压缩AI CompressAI( compress-ay )是用于端到端压缩研究的PyTorch库和评估平台。 CompressAI当前提供: 用于基于深度学习的数据压缩的自定义操作,层和模型 官方库的部分端口 预训练的端到端压缩模型,用于学习图像压缩 评估脚本,将学习的模型与经典图像/视频压缩编解码器进行比较 注意:多GPU支持目前处于试验阶段。 安装 CompressAI仅支持python 3.6+(当前对PyTorch的支持<3.9)和PyTorch 1.4+。还需要C ++ 17编译器,最新版本的pip(19.0+)和常见的python软件包(有关完整列表,请参见setup.py )。 要开始并安装CompressAI,请在运行以下命令: git clone https://github.com/InterDigitalInc/CompressAI compressai cd
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《商用密码应用安全性评估报告模板(2023版)》是针对密码系统安全性的专业评估工具,旨在确保商业环境中密码技术的正确使用和有效保护。这份报告模板包含多个部分,其中附录A主要涉及密评活动的有效性证明记录,为确保评估过程的合规性和可靠性提供了详细指引。 A.1 密评委托证明: 这部分要求提供合同、任务书或其他委托证明文件,以证实评估活动是由合法委托方发起,并明确了评估范围、费用等关键信息。对于自行为运营者进行的密评,此部分则无需提供。 A.2 密评活动证明: 这部分要求收集与委托方的通信记录,包括电话、邮件、信息等,以及会议记录,作为评估过程实际进行的证据。这些记录应当能够证明密评人员与委托方进行了有效的沟通和协作。 A.3 密评活动质量文件: 这部分涉及到密评报告的评审过程,需要记录评审的时间和具体详情,确保评估报告的质量和准确性。评审应由具备相关专业知识的人员参与,以验证报告内容的完整性和专业性。 A.4 密评人员资格证明: 此部分强调了密评团队成员的专业资质,要求提供密评人员考试通过的时间和成绩,以证明他们具备进行密码应用安全性评估的专业能力。特别是密评报告的编制人、审核人和批准人,必须提供相关的考试成绩证明。 A.5 系统定级匹配证明: 系统定级备案证明是确保评估对象符合信息安全等级保护要求的重要环节。这部分需要提供系统等保备案的名称和时间,以及备案证明的扫描件,以证明被评估的密码应用系统已经过相应级别的安全等级保护备案。 这份2023版的商用密码应用安全性评估报告模板全面涵盖了密评活动的各个关键环节,从委托到执行,再到质量控制和人员资质,最后到系统安全等级的匹配,确保了整个评估过程的合规、专业和透明。这样的报告不仅有利于提升密码应用的安全水平,也有助于增强各方对评估结果的信任度。在实际操作中,根据模板填写并提供相关证明材料,将有助于形成一份完整且具有说服力的密评报告。
2025-04-03 09:34:42 1.12MB 密码测评
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为了建立小型轴流风机的设计方法,对叶轮直径为36 mm的轴流风机进行了设计,制造和测试。 特别地,为了研究叶片帘线长度和叶片厚度的差异对性能特征的影响,研究了由设计的具有不同叶片形状的轴流风扇获得的性能特征。 此外,通过使用CFD,可以看到与实验相同的流场。 已经发现,通过薄化叶片厚度和延长叶片弦长,可以提高叶片的升力,并在高流量区域提高性能。
2025-03-19 13:32:40 4.51MB 轴流风机 差价合约
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信息安全管理与评估赛10套模拟题整理
2024-12-17 10:06:10 312KB 网络安全
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《单机取证技术在2022年全国职业技能大赛中的应用——信息安全管理与评估解析》 在当前数字化社会,信息安全已经成为了人们关注的焦点。2022年全国职业技能大赛中,信息安全管理与评估竞赛项目凸显了这一领域的关键地位。本次大赛不仅检验了参赛者的网络安全基础知识,还对单机取证技术的掌握程度提出了高要求。本文将深入探讨单机取证在该比赛中的应用,并提供详细的解题思路和方法。 单机取证,也称为本地取证,是指在单一计算机系统上收集、分析和保护电子证据的过程。它主要应用于犯罪调查、企业内部数据泄露调查以及网络安全事件响应等领域。在职业技能大赛中,参赛者需要具备扎实的网络基础,理解操作系统原理,熟悉各类工具的使用,以及掌握法律合规性,才能有效进行单机取证。 在信息安全管理与评估环节,参赛者首先需要理解取证的基本流程:现场保护、数据获取、证据分析和报告撰写。