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题名基于“可信”媒介技术的反恐情报协同共享体系研究
被引量：6
- 1
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作者
王耀杰
崔翛龙
甘波
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机构
武警工程大学反恐指挥信息工程研究团队
武警工程大学信息工程学院
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出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2021年第10期32-37,26,共7页
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基金
新疆维吾尔自治区自然科学基金项目“基于实证的反恐预警性情报多元动态建模方法研究”(编号:2016D01A080)的成果之一。
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文摘
[目的/意义]在“情报主导反恐”的大背景下,及时、高效、准确地进行反恐情报协同共享是制胜反恐的重要支撑。该研究针对反恐情报共享能力提升路径,以构筑安全可靠、扁平高效的反恐情报协同共享机制为牵引,将为我国反恐情报协同共享机制落地提供有力依据。[方法/过程]结合反恐情报协同共享的需求,将区块链技术和联邦学习引入大数据反恐情报研究这一复杂社会计算中,并设计一种基于“区块链+联邦学习”的反恐情报协同共享体系框架。分别对区块链情报共享架构与联邦学习协同架构的基本流程和双重技术体系建设的可行性与互补性,及当前面临的主要困境进行了梳理。[结果/结论]该体系框架可望解决情报机构间的“数据孤岛”现象,实现多情报来源的全域整合,支持跨部门反恐情报信息协作共享,满足大数据反恐中情报分析、决策评估、态势预警的需求,为完善我国反恐情报协同共享体系提供可行方案和实施路径。
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关键词
反恐情报
信息协同共享
区块链
联邦学习
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Keywords
counter-terrorism intelligence
information collaborative sharing
blockchain
federated learning
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分类号
D815.5
[政治法律—国际关系]
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题名基于数字孪生技术的反恐情报预警体系研究
被引量：5
- 2
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作者
王耀杰
崔翛龙
甘波
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机构
武警工程大学反恐指挥信息工程研究团队
武警工程大学信息工程学院
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出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2021年第3期76-80,2,共6页
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基金
国家自然科学基金重点项目“面向网络空间安全的流量大数据分析及可视化技术”(编号:U1603261)
新疆维吾尔自治区自然科学基金项目“基于实证的反恐预警性情报多元动态建模方法研究”(编号:2016D01A080)的成果之一。
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文摘
[目的/意义]2016年颁布的《中华人民共和国反恐怖主义法》对于我国反恐预警体系建设并没有明确的规定,此研究有利于提高反恐怖斗争的能力,助推我国反恐预警机制尽早落地,加速实现从“被动反恐处置”到“主动反恐预警”的转变。[方法/过程]结合反恐预警的任务需求,在CPSS支持的基础上,设计了一种基于数字孪生技术的反恐情报预警体系架构,包括反恐预警现实物理域、情报融合和控制实体、数字孪生体及应用层四个主要模块,并梳理了数字孪生反恐情报预警体系的主要特征、建设价值及关键技术。[结果/结论]该体系架构可望实现全层级反恐情报的深度融合,支持跨部门反恐情报信息共享,满足虚实交互、共同演化的情报预警,为有效打击暴力恐怖活动提供重要对策,极大提高反恐斗争的效率。
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关键词
反恐预警
数字孪生技术
社会物理网络系统
平行控制
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Keywords
anti-terrorism early warning
digital twin technology
cyber-physical-social system
parallel control
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分类号
G350
[文化科学—情报学]
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题名基于时间分布函数的武警指挥速度评估模型
- 3
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作者
肖雄城
崔翛龙
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机构
武警工程大学反恐指挥信息工程研究团队
武警工程大学研究生大队
武警工程大学乌鲁木齐校区
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2021年第12期60-66,共7页
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基金
武警部队网信融合基金资助项目(LXJH-10(A)-09)。
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文摘
指挥速度是武警指战员筹划和组织指挥处置行动的基本依据,对保证指挥流程高效有序运行具有十分重要的作用。通过分析指挥流程传统认识上的不足,运用系统论对指挥流程进行更完善的描述,指出在相同工作量下,影响指挥流程的核心因素是流程运行中指挥速度的时间,运用概率统计方法将流程持续时间确定为服从Beta-PERT分布函数,建立了基于时间分布函数的指挥速度评估模型,详细阐述了模型的求解过程,并提出了该模型在实际中的应用策略。
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关键词
指挥速度
概率统计方法
时间
Beta-PERT分布
评估模型
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Keywords
command speed
probability and statistics method
time
Beta-PERT distribution
evaluation model
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分类号
E211
[军事—军队指挥学]
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题名联邦学习通信开销研究综述
被引量：11
- 4
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作者
邱鑫源
叶泽聪
崔翛龙
高志强
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机构
武警工程大学研究生大队
武警工程大学反恐指挥信息工程研究团队
武警工程大学乌鲁木齐校区
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第2期333-342,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(U1603261)
武警工程大学基础研究基金资助项目(WJY202124)。
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文摘
为了解决数据共享需求与隐私保护要求之间不可调和的矛盾,联邦学习应运而生。联邦学习作为一种分布式机器学习,其中的参与方与中央服务器之间需要不断交换大量模型参数,而这造成了较大通信开销;同时,联邦学习越来越多地部署在通信带宽有限、电量有限的移动设备上,而有限的网络带宽和激增的客户端数量会使通信瓶颈加剧。针对联邦学习的通信瓶颈问题,首先分析联邦学习的基本工作流程;然后从方法论的角度出发,详细介绍基于降低模型更新频率、模型压缩、客户端选择的三类主流方法和模型划分等特殊方法,并对具体优化方案进行深入的对比分析;最后,对联邦学习通信开销技术研究的发展趋势进行了总结和展望。
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关键词
联邦学习
通信开销
模型压缩
并行计算
客户端选择策略
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Keywords
federated learning
communication overhead
model compression
parallel computing
