2018年度“瑞萨杯”信息科技前沿专题邀请赛开赛在即
新华三杯2018年全国大学生数字技术大赛预选赛大纲
目录“新华三杯”2018年全国大学生数字技术大赛决赛大纲 (2)1概述 (2)1.1 文件说明 (2)1.2 决赛考试说明 (2)1.3 建议参加的培训和参考资料 (3)2决赛知识点分布 (4)2.1 路由协议 (4)2.2以太网交换及相关技术 (4)2.3 VPN技术 (5)2.4 WLAN技术基础 (5)2.5 IPv6技术 (5)2.6 高可靠性技术 (5)2.7 H3C云计算基础知识 (6)2.8 H3C SDN基础知识 (6)2.9 H3C DataEngine技术 (6)2.10 防火墙及安全防护技术 (6)“新华三杯”2018年全国大学生数字技术大赛决赛大纲1概述1.1 文件说明本文件是新华三技术有限公司在全国范围内举行的“新华三杯”2018年全国大学生数字技术大赛（后简称“大赛”）决赛的大纲，用于指导参赛人员复习备考。
1.2 决赛考试说明考试对象：所有参赛人员。
考试内容考试内容百分比备注路由协议25%以“H3CSE-RS认证教材HLRNT V2.0”中的内容为主以太网交换及相关技术25%以“H3CSE-RS认证教材CHPCN V2.0”中的内容为主VPN技术20%以“H3CSE-RS认证教材CSOW V2.0”中的内容为主WLAN技术基础5%以“网络学院WLAN教程”或者“H3CS-WLAN认证教材”中的内容为主H3C SDN基础知识5%以H3C SDN实训教材中的内容为主H3C云计算基础知识5% 以H3C云计算实训教材中的内容为主考试时长及分数笔试题型笔试采用现场闭卷考试形式，考生独立完成。
试题类型及数量如下：机试题型上机考试使用HCL模拟器（V2.1.1），试卷中包含若干个配置任务，考生根据试卷要求，独立完成相关配置任务，即得到相关分数。
HCL模拟器下载地址：/cn/Service/Document_Software/Software_Download/Other_Product/H3C_Cl oud_Lab/Catalog/HCL/1.3 建议参加的培训和参考资料建议参加的培训参考资料H3CS-WLAN认证教材构建H3C无线网络(V2.1)H3CS-IPV6认证教材IPv6技术(V1.0)H3C SDN实训手册H3C SDN实验课程教材用户手册20131105-H3C S5830V2[S5820V2]系列以太网交换机配置指导-R22XX-6W100用户手册20140512-H3C MSR 系列路由器配置指导(V7)-6W103H3CNE Security认证教材H3C认证网络安全工程师认证教材2决赛知识点分布2.1 路由协议∙路由基础：路由控制与转发、路由协议原理、静态路由配置与应用、动态路由协议特点与比较、路由选择原则、路由负载分担与备份、路由聚合与CIDR。
山石网科构建以AI为核心的云安全防护体系
2018.06 /1075月11日，在第二届全球未来网络发展峰会上，举办了首届“强网”拟态防御国际精英挑战赛，邀请22支国内外白帽黑客战队同场竞技攻坚闯关。
该项赛事由中国工程院、南京市人民政府主办，赛宁网安公司作为技术支持提供赛事平台。
比赛队伍来自第二届“强网杯”全国网络安全挑战赛前20强队伍，还邀请了目前国际CTF排行榜CTFtime中2018年度排名位居首位的国际战队。
在比赛形式上，采取拟态防御技术的真实挑战。
在比赛规则上，将互联网关键基础设施设备作为 “靶机”，网络环境与实际相差无几。
在比赛平台上，赛宁网安靶场平台实现了四类带有不同安全隐患场景的复现（web应用、DNS、路由、防火墙），每个场景预设了多个漏洞点供选手挑战，通过虚实结合技术实现和第三方系统的联动，快速构建场景。
款拟态化设备没有被任何队伍突破。
在次日举行的第二阶段注入赛，对挑战选手放开了拟态防御设备和系统的管理员权限，让选手在多款拟态防御设备中随意注入后门，但依然没有任何战队完整突破拟态防御，未达到赛前规定的目标。
邬江兴院士表示，这次邀请顶尖“白帽黑客”开展攻击测试，对进一步验证拟态防御机制的有效性具有十分重要的意义。
通过比赛，拟态防御这一我国独创理论的安全属性得到了充分验证。
5月27日，经过36个小时的鏖战，第二届腾讯信息安全争霸赛（TCTF）决赛在深圳落下帷幕。
波兰劲旅Dragon Sector战队夺得本届C 战队分列第二、三队夺得TCTF新人邀请赛（RisingStar CTF）冠军。
TCTF是由中国网络空间安全协会竞评演练工作委员会指导，由腾讯安全发起，腾讯安全联合实验室主办，腾讯安全科恩实验室承办，Oops安全团队协办的专业CTF挑战赛，也是中国大陆唯一拥有世界顶级黑客大会DEF CON CTF外卡赛资格的赛事。
作为致力于发掘、培养有志于安全事业年轻人的赛事平台，TCTF自启动以来一直以培养网络安全人才为重要目标。
首届TCTF上发起的“百人计划”，打造了一个由高校理论教育到企业技能培养到国际赛事锻炼的完整人才培养闭环；不仅获得业界与高校的认可，“百人计划”所孵化的战队也在国内外大型赛事上取得优异成绩。
同济大学大型仪器共享平台-同济大学实验室与设备管理处
同济大学大型仪器共享平台使用手册资产与实验室管理处2011年10月目录1平台简介 (1)2用户登录 (3)3平台首页 (4)4基础信息 (6)4.1 信息管理（填报维护） (6)4.2 信息发布 (7)5委托测试 (10)5.1 仪器信息（查询预约） (10)5.2 预约信息 (12)5.3 测试结算 (12)5.4 测试评价 (13)5.5 测试评价查询 (14)6测试管理 (15)6.1 预约信息 (15)6.2 预约信息（审核查询） (17)6.3 结算单查询 (17)7绩效考核 (19)7.1 测试成果 (19)7.2 科研成果 (20)7.3 人才培养 (21)7.4 综合绩效 (22)8其他说明 (23)9 附录大型仪器设备一览表 (26)1平台简介平台功能模块如图1.1所示图1.1 平台功能模块结构图平台主要功能如下：1.用户查询共享仪器设备信息，预约委托测试；2.仪器负责人维护仪器设备的基本信息，处理用户网上预约委托测试申请，登记、查询、统计仪器设备的使用情况；3.仪器设备年度绩效考核、统计仪器预约管理流程如图1.2示：图1.2仪器预约使用流程图2用户登录首先打开IE浏览器，输入连接地址如下：/或通过同济大学主页点击行政机构中的资产与实验室管理处，进入同济大学资产与实验室管理处页面，在用户登录处输入用户名和密码，登录成功后界面如图2.1所示：图2.1 实验室与设备处网站首页图2.1中，用户点击图示中的矩形框内的链接即可进入大型仪器共享平台首页面。
如图2.2所示：图2.2 大型仪器共享平台界面3平台首页同济大学大型仪器共享平台首页如图3.1所示：图3.1 大型仪器共享平台首页该页面分为3大部分，上面部分是一级菜单栏，左边部分是二级菜单栏，右边部分是内容显示区。
显示区有5个链接，分别是“待办箱、收件箱、发件箱、草稿箱、写消息”。
待办箱：点该连接会在下边消息列表列出所有需要处理的消息如图3.2所示：图3.2 消息处理页面该页面上边有一行是查询条件，用户可以输入相关条件查询消息，也可进行分页操作。
SMIA_Characterisation_Specification_1.0
SMIA 1.0 Part 5: Camera Characterisation SpecificationDISCLAIMERThe contents of this document are copyright © 2004 Nokia Corporation, ST Microelectronics NV and their licensors. All rights reserved. You may not copy, modify nor distribute this document without prior written consent by Nokia and ST. No license to any Nokia’s, ST’s or their licensor’s intellectual property rights are granted herein.YOU ACKNOWLEDGE THAT THIS SMIA SPECIFICATION IS PROVIDED "AS IS" AND NEITHER NOKIA, ST NOR THEIR LICENSORS MAKE ANY REPRESENTATIONS OR WARRANTIES, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY OR FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE OR THAT THIS SMIA SPECIFICATION OR ANY PRODUCT, SOFTWARE APPLICATION OR SERVICE IMPLEMENTING THIS SMIA SPECIFICATION WILL NOT INFRINGE ANY THIRD PARTY PATENTS, COPYRIGHTS, TRADEMARKS OR OTHER RIGHTS. THERE IS NO WARRANTY BY NOKIA, ST OR BY ANY OTHER PARTY THAT THE FUNCTIONS CONTAINED IN THIS SMIA SPECIFICATION WILL MEET YOUR REQUIREMENTS.LIMITATION OF LIABILITY. IN NO EVENT SHALL NOKIA, ST OR THEIR EMPLOYEES, LICENSORS OR AGENTS BE LIABLE FOR ANY LOST PROFITS OR COSTS OF PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES, PROPERTY DAMAGE, PERSONAL INJURY, LOSS OF PROFITS, INTERRUPTION OF BUSINESS OR FOR ANY SPECIAL, INDIRECT, INCIDENTAL, ECONOMIC, COVER, PUNITIVE, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES, HOWEVER CAUSED AND WHETHER ARISING UNDER CONTRACT, TORT, NEGLIGENCE, OR OTHER THEORY OF LIABILITY ARISING OUT OF THIS SMIA SPECIFICATION, EVEN IF NOKIA, ST OR THEIR LICENSORS ARE ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGES. IN THE EVENT THAT ANY EXCLUSION CONTAINED HEREIN SHALL BE HELD TO BE INVALID FOR ANY REASON AND NOKIA, ST OR THEIR LICENSORS BECOMES LIABLE FOR LOSS OR DAMAGE THAT MAY LAWFULLY BE LIMITED, SUCH LIABILITY SHALL BE LIMITED TO U.S.$50.Specifications mentioned in this publication are subject to change without notice.This document supersedes and replaces all versions previously supplied.HistoryVersion Date Author Status Notes1.0 30-June-04 Nokia and ST ApprovedTable of contentsSCOPE (11)1.Definitions (12)1.1Arrays (12)1.2Standard Parameters (13)1.2.1Raw Bayer Image Data (13)1.2.2Green (Red) Raw Bayer (13)1.2.3Region of Interest (ROI) (13)1.3Function Descriptions (15)1.3.1AV_IMAGE(#1, ..., #F) (15)1.3.2COLUMN_AV(#) (15)1.3.3CONVOLUTION(#1,#2) (16)1.3.4Extract Colour Plane - GREENRED (16)1.3.5LOG10(x) (16)1.3.6Local Deviation (16)1.3.7MAX(#) (16)1.3.8MEAN(#) (16)1.3.9MIN(#) (16)1.3.10Regression Analysis (17)1.3.11RMS(#) (17)1.3.12ROI(a,b;x,y;#) (17)1.3.13ROW_AV(#) (17)1.3.14STDEV(#) (17)2.Pre-Processing (18)2.1Data Pre-Processing (18)2.2Image Pre-Processing (18)2.2.1Introduction (18)2.2.2Kernel Kern k (18)2.2.3Error Detection (19)2.2.4Defect Correction (19)3.Test Equipment and Environmental Requirements (20)3.1General (20)3.2Illumination Specification (20)3.3Environmental Specification (20)3.4Electrical Specification (21)3.4.1Analogue Supply (21)3.4.2Digital Supply (21)4.Default Configuration (22)4.1Default Camera Configuration (22)4.1.1Default Electrical Conditions (22)4.1.2Camera Register Settings (22)4.1.3Default Environmental Conditions (22)4.1.4Default Lighting Conditions (22)4.2Default Characterisation Configuration (23)4.2.1Darkroom Set Up (23)4.2.2Mobile Device Equivalence Model (24)5.Characterisation Test Methods (25)5.1Dynamic Range (25)5.1.1Description (25)5.1.2Test Conditions (25)5.1.3Analysis (25)5.2Vertical Fixed Pattern Noise (26)5.2.1Description (26)5.2.2Test Conditions (27)5.2.3Analysis (27)5.3Horizontal Fixed Pattern Noise (28)5.3.1Description (28)5.3.2Test Conditions (28)5.3.3Analysis (29)5.4Temporal Noise (30)5.4.1Description (30)5.4.2Test Conditions (30)5.4.3Analysis (30)5.5Column Noise (31)5.5.1Description (31)5.5.2Test Conditions (31)5.5.3Analysis (32)5.6Row Noise (33)5.6.1Description (33)5.6.2Test Conditions (33)5.6.3Analysis (34)5.7Frame to Frame Flicker (35)5.7.1Description (35)5.7.2Test Conditions (35)5.7.3Analysis (35)5.8Dark Signal (36)5.8.1Description (36)5.8.2Test Conditions (36)5.8.3Analysis (36)5.9Dark Signal Non-uniformity (37)5.9.1Description (37)5.9.2Test Conditions (37)5.9.3Analysis (37)5.10Power Supply Rejection Ratio (38)5.10.1Description (38)5.10.2Test Conditions (39)5.10.3Analysis (40)5.11Signal to Noise Ratio (41)5.11.1Description (41)5.11.2Test Conditions (41)5.11.3Analysis (42)5.12Sensitivity (43)5.12.1Description (43)5.12.2Test Conditions (43)5.12.3Analysis (44)5.13Maximum Illumination (45)5.13.1Description (45)5.13.2Analysis (45)5.14Minimum Illumination (46)5.14.1Description (46)5.14.2Test Conditions (46)5.14.3Analysis (46)5.15Module Response Non-Linearity (47)5.15.1Description (47)5.15.2Test Conditions (48)5.15.3Analysis (49)5.16Photo-Response Non-Uniformity (50)5.16.1Description (50)5.16.2Test Conditions (50)5.16.3Analysis (51)5.17Relative Illumination (52)5.17.1Description (52)5.17.2Test Conditions (52)5.17.3Analysis (52)5.18Spatial Frequency Response (53)5.18.1Description (53)5.18.2Test Conditions (54)5.18.3Analysis (54)5.19Image Sharpness Measurement (56)5.19.1Description (56)5.19.2Test conditions (58)5.19.3Analysis (59)5.20TV Distortion (61)5.20.1Description (61)5.20.2Test Conditions (62)5.20.3Analysis (62)5.21Field of View (64)5.21.1Description (64)5.21.2Test Conditions (64)5.21.3Analysis (65)5.22Colour Accuracy (66)5.22.1Description (66)5.22.2Test Conditions (66)5.22.3Conversion of Data into CIELAB (67)5.22.4Conversion from sRGB into XYZ 1931 CIE (Tristimulus) Values (69)5.22.5Conversion from XYZ 1931 CIE (Tristimulus) Values to CIELAB (70)5.22.6Calculation of Colour/Hue Accuracy from L*a*b* (CIELAB) Data (70)5.22.7Pseudo Code for the Analysis Process (71)5.23Image Lag (74)5.23.1Description (74)5.23.2Test Conditions (74)5.23.3Analysis (75)5.24Veiling Glare (76)5.24.1Description (76)5.24.2Test Conditions (77)5.24.3Analysis (78)References (79)Appendix A- Default Test Conditions (80)Appendix B- Test Charts (81)Appendix C– Possible Trial-and-Error Image Lag Test Method (82)List of tablesTable 1: Acronyms (ix)Table 2: Definitions (ix)Table 3: ECR (x)Table 4: Bayer Matrix Orientation (13)Table 5: Standard ROIs (14)Table 6: Example ROI Dimensions (14)Table 7: Illumination Specification (20)Table 8: Environmental Specification (20)Table 9: Analogue Supply Specification (21)Table 10: Digital Supply Specification (21)Table 11: Default Electrical Conditions (22)Table 12: Default Environmental Conditions (22)Table 13: Default Lighting Conditions (22)Table 14: Dynamic Range Test Conditions (25)Table 15: Vertical Fixed Pattern Noise Test Conditions (27)Table 16: Horizontal Fixed Pattern Noise Test Conditions (28)Table 17: Temporal Noise Test Conditions (30)Table 18: Column Noise Test Conditions (31)Table 19: Row Noise Test Conditions (33)Table 20: Frame to Frame Flicker Test Conditions (35)Table 21: Dark Signal Test Conditions (36)Table 22: Dark Signal Non-Uniformity Test Conditions (37)Table 23: Power Supply Rejection Ratio Test Conditions (39)Table 24: Electrical Test Conditions (40)Table 25: Signal to Noise Ratio Test Conditions (41)Table 26: Sensitivity Test Conditions (43)Table 27: Minimum Illumination Test Conditions (46)Table 28: Module Response Non-Linearity Test Conditions (48)Table 29: Photo-Response Non-Uniformity Test Conditions (50)Table 30: Relative Illumination Test Conditions (52)Table 31: SFR Test Conditions (54)Table 32: Image Sharpness ROIs (57)Table 33: Image Sharpness Test Kernel (58)Table 34: Image Sharpness Test Conditions (58)Table 35: TV Distortion Test Conditions (62)Table 36: FOV Test Conditions (64)Table 37: Colour Accuracy Test Conditions (66)Table 38: Image Lag Test Conditions (74)Table 39: Veiling Glare Test Conditions (77)Table 40 - Default Test Conditions (80)List of figuresFigure 1: Taking a sub-matrix (12)Figure 2 - Measurement ROIs (15)Figure 3: Default Darkroom Set Up (23)Figure 4: Electrical Schematic of Mobile Device Equivalence Model (24)Figure 5: Image Sharpness ROIs For Example Chart (57)Figure 6: Distorted image of a square, showing pincushion distortion (61)Figure 7: Colour Test Image Capture Set Up (67)Figure 8: Colour Accuracy Process (68)Figure 9: Bayer Data to sRGB Conversion (68)Figure 10: Veiling Glare Measurement Set-up schematic (77)Figure 11: Image Lag Frame Acceptability (82)Acronyms Abbreviations and Definitions:Functional descriptions can be found in section 1.3.CCP Compact Camera PortCCI Camera Control InterfaceEMC Electro Magnetic CompatibilityEMI Electro Magnetic InterferenceFE Frame EndFps Frames per secondFS Frame StartFSD Full Scale DeflectionI2C Inter ICbusIF InterfaceIO Input/OutputLSB Least Significant ByteLVDS Low Voltage Differential SignallingMbps Megabits per secondMSB Most Significant ByteOECF Opto-Electronic Conversion FunctionPSRR Power Supply Rejection RatioRH Relative HumidityRO Read OnlyROI Region of InterestRW Read/WriteSCK System ClockSFR Spatial Frequency ResponseSMIA Standard Mobile Imaging ArchitectureSubLVDS Sub-Low Voltage Differential SignallingSVGA Super Video Graphics Array (800x600)VGA Video Graphics Array (640x480)Table 1: AcronymsFull scale deflection Taken to be the maximum pixel output minus the minimum pixeloutput (pedestal). Note that the maximum pixel output might notbe 2n-1 and the minimum pixel output is unlikely to be 0. Integration time Integration is the time in seconds between pixel reset and read. Optical axis Line through the centres of curvature of the surfaces of the opticalsystem.Pedestal Fixed offset used to compensate for black level of the cameramodule. The pedestal value is the offset from 0 codes to therequired black level.Table 2: DefinitionsPREFACESpecification Supersedes Earlier DocumentsThis document contains the SMIA Characterisation specification.Following publication of the SMIA Standard, there may be future approved errata and/or approved changes to the standard prior to the issuance of another formal revision.Incorporation of Engineering Change Requests (ECRs)The following ECRs have been incorporated into this version of the specification:ECR DESCRIPTIONTable 3: ECRSCOPEThis document describes the tests which are used to characterise the performance of a SMIA camera. In general, a test plan will be used to define the number of samples to be used for each test, and any deviations from the test methods and test conditions described in this specification.The document is arranged as follows:-• Chapter 1 Definitions. This provides standard definitions which are used throughout the document. These include array nomenclature, image data formats and function descriptions.• Chapter 2 Pre-Processing. This includes descriptions of data manipulation steps that are used prior to calculations on captured image data.• Chapter 3 Test Equipment and Environmental Requirements. This defines the capabilities of the equipment and environment required to make the measurements.• Chapter 4 Default Configuration. This describes the default camera configuration & physical darkroom set up for tests, and electrical schematic. Specific settings which deviate from the defaults are defined in each test method description.• Chapter 5 Characterisation Test Methods. This includes descriptions of each of the individual test methods. A standard template is used for each method, with the following parts:- o Overview of the test objective.o Formal description of the calculations required and the physical set up.o Table to define the test conditions (illumination, environmental, electrical, camer settings, capture method and pre-processing).o Pseudo code to describe the analysis required, using functions defined in the “Definitions” chapter.• Appendix A describes the default environmental, electrical supply and analogue gain test conditions at which each characterisation test is conducted. These should be used where a specific test plan has not been provided.