分析了传统网络安全防御体系的不足及应用大数据技术进行网络安全分析的优势，并在此基础上提出了一种集安全数据采集、处理、分析和安全风险发现、监测、报警、预判于一体的安全态势感知平台。
该平台整合安全区域内用户终端、网络链路、应用系统、数据流量等各类感知数据源，经统一汇聚存储后，利用机器智能分析技术，结合数据处理、安全规则模型、攻击推理模型等分析算法，将看似毫无联系、混乱无序的安全日志、报警数据转化成直观的可视化安全事件信息，从海量数据中挖掘要挟情报，从而实现风险发现、安全预警和态势感知，提升安全监测的攻击发现和安全态势感知的能力。

ANFIS经典教程入门讲义自顺应神经-模糊推理系统

Fuzzysimulink有关模糊PID问题概述-自适应模糊PID.rar最近很多人问我关于模糊PID的问题，我就把模糊PID的问题综合了一下，希望对大家有所帮助。
一、模糊PID就是指自适应模糊PID吗？不是，通常模糊控制和PID控制结合的方式有以下几种：1、大误差范围内采用模糊控制，小误差范围内转换成PID控制的模糊PID开关切换控制。
2、PID控制与模糊控制并联而成的混合型模糊PID控制。
3、利用模糊控制器在线整定PID控制器参数的自适应模糊PID控制。
一般用1和3比较多，MATLAB自带的水箱液位控制tank采用的就是开关切换控制。
由于自适应模糊PID控制效果更加良好，而且大多数人选用自适应模糊PID控制器，所以在这里主要指自适应模糊PID控制器。
二、自适应模糊PID的概念根据PID控制器的三个参数与偏差e和偏差的变化ec之间的模糊关系，在运行时不断检测e及ec，通过事先确定的关系，利用模糊推理的方法，在线修改PID控制器的三个参数，让PID参数可自整定。
就我的理解而言，它最终还是一个PID控制器，但是因为参数可自动调整的缘故，所以也能解决不少一般的非线性问题，但是假如系统的非线性、不确定性很严重时，那模糊PID的控制效果就会不理想啦。
三、模糊PID控制规则是怎么定的？这个控制规则当然很重要，一般经验：当e较大时，为使系统具有较好的跟踪功能，应取较大的Kp与较小的Kd，同时为避免系统响应出现较大的超调，应对积分作用加以限制，通常取Ki=0。
当e处于中等大小时，为使系统响应具有较小的超调，Kp应取得小些。
在这种情况下，Kd的取值对系统响应的影响较大，Ki的取值要适当。
当e较小时，为使系统具有较好的稳定功能，Kp与Ki均应取得大些，同时为避免系统在设定值附近出现振荡，Kd值的选择根据|ec|值较大时，Kd取较小值，通常Kd为中等大小。
另外主要还得根据系统本身的特性和你自己的经验来整定，当然你先得弄明白PID三个参数Kp，Ki，Kd各自的作用，尤其对于你控制的这个系统。
四、量化因子Ke，Kec，Ku该如何确定？有个一般的公式：Ke=n/e,Kec=m/ec,Ku=u/l。
n,m,l分别为Ke，Kec，Ku的量化等级，一般可取6或7。
e,ec,u分别为误差，误差变化率，控制输出的论域。
不过通过我实际的调试，有时候这些公式并不好使。
所以我一般都采用凑试法，根据你的经验，先确定Ku，这个直接关系着你的输出是发散的还是收敛的。
再确定Ke，这个直接关系着输出的稳态误差响应。
最后确定Kec，前面两个参数确定好了，这个应该也不会难了。
五、在仿真的时候会出现刚开始仿真的时候时间进度很慢，从e-10次方等等开始，该怎么解决？这时候肯定会有许多人跳出来说是步长的问题，等你改完步长，能运行了，一看结果，惨不忍睹！我只能说这个情况有可能是你的参数有错误，但如果各项参数是正确的前提下，你可以在方框图里面加饱和输出模块或者改变阶跃信号的sampletime，让不从0开始或者加个延迟模块或者加零阶保持器看看……六、仿真到一半的时候仿真不动了是什么原因？仿真图形很有可能发散了，加个零阶保持器，饱和输出模块看看效果。
改变Ke，Kec，Ku的参数。
七、仿真图形怎么反了？把Ku里面的参数改变一下符号，比如说从正变为负。
模糊PID的话改变Kp的就可以。
八、还有人问我为什么有的自适应模糊PID里有相加的模块而有的没有？相加的是与PID的初值相加。
最后出来的各项参数Kp=△KpKp0，Ki=△KiKi0，Kd=△KdKd0。
Kp0，Ki0，Kd0分别为PID的初值。
有的系统并没有设定PID的初值。
九、我照着论文搭建的，什么都是正确的，为什么最后就是结果不对？你修改下参数或者重新搭建一遍。
哪一点出了点小问题，都有可能导致失败。
……大家还有什么问题就在帖子后面留言哈，如果模型实在是搭建不成功的话可以给我看看，大家有问题一起解决！附件里面是两个自适应模糊PID的程序，大家可以参考下！所含文件：Figure38.jpgsimulink有关模糊PID问题概述结构图：Figure39.jpgsimulink有关模糊PID问题概述Figure40.jpgsimulink有关模糊PID问题概述