client selection strategy
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名反恐战术云:中心云在反恐战术边缘的延伸
被引量：1
- 5
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作者
单南良
崔翛龙
高志强
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机构
武警工程大学信息工程学院
武警工程大学反恐指挥信息工程研究团队
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2021年第7期130-135,共6页
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基金
国家自然科学基金(U1603261)
新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目(2016D01A080)。
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文摘
为了应对在战术边缘环境中遂行反恐处突任务所面临的设备接入受限、动态连续决策能力弱、信息融合处理能力匮乏、指挥通信时延过大等问题,创新地设计了全层级服务体系,提出了反恐战术云概念,将中心云的服务能力下沉到战术边缘,以期为反恐战术边缘提供机动灵活的数据处理和连续决策能力,适应反恐部队对感知、协同、决策、时延、能耗方面的特殊需求。
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关键词
反恐战术云
战术边缘
“云-边-端”一体化协同计算
移动边缘计算
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Keywords
counter-terrorism tactical cloud
tactical edge
"cloud-edge-end"integrated collaborative computation
mobile edge computation
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分类号
TJ01
[兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
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题名基于本地蒸馏联邦学习的鲁棒语音识别技术
被引量：4
- 6
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作者
柏财通
崔翛龙
李爱
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机构
武警工程大学研究生大队
武警工程大学乌鲁木齐校区
武警工程大学反恐指挥信息工程研究团队
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期103-109,共7页
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基金
国家自然科学基金(U1603261)
网信融合项目(LXJH-10(A)-09)。
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文摘
当联邦学习(FL)算法应用于鲁棒语音识别任务时,为解决训练数据非独立同分布(Non-IID)与客户端模型缺乏个性化问题,提出基于个性化本地蒸馏的联邦学习(PLD-FLD)算法。客户端通过上行链路上传本地Logits并在中心服务器聚合后下传参数,当边缘端模型测试性能优于本地模型时,利用下载链路接收中心服务器参数,确保了本地模型的个性化与泛化性,同时将模型参数与全局Logits通过下行链路下传至客户端,实现本地蒸馏学习,解决了训练数据的Non-IID问题。在AISHELL与PERSONAL数据集上的实验结果表明,PLD-FLD算法能在模型性能与通信成本之间取得较好的平衡,面向军事装备控制任务的语音识别准确率高达91%,相比于分布式训练的FL和FLD算法具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性。
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关键词
鲁棒语音识别
联邦学习
本地蒸馏
非独立同分布
分布式训练
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Keywords
robust speech recognition
Federal Learning(FL)
local distillation
Non-Independent Identically Distribution(Non-IID)
distributed training
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于自监督知识迁移的鲁棒性语音识别技术
被引量：2
- 7
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作者
柏财通
崔翛龙
郑会吉
李爱
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机构
武警工程大学研究生大队
武警工程大学反恐指挥信息工程研究团队
武警工程大学乌鲁木齐校区
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第10期3217-3223,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(U1603261)
网信融合项目(LXJH-10(A)-09)。
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文摘
针对标注神经网络训练数据的成本日益增加与噪声干扰阻碍语音识别系统性能提升的问题,提出一种基于自监督知识迁移的鲁棒性语音识别模型的模型训练算法。首先,在预处理阶段提取原始语音样本的三个人工特征;然后,在训练阶段将特征提取网络生成的高级特征分别通过三个浅层网络来拟合预处理阶段提取的人工特征;同时,把特征提取前端与语音识别后端进行交叉训练,并合并它们的损失函数;最后,通过梯度反向传播令特征提取网络学会提取更有助于去噪语音识别的高级特征,从而实现人工知识迁移与去噪,并高效利用了训练数据。在军事装备控制的应用场景下,基于加噪后的THCHS-30、希尔贝壳数据集AISHELL-1与ST-CMDS这三个开源中文语音识别数据集以及军事装备控制指令的数据集上进行测试,实验结果表明,基于自监督知识迁移的鲁棒性语音识别模型的模型训练算法词错率可以降低到0.12,不仅可以实现对鲁棒性语音识别模型的模型训练,同时通过自监督知识迁移提高了训练样本的利用率,可完成装备控制任务。
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关键词
知识迁移
鲁棒性语音识别
自监督学习
中文语音识别
语音去噪
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Keywords
knowledge transfer
robust speech recognition
self-supervised learning
Chinese speech recognition
speech denoising
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名一种面向战术边缘的智能云服务模型
被引量：1
- 8
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作者
郑会吉
邱鑫源
余思聪
崔翛龙
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机构
武警工程大学
武警工程大学反恐指挥信息工程研究团队
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2023年第6期7-13,共7页
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基金
国家自然科学基金(U1603261)
网信融合基金资助项目(LXJH-10(A)-09)。
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文摘
针对战术边缘环境下遂行作战任务时面临资源紧张匮乏、数据处理能力弱、指挥通信时延大及相应的需求等问题,引入新兴的边缘计算技术和人工智能算法,提出一种面向战术边缘的智能云服务模型,以实现将强大云服务能力向战术边缘环境扩展,为战场终端用户提供快速、稳定、高效的信息服务和数据处理能力,分别从模型框架、功能服务、指挥控制、相关技术等方面对模型进行描述;通过仿真实例对模型进行验证分析。
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关键词
战术边缘
云服务
边缘计算
人工智能
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Keywords
tactical edge
cloud service
edge computing
artificial intelligence
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分类号
TJ01
[兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
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