• Appendix B provides information on suitable test charts for various tests, and references to the electronic versions.• Additional appendices are used for supplementary information .This specification includes descriptions for 24 characterisation tests. Additional tests for depth of focus, flare, ghosting, out of scene image artifacts, infra red response, blemish and EMC will be added to a future release of this specification.Nokia & ST Confidential Page 11 of 83Nokia & ST ConfidentialPage 12 of 831. DefinitionsCare should be taken to avoid loss of precision, for example due to rounding errors when performing calculations or by reducing the bit depth of the data.1.1 ArraysIn this document a generic array is a collection of values ordered in a 2-dimensional matrix. AThe size of is written where m is the number of columns and n is the number of rows. When the number of elements in the array is needed as a quantity, size may also be used as a function: . A n m ×mn A size =)(An individual value in may be referred to as an element, entry, item, member, pixel, position, value, etc. The value occurring on the i A th row and in the j th column of is written . The top left value is while the bottom right value is A ),(j i A )0,0(A )1,1(−−n m A . The sum of a matrix is the sum of all its elements: .∑∑−=−==101),()(m i n j j i A A sum A sub-array can be described using sets of values, e.g. )2,2(j i A B = where andrepresents an array one quarter the size of and taking it’s values from the 2m i <≤20n j <≤20A nd , 4th , 6thetc rows and 2nd , 4th , 6th etc columns. This is illustrated in Figure 1.a b c d e f …g h i j k la c e … m n o p q r …m o qs t u v w xy aa ac … y z aa ab acadB=: : ae af ag ah ai aj … A= :::Figure 1: Taking a sub-matrixFor convenience we also define the mean of an array as )()()()(A size A sum A A A mean ===µ, thevariance of an array as ∑∑−=−=−−=1012)),((1)(1)var(m i n j A j i A A size A . and the standard deviation of an array as )var()()(A A A std ==σ.Nokia & ST ConfidentialPage 13 of 831.2 Standard Parameters1.2.1 Raw Bayer Image DataThe precise data format of an SMIA compatible image is already given in the SMIA Functional Specification and consists of a single bit depth Bayer pixel array, with size where m and n are both even numbers. A n m ×Using this image data the following types of image arrays are required for the Optical Characterisation measurements.1.2.2 Green (Red) Raw BayerGreen (Red) Raw Bayer contains the visible Green pixels data from each row containing Green and Red Bayer pixels. This array can be written )2,2()(q j p i A A GR G ++= where m i <≤20,, and n j <≤20p and depend upon the alignment of the Bayer matrix as shown in the tablebelow.qFirst Bayer column contains blue pixelsFirst Bayer column contains red pixelsFirst Bayer row contains red pixelsp = 0, q = 0 p = 0, q = 1 First Bayer row contains blue pixelsp = 0, q = 1p = 1, q = 1Table 4: Bayer Matrix Orientation1.2.3 Region of Interest (ROI)A Region Of Interest (ROI) is a continuous sub-array of the form where and. For a given process one or more ROIs may be defined with algorithms being run just onthe ROI sub-arrays instead of on the whole data set. ),(j i A 21x i x ≤≤21y j y ≤≤Some standard ROIs are defined in Table 5.Nokia & ST ConfidentialPage 14 of 83Description of location Area relative to )(GR G A Sub-array of with size )(GR G A n m ×Range for columnsRange for rowsROI (1)Geometric centre 5⅓% *),()(j i A GR Gi k m ≤−12/ 12/1−+≤k m **j k n ≤−12/ 12/1−+≤k n **ROI (2)Geometric centre 1% ),()(j i A GR G 120/1120/9−≤≤m i m 120/1120/9−≤≤n j nROI (3)Upper left 1% ),()(j i A GR G 110/0−≤≤m i 110/0−≤≤n j ROI (4)Lower left 1% ),()(j i A GR G 110/9−≤≤m i m 110/0−≤≤n j ROI (5)Upper right 1% ),()(j i A GR G 110/0−≤≤m i 110/9−≤≤n j n ROI (6)Lower right1%),()(j i A GR G110/9−≤≤m i m110/9−≤≤n j nTable 5: Standard ROIs1.2.3.1 Example ROI DimensionsExample ROI dimensions are shown in Table 6.Module type Green-Red Bayer pixel dimensionsROI () dimensions)1(ROI ROI () dimensions)6,5,4,3,2(ROI SMIA VGA(640 x 480) 320 x 240 64 x 6432 x 24 SMIA SVGA(800 x 600)400 x 300 80 x 8040 x 30Table 6: Example ROI Dimensions*If this is less then 64x64 pixels then area is defined as 64 x 64 pixels**where 5/)3/(1mn k =Nokia & ST ConfidentialPage 15 of 831.2.3.2 Measurement Locations)(n iFigure 2 - Measurement ROIs1.3 Function Descriptions1.3.1 AV_IMAGE(#1, ..., #F)Takes a number of frames, F, to produce a composite image containing the average values for each pixel.Thus if A = AV_IMAGE(A 1, A 2, …, A F ) then ∑==Fk kj i A Fj i A 1),(1),( for each i,j where 0 ≤ i < m ,0 ≤ j < n .1.3.2 COLUMN_AV(#)Takes the column averages for a frame and outputs a row vector.Thus if C = COLUMN_AV(A) then ∑−==1),(1)(N j j i A n i C for each i where 0 ≤ i < m .Nokia & ST ConfidentialPage 16 of 831.3.3 CONVOLUTION(#1,#2)Convolves two arrays to produce a fresh array with the output being placed at the position in array #1 coincident with centre entry of the array #2.Thus if A is an m x n matrix, K is a r x s matrix (where r = 2u+1 and s = 2v+1), and B = CONVOLUTION(A, K) then for each i,j where 0 ≤ i < m , 0 ≤ j < n .∑∑−=−=++++=u u g vvh h v g u K h j g i A j i B ),(),(),(In cases when i + u < 0 or i + u ≥ m , and/or j + v < 0 or j + v ≥ n the kernel array K overhangs the edge of the array A and so A(i + g, j + h) is undefined for some values of g and h . In such cases define a sub-array C of A asC = A(e, f) where max(0, i - u) ≤ e ≤ min(m - 1, i + u) and max(0, j - v) ≤ f ≤ min(n - 1, j + v)and use A(i + g, j + h) = mean(C) when i + g < 0 or i + g ≥ m , and/or j + h < 0 or j + h ≥ n . 1.3.4 Extract Colour Plane - GREENREDThus GREENRED(A) = A G(GR) as defined in section 1.2.2. 1.3.5 LOG10(x)Logarithm to the base 10.1.3.6 Local DeviationThis takes the deviation of a point from the average of its locality.The local standard deviation is defined by∑∑−=−=⋅−⋅=1012,11M i N j j i local local N M δσ ,where()⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛⋅−+⋅−=∑∑+−=+−=j i K i K i n K j K j m m n j i ji local p p K p ,,2,,1121δ given p i,j is the pixel value at (i,j) and K is the locality parameter. For most cameras the localityparameter can be set to K = 5, which yields an average over 120 pixels for the locality. When dealing with pixels at the edge of the array, for calculation purposes the pixels outside the array assume the value of the average of those inside the array and the locality. 1.3.7 MAX(#)Finds the maximum entry value in an array.1.3.8 MEAN(#)Finds the mean of the entry values in an array, i.e. MEAN(A) = mean(A) as defined in section 1.1. 1.3.9 MIN(#)Finds the minimum entry value in an array.Nokia & ST ConfidentialPage 17 of 831.3.10 Regression AnalysisSome methods give rise to a set of pairs of measured values (x 1,y 1), (x 2,y 2), …, (x n ,y n ). We can draw a best fit straight line y=mx+c through these points using the Gaussian method of least squares by setting m and c as follows.Let∑==n i i x n x 11 and ∑==n i iy n y 11. Also let∑=−−−=n i i i xy y y x x n s 1))((11 and ∑=−−=n i i x x n s 1221)(11. Then21s s m xy= and x m y c −=.1.3.11 RMS(#)Finds the root mean squared of array. Thus ∑∑−=−==1012),()(1)(m i n j j i A A size A RMS , where size(A) is defined in section 1.1.1.3.12 ROI(a,b;x,y;#)ROI extracts a region of interest of size (a,b) with top left coordinates (x,y) from an array and outputs the ROI as a new arrayThus ROI(a,b;x,y;A) = A(x + i, y + j) for each i,j where 0 ≤ i < a , 0 ≤ j < b . 