随着射频功放非线性对射频前端的影响日益增大,使得功放建模变得越来越重要。
提出了一种自顺应模糊小波神经网络模型结构,并利用改进的粒子群优化算法,建立有记忆的功放模型。
将小波函数融入到自顺应模糊推理系统的模糊规则中,得到新的网络模型;在粒子群算法中引入最差位置影响因子,提高搜索效率,并进一步简化,忽略粒子的速度项,同时采用与顺应度函数值相关的动态变化惯性权重,加快了收敛速度,避免出现"早熟"现象。
仿真结果表明:该方法建立的功放模型误差小、精度高,能够有效地表征功放特性。

本书涵盖了经典的“离散结构”或“离散数学”课程的主要内容,包括集合论基础、逻辑代数、方式系统与方式推理、组合论基础、图论基础、关系与函数、计算理论基础和抽象代数学基础。
具有内容系统全面、阐述浅显易懂、编排合理新颖、使用灵活方便的特点。

InceptionV1-V4根据论文复现依赖放在requirement.txt中，可正常运转

递归神经网络(RNN)近些年来被越来越多地应用在机器学习领域，尤其是在处理序列学习任务中，相比CNN等神经网络功能更为优异。
但是RNN及其变体，如LSTM、GRU等全连接网络的计算及存储复杂性较高，导致其推理计算慢，很难被应用在产品中。
一方面，传统的计算平台CPU不适合处理RNN的大规模矩阵运算；
另一方面，硬件加速平台GPU的共享内存和全局内存使基于GPU的RNN加速器的功耗比较高。
FPGA由于其并行计算及低功耗的特性，近些年来被越来越多地用来做RNN加速器的硬件平台。
对近些年基于FPGA的RNN加速器进行了研究，将其中用到的数据优化算法及硬件架构设计技术进行了总结介绍，并进一步提出了未来研究的方向。

深度强化学习是人工智能领域的一个新的研究热点．它以一种通用的方式将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合，并能够通过端对端的学习方式实现从原始输入到输出的直接控制．自提出以来，在许多需要感知高维度原始输入数据和决策控制的任务中，深度强化学习方法已经取得了实质性的突破．该文首先阐述了三类主要的深度强化学习方法，包括基于值函数的深度强化学习、基于策略梯度的深度强化学习和基于搜索与监督的深度强化学习；
其次对深度强化学习领域的一些前沿研究方向进行了综述，包括分层深度强化学习、多任务迁移深度强化学习、多智能体深度强化学习、基于记忆与推理的深度强化学习等．最后总结了深度强化学习在若干领域的成功应用和未来发展趋势．

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。