础上，提出了一种基于典型木马的综合检测方法，并基
于此开发了一套以综合检测技术为核心的木马检测系统。实践表明，本文提出的方法
，具有很好的木马攻击抵抗效果。
关键词：    木马检测;特征码检测;行为分析;系统设计;综合检测;


基于联邦学习的医教协同数据安全模型研究
王以伍，冯军
摘要：文章针对医疗领域数据共享和隐私安全问题展开研究，提出了一种基于联邦学
习的医教协同数据安全模型。首先介绍了医疗数据共享中存在的隐私泄露和安全风险
，以及传统集中式数据训练方法的局限性。随后阐述了联邦学习的基本原理和优势，
以及其在医教协同数据安全方面的潜在应用。在此基础上，提出了一种基于联邦学习
的医教协同数据安全模型，该模型在保护数据隐私、实现分布式数据合作、提高数据
安全性和数据多样性方面对深化医教协同有推广价值。
关键词：    联邦学习;医教协同;数据隐私;模型聚合;


基于微服务的中小型B2C电商抢购系统的设计与实现
梁自豪，荆浩，李雪源
摘要：限时抢购等促销活动产生的峰值流量导致电商系统出现系统崩溃、响应缓慢等
问题，需要在资源有限情况下提高系统对峰值流量的承载能力，并保证限时抢购活动
进行时数据的一致性。通过微服务架构提高系统对峰值流量的承载能力需要将原有的
单体架构电商系统按功能拆分成若干个微服务，以降低代码耦合度，并解决峰值流量
下的商品超卖问题。论文首先设计了系统微服务架构以实现系统的水平扩展；在解决
方案中，使用Redis哨兵模式分布式缓存集群提高系统对于峰值流量的承载能力；并根
据Redis单线程执行命令的特性解决限时抢购过程中商品超卖问题。
关键词：    微服务;限时抢购;缓存;


基于深度学习的行人检测跟踪及距离测定研究
张熠辰
摘要：突发的传染性疾病引起了广泛的关注，预防感染最佳的方法之一就是尽可能的
避免接触到传染性疾病病毒，最直接的方式就是控制好距离，即保持人们之间的社交
距离。基于深度学习提出了一种对于人群目标检测跟踪以及距离测定的方法。基于深
度学习的算法有准确度高、实时性强、泛化能力强、有一定的抗干扰能力、良好的扩
展性等优点。由于摄像机与地面有一定的倾斜角，而不是直接垂直朝下(正投影),所以
文本采用透视变换算法将图像校正成正投影的形式，以便于我们确定目标之间的距离
。采用Ghostnet轻量化主干网络作为Backbone网络的基础结构，将网络结构精简，减
少了模型的计算量以及参数量，但同时也保证了检测的性能。
关键词：    深度学习;目标检测;目标跟踪;透视变换算法;


基于深度确定性策略梯度算法的新型有源配电网分区协同调控方法
何剑军
摘要：随着分布式新能源在配电网中的不断普及和应用，传统的配电网调控方法已经
难以满足日益复杂的新型有源配电网调控需求。为了解决这一问题，文章提出了一种
基于深度学习技术的新型调控方法。为了解决新型有源配电网内新能源波动引起的局
部区域有功平衡问题，设计了新型有源配电网分区方法；建立了新型有源配电网多层
优化调控马尔可夫决策模型；最后，利用深度确定性策略梯度算法对优化模型进行求
解。仿真结果表明，所提方法能够有效响应新型有源配电网的调控需求，提升新型有
源配电网调控水平。
关键词：    新型有源配电网;动态分区;人工智能;协同调控;分布式电源;





长江信息通信. 2024,37(04)