1.3.13 ROW_AV(#)Takes the row averages for a frame and outputs a column vector.Thus if R = ROW_AV(A) then ∑−==1),(1)(m i j i A m j R for each j where 0 ≤ j < n . 1.3.14 STDEV(#)Finds the standard deviation of an array's entry values. Note that this is always the sample standard deviation σn-1 and this is the quantity referred to as standard deviation in the text, i.e. STDEV(A) = std(A) as defined in section 1.1.Nokia & ST ConfidentialPage 18 of 832. Pre-Processing2.1 Data Pre-ProcessingThe SMIA Functional Specification describes the format of the data output by SMIA cameras, and should be used to correctly unpack the captured image data.Additionally, it describes Data Pedestal. Each characterisation test method in section 5 states whether the data pedestal should be subtracted from the unpacked data. Data pedestal subtraction is performed by subtracting the pedestal from each pixel value, clipping to zero if the original pixel value is less than the pedestal.Thus if A = Pedestal_Offset_Subtraction(F) then A(i, j) = F(i, j ) - p if F(i, j ) >p otherwise A(i, j) = 0, for each i,j where 0 ≤ i < m , 0 ≤ j < n , and where p is the pedestal value in codes.2.2 Image Pre-Processing2.2.1 IntroductionIn normal use, a camera module can be expected to operate with a large amount of digital signal processing to remove errors and enhance the overall image quality. As a SMIA camera module is characterised using raw Bayer data a certain amount of low-level error detection and defect correction is necessary for the majority of tests.We use a measurement Kernel of size (see Section 2.2.2), which traverses each image pixel in the image array from top left through to bottom right. The default value of k is 1. The result of this convolution creates a corrected image data array (see Sections 2.2.3, 2.2.4) based on the value of the central pixel of the Kernel compared to its surrounding pixels. If a pixel is close to the edge of the array its Kernel may extend past the array boundaries. In such cases the value of the corresponding pixel in the corrected array is set to the value of the pixel in the original array. This new corrected array is then used for later analysis. k Kern k 2.2.2 Kernel Kern kThe kernel of size used in section 2.2 is a square array of size with equal weightings on for each entry (i.e. all entries in the kernel parameter of the convolution are set to 1). k Kern k 1212+×+k kOther kernels are also used elsewhere in the text and are described explicitly when required.Given an array , the kernel of the pixel is the sub-array whereand A ),(y x A ),()),((j i A y x A Kern k =k x i k x +≤≤−k y j k y +≤≤−.Nokia & ST ConfidentialPage 19 of 832.2.3 Error DetectionThe purpose of this routine is to detect pixels defects on the image by recording the difference between the local pixel value and the kernel mean. This may be used at a later date for blemish test method, but is currently not used.k K For each pixel let , let ),(y x A )),((y x A Kern Kern k =1)(),()(−−=Kern size y x A Kern sum aThen create a new array with ected errors A det _a y x A y x A ected errors −=),(),(det _.2.2.4 Defect CorrectionThe purpose of this correction routine is to remove the effects of large pixels defects on the images by setting any pixel with a value that is +/-15% of FSD deviation from the Kernel mean (Kern ).For each pixel let , let ),(y x A )),((y x A Kern Kern k =1)(),()(−−=Kern size y x A Kern sum aand create a new array where if corrected defect A _15.0)),((×<−FSD a y x A abs thenotherwise ),(),(_y x A y x A corrected defect =a y x A corrected defect =),(_.3. Test Equipment and Environmental Requirements3.1 GeneralAll test results should state the measurement accuracy achieved with the measurement equipment used. The following sections specify the capability of the equipment required to make the measurements, not the actual measurement conditions.3.2 Illumination SpecificationIllumination type TungstenHalogenTungstenD65 D75 DiffuseColour temperature 3200-3400K2500-3000K6500K 7500K2500-3400KType TungstenhalogenTungstenDaylightFluorescentFluorescentTungsten ortungstenhalogenElectrical SupplyFrequency DC DC 20 – 100kHz 20 – 100kHzIntensity range atchart10 - 2000 Lux1 - 2000 Cd/m2> 100 Lux> 100 Lux > 100 Lux> 50 Lux atdiffuserAngle of incidence of eachlight source (with respect to chart) 45º 45º 45º 45ºDiffuseUniformity ofillumination atchart± 5% ± 5% ± 5% ± 5% ± 2%Table 7: Illumination SpecificationAdditionally, the “Dark” condition is defined as one in which no detectable light (< 1mLux) can reach the camera. It is recommended that a double shielding approach is taken. For instance, the camera is covered by a black cap and blackout cloth in a darkroom.3.3 Environmental SpecificationParameter Value Tolerance UnitsTemperature rangeMinimum Maximum -30+70± 1%± 1%°C°CHumidity <70 ± 5% % RHTable 8: Environmental SpecificationNokia & ST Confidential Page 20 of 833.4 Electrical Specification3.4.1 Analogue SupplyParameter Minimum Typical Maximum UnitsVoltsVoltage 0.0 2.8 5.0 DCCurrent(Resistive) +/-50 mATable 9: Analogue Supply Specification3.4.2 Digital SupplyParameter Minimum Typical Maximum UnitsVoltsVoltage 0.0 1.8 5.0 DCCurrent(Resistive) +/-50 mATable 10: Digital Supply SpecificationNokia & ST Confidential Page 21 of 834. Default Configuration4.1 Default Camera Configuration4.1.1 Default Electrical ConditionsParameter Value Tolerance UnitsReference Analogue supply (VANA) 2.8 ± 0.1 DC Volts SMIA Functional SpecificationModulation OFFDigital supply (VDIG) 1.8 ± 0.1 DC Volts SMIA Functional SpecificationModulation OFFExternal Clock (EXTCLK) SMIA Functional SpecificationFrequency 13.0 ±0.1 MHzLevel V DIG- VoltsTable 11: Default Electrical Conditions4.1.2 Camera Register SettingsThe SMIA camera shall be reset before each Characterisation test is performed so that the camera registers contain the default data defined in the SMIA Functional Specification.Additionally, the camera registers should be configured for• 13MHz External Clock, unless specified in the test plan• Analogue gain specified for the test• Digital gain specified for the test• Integration time required for the test• Frame Rate required for the test• Other camera-specific registersThe default frame rate is the lesser of 15fps or the maximum achievable frame rate.Information on the register settings used for each test should be supplied with the test results.4.1.3 Default Environmental ConditionsParameter Value Tolerance UnitsTemperature23 ±2 °CHumidity <70 %RHTable 12: Default Environmental Conditions4.1.4 Default Lighting ConditionsParameter ValueTolerance UnitsIlluminationType Intensity at chartUniformity Tungsten Halogen300± 5%----Lux-Table 13: Default Lighting ConditionsNokia & ST Confidential Page 22 of 83。
竞在北邮
竞在北邮 编委会成员:廖宝华王聪欧云杰参与作者(按出现顺序)吴云峰，田玉龙，韦穆华，李岩，赵艳，刘翰林，杨坚，张迅，张园，路尧，黄兰，王飞，聂蔚青，孙羽经，陈琳颖，陈阳，秦浩浩，申静，杨新星，杨桅，石明洋，许奥林，杨铭，王聪，葛雨明，汪启扉，李声韧，黄海斌，扬阳特别感谢林金桐校长，蔺志青副院长，王生卫副书记，贺祖国老师，辅导员廉洁。
2007年8月序刚迈进大学校门的那一刻，我们心中充满迷茫，庆幸的是，在人生道路上有几个贵人相助，是他们让我们的整个大学生活有了质的变化。
回忆大学三年，我们几个人都参加了好几种竞赛，收获颇多。
曾经有个师兄跟我们说过，大学里面最能锻炼人的就是大作业和竞赛。
的确，竞赛是一种技能的体现，它以自身的魅力影响着我们的人生。
很多大一大二的同学对竞赛有一种恐惧感，认为竞赛是牛人做的事。
其实不是的，牛人也是人，也是从普通人成长起来的，牛人与非牛人的区别仅仅在于牛人去做了，而非牛人不敢跨出尝试的第一步。
我们希望通过本书能给学弟学妹们一定的启发，更重要是能激发同学们对竞赛的勇气。
当你认真走完那条竞赛之路后你会发现，其实竞赛很简单，并且会发现自己的大学生活变得更加丰富，更加精彩！所以，希望大家相信自己！勇敢的去拼搏，你会收获很多，你的生活会丰富很多。
这本书由很多参加各项竞赛的兄弟姐妹完成，参与这本书的同学都用心地体验了各种竞赛，并取得了一定的成绩。
最重要的是他们留给学弟学妹们的话都是真心的！各兄弟姐妹成果累累，出于某些原因，他们经验分享后面只是列出他们部分成绩，并不完整，希望大家不要见怪。
本书的完成，要感谢各位提供经验之谈的作者，感谢他们为北邮竞赛所做的贡献，是他们让北邮竞赛更成熟，更辉煌；感谢各个竞赛的指导老师，感谢他们为北邮竞赛提供的热心指导；同时感谢刘翰林、熊文钦、陆晓虎等同学在本书制作过程中提供的热心帮助和支持；最后，特别感谢林金桐校长，电信工程学院蔺志青副院长，王生卫书记，辅导员廉洁老师以及关心支持此书的学校领导，感谢他们给予的热心帮助和鼓励。
