安全学习

摘要： 实践中认真分析和论述安全学习及安全管理信息一系列的发展与特性,提出现代企业化工安全管理信息系列的功能需求、基本框架和系统特点,该系统把信息技术、网络技术应用到现代企业化工安全管理中,把安全学习理念融入企业化工安全管理中,并对基于联动机制的企业化工安全应急决策系统综合理论及安全管理信息系统建立进行了研究,使企业化工安全管理进入科学化、系统化和规范化,对目前安全管理水平有着较大的意义。

摘要： 目前大多数实验室安全学习平台开始从传统的PC端Web网站向移动端APP转变。针对原生单独开发Android和iOS平台的移动端APP工作量庞大、运行维护成本高的问题,基于Flutter开发框架和sqflite数据库插件设计开发了一个跨平台的实验室安全学习平台。该平台利用Flutter开发框架编写的一套程序代码能同时运行于Android和iOS平台上的特性,基于学习者需要掌握的实验室安全知识构建了安全学习题库、学习测试和查看题目解析3个功能模块,有效提高了学习者的实验室安全防范意识和安全操作技能。实践表明,Flutter开发框架大大提高了跨平台开发效率,开发出的学习平台性能稳定,可以在Android和iOS平台的终端设备上运行,使用效果良好。

摘要： 目前,我国教育领域普遍存在利用互联网开展安全教育学习意识不够,以及家长对安全教育的学习重视不足等问题。笔者对北京市某中心小学1—6年级学生共1326人的"互联网+安全教育"学习数据进行了分析,结果显示:不同年级的小学生在安全素养学习中存在不同的特点,随着年级的升高,学生的学业表现呈现出愈加优秀的趋势;国家安全及安全文化课程最受小学生欢迎;禁毒教育是小学生安全教育的薄弱环节;家长安全教育的重视程度有待加强。中小学校应着力构建学校、家庭联动的安全教育网络、营造体验式安全教育环境、通过信息化手段降低安全教育进课堂的门槛,提升学校整体安全教育水平。

摘要： 9月26日上午，贵州省黄平县人武部开展网络安全进军营主题教育，组织全体干部职工学习《中华人民共和国网络安全法》《网络安全学习手册》等资料，并结合人武部实际和当前信息网络安全形势，有针对性地进行教育，时刻敲响警钟。干部职工表示要绷紧网络安全无小事的这根弦。增强辨别能力，提高防范意识。

摘要： 金秋九月，也是一个新学期的开始。从9月1日开始，全国各地中小学、幼儿园便进入了“开学时间”。为进一步加大学校消防安全宣传教育力度，普及消防安全知识，提高广大师生消防安全素质，从根本上预防和减少火灾事故，形式多样、内容丰富的消防安全学习，成为全国各地中小学及幼儿园新学期的第一课。

摘要： 近日，山东红日化工股份有限公司掀起安全学习热潮，理论学习、考核考试、安全竞赛、实际操作、切磋讨论……不但如此，该公司还于10月份专门成立了安全环保培训日报群，各部门、分厂、车间将本单位的安全学习内容、学习心得体会、学习照片、开展活动等内容，每天发送至钉钉日报群。在群里，大家认真学习，畅所欲言，探讨如何提高安全技能，学习怎样提高环保知识，现己形成了比、学、赶、帮、超的良好氛围。

摘要： 生产安全事故时有发生，剖析原因，其中之一就是安全学习功课不足，多流于形式做“表面文章”。大会小会讲安全，不能化作具体行动和落实的都是形式和“表面文章”，做的都是“无用功”。

摘要： 我通过安全学习,认识到迅速提高自身的安全技能,把学到的管理技术和方法在实际工作中灵活运用。提高全员安全意识,规范员工安全行为,杜绝习惯性违章,消除安全隐患,尽自己最大的努力为员工提供一个良好的安全生产环境,做好鹏坤棉业安全生产保障工作。

摘要： 2月27日下午，由江苏南京供电公司变电运维室开发的安全学习周知识测试微信小程序上线运行。

摘要： 数控技术实训教学是高职院校培养数控高技能型应用技术人才的重要途径,在数控技术实训教学中运用8S的管理是势在必行的行动,能培养学生们良好的职业能力和职业素养,也能实现数控技术实训与企业工作的实际对应,为学生们今后能尽快的适应企业数控技术岗位的需求,达到用人单位的满意,打下坚实的基础.

