高三一轮复习专题：可持续发展.pptx下载

weixin_39821228 2021-10-14 19:15:06

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IEEE 1679.1 2025 - IEEE Guide for the Characterization and Evaluation of Lithium-Based Batteries in Stationary Applications.pdf

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本文探讨如何利用静态程序分析技术提升模糊测试的效率与效果，特别是在处理复杂网络应用时。通过自动分析源代码，提取输入格式特征并构建输入字典，显著提高测试覆盖率和漏洞发现速度。研究表明，该方法在nDPI和tcpdump等实际项目中有效发现了传统模糊测试难以捕捉的零日漏洞，验证了程序分析与测试协同的强大潜力。

本文提出G-Merkle，首个基于标准假设的有状态哈希群签名方案。该方案仅依赖单向函数，无需随机预言机，兼具抗量子安全性与高效性能。通过共享并随机化Merkle树结构，实现群成员匿名签名与管理员可追溯性。签名与公钥尺寸紧凑，适用于远程认证等场景，为后量子环境下轻量级隐私保护提供新思路。

内容概要：本文研究了一种基于短时傅里叶变换（STFT）结合卷积神经网络（CNN）与残差网络（ResNet）的故障诊断方法，并提供了Matlab代码实现。该方法首先利用STFT将一维时域振动信号转换为二维时频图，以直观呈现信号的频率随时间变化特征；随后构建CNN-ResNet深度学习模型，通过卷积层自动提取故障相关的深层特征，并利用ResNet的残差结构缓解深层网络训练中的梯度消失问题，提升模型收敛速度与诊断精度。整个流程实现了端到端的故障识别，适用于轴承、齿轮箱等机械设备的智能故障诊断。; 适合人群：具备一定信号处理基础和Matlab编程能力，从事机械故障诊断基于短时傅里叶变换（STFT）结合卷积神经网络（CNN）和残差网络（ResNet）的故障诊断研究（Matlab代码实现）、工业自动化或智能制造方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于旋转机械系统的状态监测与早期故障预警；②用于学术研究中对比不同深度学习模型在故障诊断中的性能差异；③作为智能运维系统的核心算法模块，提升设备维护效率与可靠性。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解STFT时频分析原理与CNN-ResNet网络架构设计，同时可尝试在公开数据集（如CWRU轴承数据集）上验证模型效果，并进一步探索其他时频分析方法与网络结构的融合优化。

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