硕士研究生参加学术活动总结报告
硕士研究生参加学术活动总结报告硕士研究生参加学术活动总结报告学术活动总结报告院（系）专业姓名学号导师时间学术活动总结报告随着科学技术的迅猛发展，传统的研究生教育在观念、内容和方法上都发生了深刻的变化，研究范围不断拓展和深化。
西北农林科技大学为了促进研究生自主开展学术交流活动，达到开阔视野、启迪智慧、提高创新能力的目的，营造敢于探索、勇于创新的学术氛围，每年都邀请很多大师来我校进行学术交流。
这些学术活动有跨区域、跨校、跨院系层次之间的交流与研讨，还有不同学术背景的知识观点、思想相互碰撞与融合。
学校研究生学术活动逐渐形成了一派欣欣向荣的景象，各种形式的学术活动成为校园里一道道亮丽的风景。
这些学术活动拓宽学术思路与领域，激发创新激情，提高研究生创新能力。
以下是我参加学术活动的一些笔记总结和心得体会。
1、学术活动之一：《关于气候变化的哲学思考》学术讲座201*年3月17日，长安大学的李佩成教授为我们做了题为“关于气候变化的哲学思考”的学术报告。
李教授曾在水建学院任教，因此显得格外亲切和蔼。
而他对专业知识的深刻见解更是让我们获益颇多。
他强调，运动变化是绝对的，地球的气候一直在变。
地球气候一直在变化着，当代气候变化的态势并未超出历史气候变化的范畴。
矛盾决定一切事物的生命，推动一切事物的发展，气候变化有着众多因素的推动。
要历史的、全面的、辩证的看问题，不能肯定当代的气候是完全变暖或是人类活动所致。
任何事物都是一分为二的，对于全球气候变暖是好是坏还要做具体的分析。
因此，他认为应该具体矛盾具体解决，中国应该寻求自己的应对气候变化之策。
他的论题与新闻媒体一面倒的观点相比，充分体现了作为学术研究工作者的科学客观的态度，这一点尤为值得我们大家学习。
2、学术活动之二：《河流研究的新挑战》学术讲座201*年10月11日，来自清华大学的王兆印教授来到我们学院为我们做了题为“河流研究的新挑战”的学术报告。
会上，王教授针对汶川地震引发的河流研究7个方面新挑战：巨型滑坡体的稳定及开发利用、堰塞湖引起的河床演变及管理方略、颗粒侵蚀及治理、地震引发的4种次生灾害链、滑坡崩塌堆积体的植被修复、高容重两相慢速泥石流及青藏高原抬升对河流演变及生态的影响，给我们作了一场精彩的报告。
智能服务机器人的发展现状和前沿趋势
智能服务机器人的发展现状和前沿趋势
汤尼机器人（Tony Robotics）扎根智能机器人行业6年，多年来致力于ROS在国内的应用推广工作和相关软件开发，汤尼机器人现为ROS-I中国区唯一全会员单位，去年为全球ROS社区同步直播在温哥华召开的
ROSCon2017，2018年6月20日为全球ROS社区开源自主开发的编译器工具RoboWare，汤尼机器人将继续本着开源、开放的思想，持续与Intel、铂盛科技、乐博士、易科实验室等生态圈企业持续在竞赛、峰会、社区建设以及ROS机器人教育平台等方面发挥先发优势，为国内社区提供更加有价值的软硬件产品和信息服务。
7月10日，为期两天的雷克大会（2018机器人与人工智能大会）在天津滨海高新区拉开帷幕，人工智能产业创新联盟第二届成员大会同期举行。
什幺是雷克大会？
“雷克”一词源自Robotics and Artificial Intelligence Conference(机器人与人工智能大会)的缩写RAIC的中文译音。
2020年全国大学生电子设计竞赛
2020年全国大学生电子设计竞赛信息科技前沿专题邀请赛（瑞萨杯）作品设计报告作品名称：参赛学校：参赛学生：电子邮箱：提交日期：填写说明1. 所有参赛项目必须为一个基本完整的设计。
作品报告旨在能够清晰准确地阐述（或图示）该参赛队的参赛项目（或方案）。
2. 作品报告采用A4纸撰写。
除标题外，所有内容一般为宋体、小四号字、单倍行距。
3. 作品报告中各项目的说明文字部分仅供参考，作品报告撰写完毕后，请删除所有说明文字。
(本页不删除)4. 作品报告模板里所列内容仅供参考，作者可以在此基础上增加内容或对文档结构进行微调。
5. 作品报告从目录页开始，不得出现任何校名、参赛队代号、参赛队员姓名及其它暗记（否则视为无效）。
原创性声明本团队谨声明本作品报告所阐述的参赛作品是本团队在指导教师的指导下，独立进行研究所取得的真实成果，从创意到实现均为原创。
除作品报告中已注明引用的内容外，参赛作品中不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。
本团队对该作品拥有完整、合法的著作权及其他相关权益。
本团队及作品严格遵守全国大学生电子设计竞赛组织委员会和信息科技前沿专题邀请赛组委会颁布的相关规定，并且无侵害他人合法权益行为和违反相关法律法规行为。
目录摘要 (1)第一章作品概述 (2)第二章作品设计与实现 (3)第三章作品测试与分析 (4)第四章创新性说明 (5)第五章总结 (6)附录 (7)摘要（请简要说明创作本作品之动机、功能、特性、创新处、实用性，限600字以内，约1页）关键词（小四号黑体）：至少要有一个有工程背景；要在篇名和摘要中出现过；不用缩写词（小四号楷体）Name of the Work(四号Times New Roman居中)Abstract: Content(小四号Times-bold).Keywords(小四号Times New Roman):Content(小四号Times-bold);1 作品概述（建议包括：背景分析、相关工作、特色描述及应用前景分析等，1000字以内，约1页）正文内容。
全国大学生电子设计竞赛D题设计报告
2015年全国大学生电子设计竞赛（瑞萨杯）增益可控射频放大器（D题）2015年8月15日摘要高频信号在生活中随处可见，有时需要将微弱的高频信号放大，需要制作高频放大器，本课题主要实现了一个增益可控的放大器。
本课题要设计的是增益可控的射频放大器，使其电压增益不小于52dB，-3dB 通频带不窄于40MHz至200MHz，并且在50MHz至160MHz的频率范围内增益波动不大于2dB，当输入电压有效值不高于5mV时其输出电压有效值不低于2V。
设计的放大器的增益可调节范围是-5dB至+57dB，在40MHz至200MHz的范围内可以保证增益波动不大于1.2dB，其-3dB通频带范围为30MHz至250MHz，步进控制的步长可调节为 1 2 4 8 16 32（dB），显示屏可以实时同步显示电路的总增益，并且可以显示电路中可调部分的当前值。
该放大器将在中频放大方面显示出它独特的优越性。
关键词：通频带较宽；增益较大；数显；可控目录一、方案论证与选择...................................................1、放大系统的论证与选择.................................................................................................2、电源系统的论证与选择.................................................................................................3、控制系统的论证与选择.................................................................................................3、控制系统的论证与选择………………………………………………………二、系统理论分析与理论值计算.........................................1、放大系统的分析 ..............................................................................................................2、放大倍数的计算 ..............................................................................................................三、电路与程序设计...................................................1、电路的设计 .......................................................................................................................2、程序的设计 .......................................................................................................................四、测试方案与测试结果...............................................1、测试方案............................................................................................................................2、测试条件与仪器 ..............................................................................................................3、测试结果及分析 ..............................................................................................................五、结论与心得.......................................................六、参考文献.........................................................增益可控射频放大器（D题）【本科组】一、方案论证与选择本系统主要由放大模块、电源模块、单片机控制模块、滤波模块、组成，下面分别论证这几个模块的选择。
基于深度强化学习的无人机小区间干扰抑制技术研究
doi:10.3969/j.issn.1003-3114.2023.02.018引用格式:黎海涛,吕鑫,张帅,等.基于深度强化学习的无人机小区间干扰抑制技术研究[J].无线电通信技术,2023,49(2):331-337.[LI Haitao,LYU Xin,ZHANG Shuai,et al.Research on UAV Intercell Interference Suppression Based on Deep Reinforcement Learning [J].Radio Communications Technology,2023,49(2):331-337.]基于深度强化学习的无人机小区间干扰抑制技术研究黎海涛,吕㊀鑫,张㊀帅,黄嘉伟(北京工业大学信息学部,北京100124)摘㊀要:无人机(UAV)辅助蜂窝网络的空中基站工作在频谱高度拥挤的场景中,会造成严重空中小区间干扰(Inter-Cell Interference,ICI)而大大降低网络性能㊂为解决该问题,研究了基于深度强化学习的无人机辅助蜂窝网络小区间干扰抑制技术㊂首先建立了无人机辅助蜂窝网络中基于联合波束成形与功率控制(Joint Beamforming and Power Control,JBPC)的抗干扰优化模型㊂然后提出了基于置信区间上界(Upper Confidence Bound ,UCB)Dueling 深度Q 网络(Deep Q Network,DQN)的深度强化学习求解算法,并利用该算法设计了联合波束成形和功率控制的ICI 抑制技术㊂仿真结果表明,基于UCB Dueling DQN 学习的JBPC 干扰抑制技术的收敛性优于DQN 和Dueling DQN 算法,且能达到穷举法的最优容量,有利于提高无人机辅助蜂窝网络性能㊂关键词:无人机辅助蜂窝网络;深度强化学习;置信区间上界;小区间干扰抑制中图分类号:TN929.5㊀㊀㊀文献标志码:A㊀㊀㊀开放科学(资源服务)标识码(OSID):文章编号:1003-3114(2023)02-0331-07Research on UAV Intercell Interference Suppression Based onDeep Reinforcement LearningLI Haitao,LYU Xin,ZHANG Shuai,HUANG Jiawei(Faculty of Information Technology,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China)Abstract :In UAV assisted cellular network,due to multiple aerial base stations working in a highly congested spectrum scenario,serious aerial Inter-Cell Interference (ICI)will occur,which greatly reduces network performance.In order to solve this problem,thispaper studies the ICI suppression technology of UAV assisted cellular network based on deep reinforcement learning.First,an optimiza-tion model of Joint Beamforming and Power Control (JBPC)in UAV assisted cellular networks is established.Then,a deep reinforce-ment learning algorithm based on the Upper Confidence Bound (UCB)Dueling Deep Q Network (DQN)is proposed.We utilize the proposed learning algorithm to design the intercell interference suppression technology based on joint beamforming and power control.Simulation results show that the convergence performance of JBPC interference suppression technology using UCB Dueling DQN learning is better than general DQN and Dueling DQN algorithms,which is helpful to improve the capacity of UAV assisted cellular network.Keywords :UAV assisted cellular network;deep reinforcement learning;upper confidence bound;inter-cell interference suppression收稿日期:2022-12-27基金项目:航空科学基金(2018ZC15003)Foundation Item :Aeronautical Science Foundation (2018ZC15003)0 引言随着无线通信技术的快速发展,给无人机(UAV)安装移动通信设备,使无人机成为空中移动基站,与地面通信网络组成一个空地一体化立体无线通信网络,能极大地扩展移动网络的通信范围[1-2]㊂空中无人机还可以组成大规模的机群与地面进行协同工作,这种立体通信系统可以满足未来无线网络的更多业务需求㊂与高平台基站和卫星通信相比,尽管低空无人机基站的通信覆盖范围有限,但其具有成本低㊁灵活度高㊁易于快速部署的优点㊂当遇到紧急情况,能够及时提供应急通信服务,可为短期无线通信提供热点的需求㊂此外,低空通信还可与地面用户进行视距传输,获得更低时延和更高传输速度㊂然而,面对海量的数据传输,如何在保持高频谱资源利用率的基础上提高系统性能,是无线通信应用面临的重要挑战㊂由于无线信道的开放性,无人机网络中多个空中基站共存,通常运行在高度拥挤的频谱场景中,这会造成严重空中小区间干扰(Intell-Cell Interference,ICI)㊂因此,对于由多个空中基站组成的无人机辅助的蜂窝网络,迫切需要研究基站系统具有小区间干扰抑制技术,以提供强大的连通性㊂在地面蜂窝通信系统中,采用多小区间联合波束形成和功率控制(Joint Beamforming and Power Concord,JBPC)技术能较好抑制干扰,但大多采用传统优化方法[3]来求解,计算复杂度高㊂为此,基于深度强化学习算法,从空域和功率域的视角出发,提出波束形成功率控制的多域干扰抑制技术㊂目前,已有一些文献针对联合功率控制和波束成形问题进行了研究㊂文献[4]利用深度Q网络(Deep