摘要： 本发明公开了一种基于生成的衡量联邦学习协议数据安全性的方法，属于联邦学习的隐私安全技术领域。本发明借由辅助数据集和被测联邦学习模型，提前训练生成器；使用该生成器，借由模拟用户产生的梯度，重构用户数据。最终通过计算模拟用户真实数据和借由梯度重构的重构数据之间的相似度，来衡量被测联邦学习模型的安全性。本发明只需对用户梯度进行简单处理，即可送入生成器直接生成用户的重构数据，该生成过程本身耗时极短。而生成器本身在联邦学习一个更新轮次中可以反复使用，做到“训练一次，多次使用”，从而大大降低了梯度泄露的总体时间开销。同时，本发明无需对模型权重进行修改，因而兼顾了隐蔽性。

摘要： 本发明公开了一种基于安全强化学习的机器人阻抗学习方法，方法包括：控制器输出控制力矩，根据机器人动力学方程计算出机器人的笛卡尔空间的位置信息和速度信息；根据所述位置信息、所述速度信息和学习算法的回报信息，构建输入项；根据所述输入项确定决策动作，进而确定阻抗参数；将机械臂末端执行器的位置信息和速度信息作为环境模块的输入，计算得到环境交互力；将所述阻抗参数和所述环境交互力作为导纳模型的输入，并根据所述导纳模型确定出参考位置和参考速度作为控制器的目标输入。本发明稳定性高，提高了变导纳控制的可行性，可广泛应用于人工智能技术领域。

摘要： 本发明公开了基于深度学习的安全帽识别增量学习与角色判定方法，通过RTSP对摄像头进行取流操作，然后对采集到的视频跳帧处理。记录训练数据加入数据集的批次信息，在新的训练数据加入后对网络微调实现增量学习；根据批次确定学习规则，避免灾难性遗忘。对视频中不同颜色安全帽以及不戴安全帽的情况进行检测识别，在判定不戴安全帽不安全行为的同时，对戴安全帽的人员通过安全帽颜色确定人员角色。本发明将目标检测技术与工厂的安全机制相结合，完成风险检测预警系统，在节省了大量人力物力的同时，提高了工厂的安全防护机制，完善了工厂管理制度，维护了人员的生命健康安全。

摘要： 一种安全高效的非交互式联邦学习框架及构建方法、学习方法，涉及联邦学习建模技术领域。解决了现有技术中通信开销大以及存在模型攻击风险导致隐私泄露的问题。学习框架中多个非交互式分布式节点共同指定一个服务器作为训练者；多个训练者和交互式分布式计算节点指定一个服务器做为中心聚合器，每个训练者与至少一个非交互式节点相关联。构建方法为，交互式分布式计算节点和多个训练者首先从选定的中心聚合器下载全局模型，每个交互式分布式计算节点和每个训练者训练好子模型后作为本地模型再上传到中心聚合器；中心聚合器接收本地模型后对全局模型进行更新并将结果返回至交互式分布式计算节点和多个训练者，经过多次更新迭代，直至全局模型达到预期的精度为止，完成构建。该框架适用于车联网技术领域。

摘要： 本发明公开了一种基于强化学习的深度学习模型安全性保障压缩方法与装置，包括：(1)使用图网络的方式将深度学习模型建模成图网络；(2)采用GCN提取图网络的嵌入向量；(3)将图网络每个节点的当前嵌入向量作为强化学习的环境状态，采用强化学习预测基于环境状态的动作值，并依据动作值实现每个节点的嵌入向量的修剪，直到所有节点的嵌入向量修剪完成，实现深度学习模型的一轮压缩；(4)根据经过一轮压缩后的模型对样本数据的预测结果计算错误率和安全性；(5)根据错误率和安全性计算采用强化学习进行一轮深度学习模型压缩的回报值；(6)基于回报值，重复步骤(3)～步骤(5)，直到迭代终止，实现深度学习模型的压缩。

