凌雄娟
作品数: 32被引量:17H指数:2
  • 所属机构:佛山职业技术学院
  • 所在地区:广东省 佛山市
  • 研究方向:自动化与计算机技术

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基于深度学习的铝型材表面缺陷检测研究被引量:1
2023年
提出了一种基于迁移学习的铝型材表面质量检测方法;设计了一种以深度卷积神经网络为基础网络架构的迁移学习模型,实现了铝型材表面缺陷识别和分类。该模型以铝型材原始图像样本作为输入,通过深度卷积神经网络提取特征,输入Softmax分类器进行缺陷分类。通过实验分析,该模型在铝型材表面缺陷检测上具有可行性和一定的准确率。
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2024年
为实现更高效、更安全的数据共享,文章提出基于混合共识优化的区块链安全数据共享技术,通过权益证明(Proof of Stake, PoS)选举出一部分验证节点,然后采用拜占庭容错(Practical Byzantine Fault Tolerance, PBFT)算法达成共识。最后,研究将数据加密和共识算法相结合,设计出一种区块链安全数据共享方案。数据显示,在节点数量为120时,PBFT的交易时延为19ms,混合共识优化算法的交易时延为3ms。当并行事务数达到1000时,每秒事务执行量平均值为40。结果表明,研究提出的混合共识优化算法和区块链安全数据共享方案在提高区块链网络性能和能源效率、保障数据安全性和隐私保护方面具有一定的优势和可行性。
凌雄娟肖志良冯欣悦
关键词:区块链数据共享吞吐量