Q Network,DQN)研究了5G网络的波束成形㊁功率控制和干扰协调的联合设计,以最大限度地降低干扰而提高信噪比㊂文献[5]研究了基于DQN的5G毫米波网络的功率控制方法,可以改善干扰环境下非视距传输性能㊂文献[6]研究了在毫米波多用户场景下联合功率控制和波束成形问题,对具有恒模约束的波束成形矩阵进行设计㊂文献[7-8]研究了在高速移动通信的联合混合波束形成和功率控制设计问题,但采用传输模式固定的波束成形矩阵,不能适应动态干扰场景㊂同时,上述研究中采用一般的深度强化学习算法,其收敛速度较慢而影响其实际应用㊂为了进一步提高无人机辅助的蜂窝通信系统性能,本文提出一种基于置信区间上界(Upper Confidence Bound, UCB)Dueling DQN的波束成形和功率控制多域干扰抑制方法,它具有更快的收敛速度,可以有效抑制无人机基站间干扰达到系统最优容量㊂1 系统模型本文提出的无人机辅助蜂窝网络模型如图1所示,由一定数量的配置空中基站(Base Station,BS)的无人机和随机分布于地面的用户(User Equipment,UE)设备组成,基站站点距离固定并大于覆盖半径以允许重覆盖,地面用户保持匀速移动且方向随机㊂每台无人机基站采用正交频分复用(OFDM)技术与其服务区域内的用户之间保持通信㊂地面控制站负责接收各无人机基站的信息,并通过集中控制器进行联合波束成形和功率控制的干扰抑制处理㊂图1㊀无人机基站通信模型Fig.1㊀UAV base station communication model假设每个无人机基站采用M个阵元的均匀线阵[9-11],则第i个基站内每个用户的接收信号为: y i=h H i,i w i(θ)x i+ðjʂi h H i,j w j(θ)x j+n i,(1)式中,x i,x j分别为第i个服务基站㊁第j个干扰基站的发射信号,满足功率约束E[|x i|2]=P i㊂w i(θ)㊁w j(θ)为第i㊁j个无人机基站的波束成形向量,第n个元素w n(θ)=(1,e j kd cos(θ), ,e j kd(M-1)cos(θ))T,其中d㊁k表示天线间距和波数;h H i,i㊁h H i,j分别为第i㊁j 个无人机基站到UE的信道向量㊂n i为均值为零㊁方差为σ2的噪声㊂式中的第一项为UE接收到的有用信号,而第二项为UE接收到的来自相邻无人机基站的干扰信号㊂用户端的接收信噪比(SINR)为:γi=p i㊃|h H i,i w i(θ)|2σ2+ðjʂi p j㊃|h H i,j w j(θ)|2㊂(2)㊀㊀在由多无人机基站组成的网络中,UE的服务基站可视为另一小区UE的干扰基站,故对于给定无人机基站,当功率控制请求增加发射功率时,无人机基站覆盖小区间干扰协调可能同时请求减少功率,故需要进行合理折衷㊂因此,为最大化无人机辅助蜂窝通信网络的和速率(容量)[12],构建以第i个无人机基站服务小区内用户的接收SINR最大为目标,联合优化基站的波束成形矢量和发射功率的理论模型:maximizeðγis.t.㊀p iɪp㊀γiȡγth{,(3)式中,γth 为用户的目标SINR㊂由于约束的非凸性,该问题属于非凸优化问题㊂若用经典方法解决则需要在高维空间上进行穷举搜索㊂注意到该问题模型为离散马尔可夫决策(Markov Decision Process,MDP)问题,可采用深度强化学习方法来求解,以降低计算复杂度㊂2 基于UCB Dueling DQN 的干扰抑制求解MDP 问题的强化学习算法原理[12]如图2所示㊂Agent 先感知当前工作环境,然后选取一个动作a ,执行该动作后,环境状态s 发生改变,同时生成一个奖励(Reward)值反馈给Agent㊂这时,Agent 根据得到的奖励r 调整自己的决策,同时为新的状态产生策略㊂Agent 与环境不断进行交互,以得到最大的累积奖励㊂常用的Q-learning 算法通过和环境的交互构建状态与动作的二维Q 表,用以储存每个状态 动作对的Q 值,当执行动作时,Agent 从Q 表中选择使得当前状态的Q 值最大的动作,但对于高维且连续的状态和动作空间,难以构造其Q 表㊂图2㊀强化学习原理Fig.2㊀Reinforcement learning principle若状态-动作集较大,近似地估计值函数是较为可行的方法㊂结合强化学习和深度学习而提出的DQN 算法[13],利用神经网络来估计Q 值,替代Q-Learning 算法中的Q 表,能应用于状态-动作集较大的场景㊂DQN 网络包括估计Q 网络(EvaluatedQnetwork)和目标Q 网络(Target Qnetwork)㊂前者根据当前状态生成估计Q 值,它在每个回合(Epi-sode)调整网络权重以减小损失函数(Loss Func-tion):L (τ)=E [(r +μmax aᶄQ (sᶄ,aᶄ,τᶄ)-Q (s ,a ,τ))2]㊂(4)㊀㊀而后者根据下一时刻状态输出对应Q 值,为目标Q 值的计算做准备㊂每隔一段时间,目标Q 网络的参数会得到更新,即把估计Q 网络的参数复制给目标Q 网络㊂为了提供训练样本,DQN 设计了存储历史值的经验回放池(Replay Memory),在学习过程中将Agent 与环境交互得到的四元组(s ,a ,r ,sᶄ)存进一个经验回放池中,在训练时从中随机选择部分样本来训练神经网络,解决了样本的相关性问题,提高训练的稳定性㊂对一些状态而言,因无论执行什么动作对下一个状态的影响均较小,即值函数的大小与动作无关,故无需估计每个动作的Q 值㊂因此,提出了能够快速识别最佳动作并学习到对Agent 较为重要状态的Dueling DQN 方法[14],从而提高学习效率㊂DuelingDQN 的Q 网络具有两个Q 函数:状态函数和独立于状态的动作优势函数㊂其将原DQN 网络输出分成静态环境状态的值函数V 和动态选择动作额外带来的优势函数A ㊂Q 网络的输出由价值函数输出和优势函数输出的组合:Q (s ,a ,τ,α,β)=V (s ,τ,β)+A (s ,a ,τ,α),(5)式中,τ表示网络结构,α,β表示两个全连接层网络的参数,V 仅与状态有关,而A 与状态和动作都有关㊂若仅用这个公式更新,会存在不可辨识性问题,即如V 和A 分别加上和减去一个值能够得到相同的Q 值,但反过来显然无法由Q 得到唯一的V 和A ㊂为了解决该问题,对同一个状态,可以固定状态值函数来更新动作优势函数,即Q (s ,a ,τ,α,β)=V (s ,τ,β)+(A (s ,a ,τ,α)-1|A |㊃ðaᶄA (s ,aᶄ,τ,α)㊂(6)㊀㊀式(6)表明,在状态s 时把动作优势部分设置为当前动作优势函数减去所有动作优势函数的均值,即对优势函数进行中心化处理,从而提高算法稳定性㊂Dueling DQN 在探索过程中采用ε-贪婪算法来选取最优动作㊂然而,贪婪算法不考虑不同动作的优先级,有可能会忽略其他使得累积奖励最大的动作,对信息不重要的数据进行抽样而忽略提供有用信息的样本㊂为了解决这个问题,本文提出在Duel-ing DQN 的学习过程中利用UCB 探索,其结构如图3所示㊂Dueling DQN 利用神经网络来估计Q 值,在经验回放池存储训练样本,并从经验池中采样训练数据(s ,a ,r ,sᶄ),将训练样本输入目标网络和当前网络㊂得到目标Q 值和估计Q 值后,利用梯度下降法计算损失函数,更新当前网络的参数,并将当前网络的值在每T 个时间步后复制到目标网络中㊂图3㊀UCB Dueling DQN 结构Fig.3㊀UCB Dueling DQN structure㊀㊀同时,所提方法在选择动作时利用了UCB 算法,即Agent 通过UCB 探索选择一个动作并执行㊂具体地,Agent 从经验池采样并计算损失函数后,计算动作的优先级并将优先级赋予该动作,动作优先级的计算公式为:p =r j +c㊀ln tN j,N j =N j +1,(7)式中,N j 表示经过t 个时间步后第j 个动作被选择的次数,r j 为选择第j 个动作获得的奖励,c 为调整优先级对其选择动作影响大小的参数㊂置信因子为c㊀ln tN j,当时间步t 较小时,即在算法初始阶段,置信因子较大,因而对优先级的影响较大;随着训练的进行,时间步t 不断增加,置信因子的影响也逐渐降低㊂在t 时刻,若一个动作已经被选了越多次,该动作的奖励值会越高,越会继续采用㊂若一个动作被选的次数较少,则置信因子比较高,即相对尝试的机会更高㊂当算法达到收敛状态,能使得收益最大化㊂基于所提UCB Dueling DQN 算法,本文设计了一种联合波束成形和功率控制的无人机小区间干扰抑制方法[15-16],如算法1所示㊂算法1㊀基于UCB Dueling DQN 的干扰抑制输入:UE 的接收信噪比输出:无人机基站的动作集{波束向量,发射功率}初始化:折扣因子μ,经验池D 容量N ,minibatch 大小D 1:for episode from 1to Limit do 2:观测当前状态s t3:设置初始探索率ε4:随机从[0,1]中取值u5:如果u <ε,从动作集中随机选择一个动作a t 否则选择能使Q 值最大的动作a t 6:for t =0to T -1do7:计算信噪比γeff8:根据γeff 对奖励r 进行更新9:观测下一时刻状态sᶄ10:将得到的四元组(s ,a ,r ,sᶄ)存储到经验池D11:若经验池已满,从经验池中取一批样本进行训练12:计算当前网络Q 的状态值函数V (s ,β)和优势函数A (s ,a ,α)13:将两个网络合并为Q (s ,a ,τ,α,β)14:设y j =r j +μmax aᶄQ15:用随机梯度下降法选择τ∗15:更新网络参数τt =τ∗16:更新状态s t =sᶄ17:计算损失函数L (τ)18:计算选取动作优先级p r =r j +c㊀ln t N j19:N j =N j +120:选取下一时刻动作a t +1=argmax p r21:end for 22:end for㊀㊀算法1中基站采用循环递增或循环递减方式来选择波束成形码本和发射功率构成动作集,即㊃a [0]=0:降低基站b 的发射功率1dB ㊃a [0]=1:增加基站b 的发射功率1dB ㊃a [1]=0:降低基站l 的发射功率1dB ㊃a [1]=1:增加基站l 的发射功率1dB ㊃a [2]=0:降低基站l 的波束成形码本索引㊃a [2]=1:提高基站l 的波束成形码本索引㊃a [3]=0:提高基站b 的波束成形码本索引㊃a [3]=1:降低基站l 的波束成形码本索引3 仿真结果假设用户均匀分布于无人机基站周围半径R =150m 的覆盖区域内,无人机悬停高度100m㊂设定目标信噪比γth =γ0+10log M ,取γ0=5dB,仿真参数如表1和表2所示[17-18]㊂表1㊀环境参数Tab.1㊀Environment parameters仿真参数数值最大传输功率P max /dBm40下行频带/GHz 28无人机基站数量3小区半径R /m 150用户数量10用户移动速度v /(km /h)2用户端天线增益/dBi0天线增益/dBi 3天线数量M {4,8,16,32,64}周期T /ms 10表2㊀网络参数Tab.2㊀Network parameters仿真参数数值折扣因子μ0.995初始探索率ε1探索率衰减系数d 0.9995最小探索率0.10学习率α0.01DQN 网络宽度24DQN 网络深度3激活函数ReLU minibatch 大小32经验池容量N 2000状态集数量8动作集数量16㊀㊀图4给出了所提算法的损失函数,可以看出,其值先增大后减小,原因在于算法开始运行时数据样本较少,模型可能出现过拟合,会在状态-动作对中选取最大值,但其中一些状态-动作对并不适用,故损失函数先逐渐增大㊂该情形会在后续学习过程中得到纠正,故损失函数会逐渐减小㊂从图中还可发现,虽然DQN 和所提UCB Dueling DQN 的损失函数均可收敛,但所提算法的收敛速度更快㊂图4㊀损失函数Fig.4㊀Loss function图5给出了所提算法的收敛回合与系统天线配置的关系,收敛性定义为在算法迭代周期T 时间内无人机基站覆盖用户的接收SINR 达到了目标信噪比γth ㊂与一般的DQN㊁Dueling DQN 算法相比,所提UCB Dueling DQN 算法可以减少收敛回合㊂图5㊀收敛回合与天线数量关系对比Fig.5㊀Comparison between convergence episode andnumber of antennas干扰环境下无人机基站的用户覆盖是无人机辅助蜂窝网络的重要性能指标,设定覆盖用户的接收SINR 不低于目标γth ㊂仿真计算出无人机基站覆盖用户接收SINR 之和的互补充累积分布函数(CCDF),如图6所示,可以看出,在天线数M =32时,所提出的UCB Dueling DQN 算法的CCDF 性能(UE 覆盖)优于DQN 和Dueling DQN 算法㊂图6㊀有效SINR 的覆盖CCDF 对比Fig.6㊀Coverage CCDF plot of the effective SINR利用用户端接收的有效信噪比γeff ,可计算出系统平均和速率C =1T ㊃ðT t =1ðjlb(1+γeff )[19],图7给出了UCB Dueling DQN 和穷举算法的和速率容量,可以看出,所提算法虽计算复杂度低,但能达到穷举法的最优容量㊂图7㊀速率和容量与天线数量关系对比Fig.7㊀Comparison between sum rate capacity andnumber of antennas4 结束语在由多个空中基站组成的无人机辅助蜂窝网络中,各基站间存在严重的小区间干扰㊂为降低干扰,本文研究了基于深度强化学习的干扰抑制技术,先提出具有更快学习性能的UCB Dueling DQN 算法,然后利用该算法设计了联合波束成形和功率控制的小区间干扰抑制技术㊂仿真结果表明,与现有DQN 及其他学习策略相比,所提UCB Dueling DQN 干扰抑制策略具有更好的收敛性能,同时能够达到系统的和速率容量上限,故是一种提高无人机辅助蜂窝通信网络性能的有效方法㊂参考文献[1]㊀SHARMA V,BENNIS M,KUMAR R.UAV-assisted Het-erogeneous Networks for Capacity Enhancement[J].IEEE Communications Letters,2016,20(6):1207-1210.[2]㊀GUPTA L,JAIN R,VASZKUN G.Survey of ImportantIssues in UAV Communication Networks[J].IEEE Com-munications Surveys &Tutorials,2016,18(2):1123-1152.[3]㊀ZHU L,ZHANG J,XIAO Z,et al.Joint Power Control andBeamforming for Uplink Non-orthogonal Multiple Access in 5G Millimeter-wave Communications[J].IEEE Trans-actions on Wireless Communications,2018,17(9):6177-6189.[4]㊀MISMAR F B,EVANS B L,ALKHATEEB A.Deep Rein-forcement Learning for 5G Networks:Joint Beamforming,Power Control,and Interference Coordination [J ].IEEETransactions on Communications,2020,68(3):1581-1592.[5]㊀LUO C,JI J,WANG Q,et al.Online Power Control for 5GWireless Communications:A Deep Q-Network Approach[C]ʊ2018IEEE International Conference on Communi-cations (ICC).Kansas City:IEEE,2018:1-6.[6]㊀LEE C,KIM Y H.Receive Beamforming and ResourceAllocation for Wireless Powered Non-orthogonal MultipleAccess[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2020,69(4):4563-4568.[7]㊀XU J,AI B,CHEN L.Joint Beamforming and PowerAllocation in Millimeter-wave High-speed Railway Sys-tems[C]ʊProceedings of the 2020IEEE Global Commu-nications Conference.Piscataway:IEEE,2020:1-6.[8]㊀XIAO Z,ZHU L,CHOI J,et al.Joint Power Allocationand Beamforming for Non-orthogonal Multiple Access (NOMA)in 5G Millimeter Wave Communications [J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2018,17(5):2961-2974.[9]㊀ALKHATEEB A,EL AYACH O,LEUS G,et al.ChannelEstimation and Hybrid Precoding for Millimeter WaveCellular Systems[J].IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing,2014,8(5):831-846.[10]ROBERT W H J,GONZÁLEZ-PRELCIC N,RANGAN S,et al.An Overview of Signal 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RoboMaster 机甲大师赛规则说明书