摘要： 本发明公开了一种基于安全洗牌和差分隐私的联邦学习模型安全防护方法及系统，联邦模型拥有者利用差分隐私技术对联邦学习的模型参数进行加噪声，生成带噪声的模型参数，之后利用用户授权密钥和安全洗牌算法加密模型参数，并将加密的联邦学习模型参数发送给用户；用户在本地使用联邦学习模型时，首先利用用户授权密钥和安全洗牌算法解密模型参数密文，得到带噪声的联邦学习模型，用户将自己的数据作为该模型的输入就能得到期望的输出结果。本发明不仅保护了原始模型的隐私性，可以有效保护原始模型的安全、保证用户能够得到可用的模型使用结果。

摘要： 一种面向无线通信安全的安全探索强化学习方法，涉及无线通信的安全。引入状态风险网络和动作风险网络区分状态的风险和动作的风险，提高动作风险程度的拟合准确度，并利用动作风险程度修正动作的选择，避免探索危险策略，实现无线通信场景下的安全探索。方法包括：信息发送方使用价值网络评估当前状态下采取不同动作的长期累积回报，根据通信系统的性能评价指标和通信需求评估当前状态下采取不同动作的风险值，利用状态风险网络和动作风险网络拟合长期累积风险值并对价值网络的输出值进行修正，根据修正后的不同动作的价值进行安全传输策略的选择。可在无线通信安全应用中降低对风险策略的探索，提高无线通信的安全性。

摘要： 本发明公开的基于SPDZ安全多方计算的安全验证协作学习方法及系统，各个数据源进行本地预训练并提取激活映射并进行随机分割，随后将份额值分发至其他数据源，各个数据源在接收到的份额值上进行基于SPDZ的协作学习单元，得到协作学习后的秘密份额值广播至各个数据源；为了防止恶意计算保证协作学习结果的正确性，各个数据源在接收到其他方返回的秘密份额值后基于MAC机制进行验证，确保最终协作学习结果的正确性；通过对各数据源提取出的激活映射的秘密分享，以及基于SPDZ的安全计算使得各个数据源在协作学习各个数据源特征数据的同时，又不泄露数据源的原始特征信息，同时保证协作学习结果的正确性。

摘要： 本发明公开了一种基于自学习衍生理论的自动驾驶已知不安全场景库构建方法，其方法包括的步骤为：第一步、扩充已知场景元素；第二步、建立可解释型场景危险度评价体系；第三步、衍生已知不安全场景；第四步、构建已知不安全场景库；有益效果：从原理上压缩未知场景的比例，有效降低未知不安全场景所带来的风险；自动划分出安全场景与不安全场景，为智能网联汽车自动驾驶系统测试提供有效的测试场景选择依据；能够通过深度强化学习的方法学习已知不安全场景的特征进行自学习衍生；够基于场景库中已有的已知不安全场景泛化衍生出一系列的已知不安全场景；能够极大地提高仿真验证的有效性；为其优化设计提供全面的参考。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的安全帽检测及人员身份识别方法，包括步骤：S1.调整输入的监控图像；S2.利用目标检测网络检测出监控图像中的人员，获得图像中每一个工地人员的检测边界框参数；S3.根据工地人员的检测边界框提取出工地人员前景区域；S4.将步骤S3中工地人员前景区域依次输入到建立的目标检测网络中识别出工地人员是否佩戴安全帽及佩戴的安全帽颜色；S5.依据预先设置的安全帽颜色与工地人员身份对应关系，判断出工地人员的身份。该方法通过目标检测网络提取出工地人员前景区域，然后进行安全帽检测，避免图像背景中其他的干扰信息，提高模型的识别准确率。该方法还能判断人员身份是否符合作业要求。