2 © 2023 大疆创新 版权所有声明参赛人员不得从事或参与任何经RoboMaster 组委会认定的涉嫌公众争端、敏感议题、冒犯大众或某些大众群体或其它破坏RoboMaster 形象的行为，否则，组委会有权永久取消违规人员的比赛资格。
阅读提示符号说明禁止重要注意事项操作、使用提示词汇解释、参考信息修改日志日期版本 修改记录 2023.04.16V2.0首次发布© 2023 大疆创新 版权所有3目录声明 ......................................................................................................................................................... 2 阅读提示 .. (2)符号说明 .......................................................................................................................................... 2 修改日志 .................................................................................................................................................. 2 1. 大赛概要 (5)1.1 大赛简介 ................................................................................................................................... 5 1.2 参赛队伍名单 ............................................................................................................................ 5 2. 赛制及奖项 (9)2.1大赛制度 ................................................................................................................................... 9 2.1.1 抽签方式 ............................................................................................................................ 9 2.1.2 赛制 .. (9)2.2奖项设置 ................................................................................................................................. 10 2.2.1 3V3对抗赛 ...................................................................................................................... 10 2.2.2 步兵对抗赛 ....................................................................................................................... 11 2.2.3机器人实战奖 (11)3. 参赛日程 ........................................................................................................................................ 134.比赛场序 (16)4.1 场地适应性训练时间表 ................................................................................................................... 16 4.2 比赛场序及时间表 .. (17)4.2.1 3V3对抗赛赛程.................................................................................................................. 17 4.2.2 步兵对抗赛赛程 .................................................................................................................. 19 4.3 比赛流程 ............................................................................................................................. 24 4.3.1 报到日流程 ...................................................................................................................... 24 4.3.2比赛日流程 (25)4.3.3 单场比赛流程 ....................................................................................................................... 26 5.场馆信息 ................................................................................................................................................ 27 5.1比赛地点 .......................................................................................................................................... 27 5.2场地示意图 .. (27)5.2.1 报到及场馆路线指引 .......................................................................................................... 27 5.2.2 场馆内主规划图 .................................................................................................................. 28 5.2.3 备场&观赛规划图 ............................................................................................................... 28 5.2.4 锂电池充电区 ..................................................................................................................... 29 5.3主要交通路线 .................................................................................................................................. 29 5.4周边餐饮 (31)6. 参赛声明 (32)6.1参赛安全须知 (32)6.2 赛前声明 (33)6.3 知识产权声明 (34)4 © 2023 大疆创新版权所有© 2023 大疆创新 版权所有51. 大赛概要1.1 大赛简介作为全国大学生机器人大赛旗下赛事之一，RoboMaster 机甲大师赛高校系列赛，是由大疆创新发起，专 为全球科技爱好者打造的机器人竞技与学术交流平台。
超级计算机
¾ 超级计算机...............................................................................................................................1 超级计算环境 2007 年 3 季度运行情况简报 .........................................................................1
深腾6800
● 共197名用户，3季度增加用户6名。 ● 有134名用户利用LSF提交作业，共完成.51000多个作业，用户作业平均规模为5.9个CPU，累计 使用机时112万CPU小时（按Walltime计算）。 ● 2007年3季度，深腾6800的磁盘阵列系统与QsNet网络系统先后发生故障，导致深腾6800的平均 整体使用率有所下降，为83.5%（按Walltime计算），平均CPU利用率69.1%（按CPUtime计算）。CPUtim e与Walltime之比平均为82.7%。 ● 2007年3季度，作业平均等待时间为23.3小时。 ● 已完成作业按规模分布情况：串行作业数量占62.6%，4处理器节点内并行作业数量占21.1%。 而根据作业使用的CPU小时计算，占用机时最多的并行作业规模分别为16处理器、33-63处理器、32处理 器、64处理器，其比例分别为21.8%，18.1%，17.9%和12.4%，串行作业仅使用总机时的2.1%，表明深腾6 800的计算机时还是主要用于较大规模的并行作业计算。
1. Introduction ...................................................................................................................2
00-PMBOK第六版_中文版(带完整目录)
目录
第一部分 项目管理知识体系指南(PMBOK® 指南) 1. 引论............................................................................................................................................ 1
2. 项目运行环境......................................................................................................................... 37 2.1 概述................................................................................................................................. 37 2.2 事业环境因素................................................................................................................ 38 2.2.1 组织内部的事业环境因素............................................................................... 38 2.2.2 组织外部的事业环境因素............................................................................... 39
2018年中职组“网络空间安全赛项”芜湖市比赛赛题
2018年全国职业技能大赛“网络空间安全”赛项芜湖市竞赛任务书一、竞赛时间8:30-11:30，共计3小时。
二、竞赛阶段三、竞赛任务书内容（一）拓扑图（二）第一阶段任务书任务一、判断操作系统及应用程序渗透测试任务环境说明：✓服务器场景名称：WinServ2003✓服务器场景安全操作系统：Microsoft Windows2003 Server✓服务器场景安装中间件：Apache2.2；✓服务器场景安装Web开发环境：Php6；✓服务器场景安装数据库：Microsoft SqlServer2000；✓服务器场景安装文本编辑器：EditPlus；✓服务器场景用户名：administrator，密码：空✓渗透机场景：BT5✓渗透机用户名：root,密码：toor1.通过PC（虚拟机：Backtrack5）中渗透测试工具对服务器场景WinServ2003进行ping扫描渗透测试（使用工具nmap，使用参数v；n，使用必须要使用的参数），并将该操作使用命令中必须要使用的参数作为Flag提交；sP2.通过PC（虚拟机：Backtrack5）中渗透测试工具对服务器场景WinServ2003进行ping扫描渗透测试（使用工具nmap，使用参数v；n，使用必须要使用的参数），并将该操作显示结果的最后1行左数第1个单词作为Flag提交；Raw3.通过PC（虚拟机：Backtrack5）中渗透测试工具对服务器场景WinServ2003进行综合性扫描渗透测试（使用工具nmap，使用参数v；n，使用必须要使用的参数），并将该操作使用命令中必须要使用的参数作为Flag提交；A4.通过PC（虚拟机：Backtrack5）中渗透测试工具对服务器场景WinServ2003进行综合性扫描渗透测试（使用工具nmap，使用参数n，使用必须要使用的参数），并将该操作显示结果的最后1行左数第2个单词作为Flag提交；packets5.通过PC（虚拟机：Backtrack5）中渗透测试工具对服务器场景WinServ2003进行操作系统扫描渗透测试（使用工具nmap，使用必须要使用的参数），并将该操作使用命令中必须要使用的参数作为Flag提交；O6.通过PC（虚拟机：Backtrack5）中渗透测试工具对服务器场景WebServ2003进行操作系统扫描渗透测试（使用工具nmap，使用必须要使用的参数），并将该操作显示结果“Running：”之后的字符串作为Flag提交；Microsoft Windows XP|20037.通过PC（虚拟机：Backtrack5）中渗透测试工具对服务器场景WebServ2003进行系统服务及版本号扫描渗透测试（使用工具nmap，使用必须要使用的参数），并将该操作使用命令中必须要使用的参数作为Flag提交；sV8.通过PC（虚拟机：Backtrack5）中渗透测试工具对服务器场景WebServ2003进行系统服务及版本号扫描渗透测试（使用工具nmap，使用必须要使用的参数），并将该操作显示结果的HTTP服务版本信息字符串作为Flag提交；Apache httpd 2.2.8((Win32)PHP/6.0.0-dev)任务二、Linux系统安全加固任务环境说明：✓服务器场景：CentOS5.5（用户名：root；密码：123456）✓服务器场景操作系统：CentOS5.5✓渗透机场景：BT5✓渗透机用户名：root,密码：toor1.通过PC中渗透测试平台对服务器场景CentOS5.5进行服务扫描渗透测试，并将扫描结果上数第5行的4个单词作为Flag（形式：单词1|单词2|单词3|单词4）提交；PORT|STATE|SERVICE|VERSION2.通过PC中渗透测试平台对服务器场景CentOS5.5进行远程超级管理员口令暴力破解（使用PC中的渗透测试平台中的字典文件superdic.txt），并将破解结果Success：后面2个空格之间的字符串作为Flag提交；‘root’:’123456’3.通过PC中渗透测试平台打开已经建立的会话，在与CentOS5.5的会话中新建用户admin，并将该用户提权至root权限，并将新建用户admin并提权至root权限全部命令作为Flag（形式：命令1|命令2|…|命令n）提交；Adduser admin |passwd admin|usermod -g root admin4.修改并在原目录下编译、运行./root/autorunp.c木马程序，使该木马程序能够实现远程连接 8080端口，并在该端口上运行/bin/sh命令行程序，并将运行./root/autorunp.c木马程序以及运行后的系统网络连接状态（netstat -an）增加行内容作为Flag提交；Tcp 0 0.0.0.0:8080 0.0.0.0:* LISTEN5.将autorunp.c木马程序设置为系统启动后自动加载，并转入系统后台运行，并将在配置文件中增加的内容作为Flag提交；/root/autorunp&6.重新启动CentOS5.5服务器场景，通过PC中渗透测试平台NETCAT远程打开CentOS5.5服务器场景./bin/sh程序，并运行查看IP地址命令，并将运行该命令需要输入的字符串作为Flag提交；/sbin/ifconfig7.对CentOS5.5服务器场景进行安全加固，阻止PC中渗透测试平台对服务器场景CentOS5.5进行远程超级管理员口令暴力破解，并将配置文件增加的内容字符串作为Flag提交；PermitRootLogin no任务三、ARP扫描渗透测试任务环境说明：✓服务器场景：CentOS5.5（用户名：root；密码：123456）✓服务器场景操作系统：CentOS5.5✓渗透机场景：BT5✓渗透机用户名：root,密码：toor1.通过PC中渗透测试平台对服务器场景CentOS5.5进行ARP扫描渗透测试（使用工具arping，发送请求数据包数量为5个），并将该操作使用命令中固定不变的字符串作为Flag提交；Arping -C 52.通过PC中渗透测试平台对服务器场景CentOS5.5进行ARP扫描渗透测试（使用工具arping，发送请求数据包数量为5个），并将该操作结果的最后1行，从左边数第2个数字作为Flag提交；53.通过PC中渗透测试平台对服务器场景CentOS5.5进行ARP扫描渗透测试（使用工具Metasploit中arp_sweep模块），并将工具Metasploit中arp_sweep模块存放路径字符串作为Flag（形式：字符串1/字符串2/字符串3/…/字符串n）提交；Auxiliary/scanner/discovery4.通过PC中渗透测试平台对服务器场景CentOS5.5进行ARP扫描渗透测试（使用工具Metasploit中arp_sweep模块），假设目标服务器场景CentOS5.5在线，请将工具Metasploit中arp_sweep模块运行显示结果的最后1行的最后1个单词作为Flag提交；completed5.通过PC中渗透测试平台对服务器场景CentOS5.5进行ARP扫描渗透测试（使用工具Metasploit中arp_sweep模块），假设目标服务器场景CentOS5.5在线，请将工具Metasploit中arp_sweep模块运行显示结果的第1行出现的IP地址右边的第1个单词作为Flag提交；appesars6.通过PC中渗透测试平台对服务器场景CentOS5.5进行ARP扫描渗透测试（使用工具Metasploit中arp_sweep模块），假设目标服务器场景CentOS5.5在线，请将工具Metasploit中arp_sweep模块的运行命令字符串作为Flag提交；run任务四、密码学应用：IPSec VPN 安全攻防任务环境说明：✓服务器场景名称：WinServ2003✓服务器场景安全操作系统：Microsoft Windows2003 Server✓服务器场景安装中间件：Apache2.2；✓服务器场景安装Web开发环境：Php6；✓服务器场景安装数据库：Microsoft SqlServer2000；✓服务器场景安装文本编辑器：EditPlus；✓服务器场景用户名：administrator，密码：空✓渗透机场景：Windows7 64位旗舰版✓渗透机用户名：Administrator,密码：1234561.PC（虚拟机：Backtrack5）打开Wireshark工具，监听PC（虚拟机：WindowsXP）通过Internet Explorer访问服务器场景WinServ2003的login.php页面，通过该页面对Web站点进行登录，同时使用PC（虚拟机：Backtrack5）的Wireshark工具对HTTP请求数据包进行分析，将该数据包中存放用户名的变量名和存放密码的变量名联合作为Flag（形式：存放用户名的变量名&存放密码的变量名）提交；Usernm&passwd2.在PC（虚拟机：WindowsXP）和WinServ2003服务器场景之间通过IPSec技术建立安全VPN，阻止PC（虚拟机：Backtrack5）通过Wireshark工具对本任务上题的HTTP请求数据包进行分析；PC（虚拟机：WindowsXP）通过Ping工具测试WinServ2003服务器场景的连通性，将回显的第1个数据包Ping工具的打印结果作为Flag提交；Negotiating IP Security3.在PC（虚拟机：WindowsXP）和WinServ2003服务器场景之间通过IPSec技术建立安全VPN 的条件下：PC（虚拟机：Backtrack5）打开Wireshark工具，监听PC（虚拟机：WindowsXP）通过Internet Explorer访问服务器场景WinServ2003的login.php页面，通过该页面对Web站点进行登录，同时使用PC（虚拟机：Backtrack5）的Wireshark工具对HTTP请求数据包进行分析，将Wireshark工具中显示该流量的协议名称作为Flag提交ESP4.在PC（虚拟机：WindowsXP）和WinServ2003服务器场景之间通过IPSec技术建立安全VPN 的条件下：PC（虚拟机：Backtrack5）打开Wireshark工具，监听PC（虚拟机：WindowsXP）通过Ping工具测试到服务器场景WinServ2003的连通性，在Ping工具中指定ICMP请求数据包的大小为128byte，同时使用PC（虚拟机：Backtrack5）的Wireshark工具对加密后的该数据包进行分析，将Wireshark工具中显示该数据包的长度作为Flag提交2065.在PC（虚拟机：WindowsXP）和WinServ2003服务器场景之间通过IPSec技术建立安全VPN 的条件下：PC（虚拟机：Backtrack5）打开Wireshark工具，监听PC（虚拟机：WindowsXP）通过Ping工具测试到服务器场景WinServ2003的连通性，在Ping工具中指定ICMP请求数据包的大小为128byte，数量为100；同时使用PC（虚拟机：Backtrack5）的Wireshark工具对加密后的该数据包进行分析，将Wireshark工具中显示的最后一个加密后的请求数据包和第一个加密后的请求数据包的序列号之差作为Flag提交；99（三）第二阶段任务书各位选手是某公司的系统安全管理员，负责服务器（受保护服务器IP、管理员账号见现场发放的参数表）的维护，该服务器可能存在着各种问题和漏洞（见漏洞列表）。
节奏与旋律课件-2021-2022学年部编版道德与法治七年级下册 (2)
①承担了自己在集体中的责任 ②从班集体的整体利益出发 ③乐于为集体贡献自己的力量 ④把自己融人了集体之中 A．①②③ B．①③④ C．①②③④ D．①②④
思考：小丽的班集体中存在的这些“小群体” 是怎样形 成的？
知识点三：小群体的产生
在集体生活中，一些__志__趣___相投、__个__性___相似，或者 __生__活__背__景__类似的同学，往往自觉或不自觉地形成___小__群__体___ 。
2018微软“创新杯”广州地区总决赛于南沙香江国际科创中 心独角兽牧场举行，广州地区11支学生科研团队秀出“黑科 技”。最终来自暨南大学的98k小分队，凭借手持式智能光谱 仪这项发明获得广州地区总决赛冠军。赛后同学们畅谈感受， 一致说道是整个团队齐心协力，相互帮助才拿下大奖。
知识点五：对待小团体主义的态度
面对这样的矛盾和冲突，我们需要“心怀一把尺子”，不为成 见所“扰”不为人言所“惑”，明辨是非，坚持正确的行为， 坚持集体主义，反对小团体主义。
知识点六：为什么要解决集体生活中的矛盾和冲突
在集体生活中，我们面对矛盾和冲突，解决问题的过程，是我 们学习过集体生活的经历，也是促进集体和谐发展、健康成长 的过程。
P67：探究与分享
情境一：小倩两周前给校长写了一封信。 在信中，她结合自己所在班级存在的问题， 提出改进学校工作的建议。她的做法得到 校长的肯定，却遭到一些同学的讥讽， 有 人甚至认为她“出卖”了班集体。
情境二： 小鑫昨天上学迟到了，被学校 值日生“逮”个正着。她“灵机一动”， 故意报错自己的班级。有的同学说：“小 鑫真棒！维护了我们班的荣誉。
随堂练习
1、在小群体中，我们获得的积极影响有（ ） ①被此相互接纳，相互欣赏 ②找到自己的位置 ③体会到归属感和安全感 ④在与同伴的互学共进中增长才干 A、①②③④ B、①②③ C、②③④ D、①②④
18届全国青少年信息学奥林匹克联赛初赛(详解)(普及组)
第十八届全国青少年信息学奥林匹克联赛初赛（普及组Pascal语言试题）竞赛时间：2012年10月13日14:30~16:30选手注意·试题纸共有10页，答题纸共有2页，满分100分。
请在答题纸上作答，写在试题纸上一律无效。
·不得使用任何电子设备（如计算器、手机、电子词典等）或查阅任何书籍资料一、单项选择题（共20题，每题1.5分，共计30分；每题且仅有一个正确选项）1. 计算机如果缺少（A），将无法正常启动。
A. 内存B. 鼠标C. U盘D. 摄像头2. （B ）是一种先进先出的线性表。
A. 栈B. 队列C. 哈希表（散列表）D. 二叉树解析：1.栈的定义(可参考：_ware/data_structure/web/zhanhuoduilie/栈（Stack）是限制仅在表的一端进行插入和删除运算的线性表。
(1)通常称插入、删除的这一端为栈顶（Top），另一端称为栈底（Bottom）。
(2)当表中没有元素时称为空栈。
(3)栈为后进先出（Last In First Out）的线性表，简称为LIFO表。
栈的修改是按后进先出的原则进行。
每次删除（退栈）的总是当前栈中"最新"的元素，即最后插入（进栈）的元素，而最先插入的是被放在栈的底部，要到最后才能删除。
2.队列：定义：队列（Queue）是只允许在一端进行插入，而在另一端进行删除的运算受限的线性表。
（1）允许删除的一端称为队头（Front）。
（2）允许插入的一端称为队尾（Rear）。
（3）当队列中没有元素时称为空队列。
（4）队列亦称作先进先出（First In First Out）的线性表，简称为FIFO表。
队列的修改是依先进先出的原则进行的。
新来的成员总是加入队尾（即不允许"加塞"），每次离开的成员总是队列头上的（不允许中途离队），即当前"最老的"成员离队。
【例】在队列中依次加入元素a1，a2，…，an之后，a1是队头元素，an是队尾元素。
“一带一路”互联网+医疗健康大会在京召开
要闻SUMMARY“一带一路”互联网+医疗健康大会在京召开2018年8月17日至19日，由国家卫生健康委国际交流与 合作中心和中国信息通信研究院联合主办，中国医院协会、北 京医院协会、国际电信联盟健康医疗人工智能焦点组协办的“一 带一路”互联网+医疗健康大会在北京召开。
本次大会以“携 手共建互联互通的健康命运共同体”为主题，有助于将基于互 联网的智慧医疗和健康养老创新服务模式更好地服务于“一带 一路”国家，助力“一带一路”沿线国家健康命运共同体的建立，促进我国与“一带一路”沿线国家在政策沟通、设施联通、贸 易畅通、资金融通和民心相通等领域的广泛合作交流，推动“一 带一路”沿线国家和地区互联网医疗健康产业共同发展。
2018年上海人工智能大会（SHAI2018 )举行为更好地推动我国人工智能领域的研究和发展，由中国科学 社海高麵究院主办的2018年上海人工智能大会(SHAI2018)于2018年8月15日在上海举行。
本届大会为期两天，首日为尖 峰论坛，次日开设四大专题论坛，根据当前技术与市场热点，针对视频图像处理、智能语言与语音、N LP(Natural Language Processing,自然语言处理）、机器学习和机器人等几个方面展 开交流和研讨。
每个论坛独立策划，充分体现论坛的专业性和 交流互动性。
会议期间，还实时展出人工智能企业的最新科技 产品。
IPv6规模部署及专项督查工作全国电视电话会议 召开2018年8月3日，工业和信息化部信息通信发展司召开 IP v6规模部署及专项督查工作全国电视电话会议。
会议指出，发展基于IP v6的下一代互联网，不仅是互联网演进升级的必然 趋势，更是助力互联网与实体经济深度融合、支撑经济高质量 发展的迫切需要，对于提升国家网络空间综合竞争力、加快网 络强国建设具有重要意义。
会议要求，以“通盘布局、移动先行、流量突破”为主要工作思路，推进各项改造工作。
其中，基础 电信企业30个自营APP是L T E IP v6 “高速公路上的测试车”，各企业要力争提前完成改造，真正实现端到端贯通，为提升用 户规模与网络流量打下良好基础；内容分发网络（CDN)改造要 适度超前，为互联网应用改造提供足够的内容加速资源；云服务企业，特别是大型云服务企业不仅要及时完成云产品IP v6改 造目标，还要充分发挥平台优势，面向中小型企业提供IP v6技 术咨询和网站改造等服务；终端制造企业要进一步加快移动和 固定终端的软硬件升级，消除IP v6盲点。
云计算平台下的智能汽车大数据分析与应用
云计算平台下的智能汽车大数据分析与应用目录一、内容描述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (3)二、云计算平台概述 (5)2.1 云计算平台定义 (6)2.2 云计算平台特点 (7)2.3 云计算平台架构 (8)三、智能汽车大数据分析技术 (10)3.1 大数据分析技术 (11)3.2 机器学习在智能汽车中的应用 (13)3.3 深度学习在智能汽车中的应用 (14)四、云计算平台与智能汽车大数据分析的融合 (16)4.1 数据存储与管理 (17)4.2 数据处理与分析 (19)4.3 数据可视化与应用展示 (20)五、智能汽车大数据分析的实际应用 (21)5.1 智能交通系统 (22)5.2 车辆故障诊断与预测 (24)5.3 智能驾驶辅助系统 (25)六、挑战与展望 (26)6.1 技术挑战 (28)6.2 应用挑战 (29)6.3 未来发展趋势 (30)七、结论 (31)一、内容描述随着科技的飞速发展，云计算平台已逐渐成为智能化时代不可或缺的一部分。
它为海量的数据存储与处理提供了强大的后盾，推动了智能汽车行业的快速发展。
在云计算平台上，智能汽车大数据分析与应用成为了研究的热点，旨在通过深入挖掘这些数据，为汽车制造商、消费者和行业研究者提供有价值的洞见。
本论文将详细探讨云计算平台下的智能汽车大数据分析与应用。
我们将首先介绍云计算平台的基本概念及其在智能汽车领域的应用现状，进而阐述大数据分析在智能汽车中的重要作用。
通过收集和分析车辆行驶数据、传感器数据等，我们可以更全面地了解汽车的性能、驾驶习惯以及路况等信息，从而为自动驾驶、智能交通管理等应用提供有力支持。
我们还将关注云计算平台在智能汽车大数据分析中的应用场景，如远程监控、故障预测与维护等。
利用云计算的强大计算能力，我们可以实现对这些数据的实时处理和分析，进一步优化汽车性能并降低运营成本。
在论文的后半部分，我们将通过具体的案例分析和实证研究，展示云计算平台下智能汽车大数据分析与应用的实际价值。
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2018 年度“瑞萨杯”信息科技前沿专题邀请赛开赛在
即
2018 年4 月2 日，中国西安讯–全球领先的半导体解决方案供应商瑞萨电子株式会社（TSE：6723）宣布，由教育部高等教育司、工业和信息化部人事教育司主办，由瑞萨电子独家冠名赞助的2018 年度全国大学生电子设计竞赛“瑞萨杯”信息科技前沿专题邀请赛（以下简称“瑞萨杯”信息科技前沿专
题邀请赛），将于2018 年4 月拉开帷幕。
3 月31 日，合作签约仪式于西安交通大学顺利举行。
竞赛组委会主任王越院士、组委会副主任兼秘书长赵显利教授、“瑞萨杯”信息科技前沿专题邀请赛专家组组长管晓宏院士，瑞萨电子中国董事长真冈朋光等出席了签约仪式。
于本年度新设立的“瑞萨杯”信息科技前沿专题邀请赛是以信息技术、物联网（IoT）技术、智能互联技术在相关领域的应用与发展为方向，针对中国在校大学生，每两年一次、于偶数年举办的比赛。
大赛拟于4 月-8 月进行，定向邀请国内信息、电子等领域内水平较高的院校本科在校学生约150-200 队参与，采用开放式竞赛，要求参赛队运用前沿科技，独立完成一个创新且具有一定功能的应用系统。
专家组专家将对提交作品进行评测，评选出最高奖“瑞萨杯奖”，及一、二、三等奖。
结果将于8 月揭晓，颁奖仪式将于同期举行。
作为独家赞助商，瑞萨电子将向大赛提供基于用于物联网产品开发平台。