现场保护至关重要,防止数据被篡改或破坏。数据获取阶段,通常会使用到硬盘克隆、内存抓取等技术,确保原始数据不受影响。证据分析则涉及文件系统分析、注册表检查、网络活动追踪等,通过专业工具如EnCase、FTK Imager等进行深入挖掘。整理分析结果,撰写清晰、准确的报告,为后续的决策提供依据。 3、镜像文件取证是单机取证过程中的关键步骤。镜像文件是对原始存储介质的完整复制,保持其原有数据结构,以便在不改变原始证据的情况下进行分析。制作镜像文件通常采用DD、AcquireZoo等工具,确保镜像文件的完整性。在分析镜像文件时,参赛者可能需要查找特定文件、恢复被删除的文件、分析文件系统日志、排查网络活动痕迹等。 此外,参赛者还需要关注隐私保护和法律合规性。在取证过程中,必须遵循相关法律法规,尊重个人隐私,避免非法入侵和滥用数据。同时,了解并掌握电子证据的法律效力,对于保障证据的合法性和有效性至关重要。 总结来说,2022年全国职业技能大赛的信息安全管理与评估竞赛,不仅是对参赛者技术能力的考验,更是对其在复杂环境中运用单机取证解决实际问题能力的评估。通过这样的比赛,可以促进信息安全行业的理论与实践相结合,提升从业人员的专业素养,进一步推动我国网络安全水平的提升。
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2024年江苏省信息安全评估与管理省赛样题(内含一阶段writeup)2024年江苏省信息安全评估与管理省赛样题(内涵d一阶段writeup) 2024年江苏省信息安全评估与管理省赛样题(内涵d一阶段writeup) 2024年江苏省信息安全评估与管理省赛样题(内涵d一阶段writeup) 2024年江苏省信息安全评估与管理省赛样题(内涵d一阶段writeup) 2024年江苏省信息安全评估与管理省赛样题(内涵d一阶段writeup) 2024年江苏省信息安全评估与管理省赛样题(内涵d一阶段writeup) 2024年江苏省信息安全评估与管理省赛样题(内涵d一阶段writeup) 2024年江苏省信息安全评估与管理省赛样题(内涵d一阶段writeup) 2024年江苏省信息安全评估与管理省赛样题(内涵d一阶段writeup) 2024年江苏省信息安全评估与管理省赛样题(内涵d一阶段writeup) 2024年江苏省信息安全评估与管理省赛样题(内涵d一阶段writeup) 2024年江苏省信息安全评估与管理省赛样题(内涵d一阶段writeup) 2024年江苏省信息安全评估与管理省赛样
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使用Python实现了大部分图像融合评估指标,包括 信息熵(EN),空间频率(SF),标准差(SD),峰值信噪比(PSNR),均方误差(MSE),互信息(MI),视觉保真度(VIF),平均梯度(AG),相关系数(CC),差异相关和(SCD),基于梯度的融合性能(Qabf),结构相似度测量(SSIM),多尺度结构相似度测量(MS-SSIM),基于噪声评估的融合性能(Nabf)。支持评估单幅图像,单个算法的所有融合结果,以及所有直接计算所有对比算法的结果,同时支持写入excel。
2024-09-18 14:43:09 122.44MB python
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数据安全风险评估报告是企业在确保数据安全方面的重要文档,它详尽地分析了组织的数据安全状况,识别潜在的风险,并提出相应的防护措施。本报告模板旨在为初学者提供一个清晰的框架,以帮助他们有效地进行数据安全风险评估。以下是对报告各部分的详细解释: **摘要** 摘要部分是对整个评估过程的简明扼要概述,包括评估的主要发现、目标和结论。它是报告的核心要点,让读者快速了解评估结果的关键信息。在2023年的报告中,摘要可能涵盖评估的年份、参与人员、目标范围等基本信息。 **项目概述** 项目概述详细介绍了评估的背景和设置。这包括: 1. **评估时间**:确定评估的时间范围,例如何时开始、结束,以及评估周期。 2. **人员信息**:列出参与评估的团队成员及其职责,确保责任明确。 3. **目标范围**:明确评估的目标,例如关注的数据类型、系统、部门或业务流程,以及评估的地理范围。 **工作内容** 这部分阐述了评估的具体实施过程,包括: 1. **工作方法**:描述采用的风险评估方法,如资产分类、威胁建模、脆弱性分析等。 2. **工具使用**:列举使用的工具和技术,如风险评估软件、扫描工具、访谈工具等。 3. **风险类别**:定义并列举了评估中考虑的风险类别,如数据泄露、非法访问、内部威胁等。 **整体概况** 整体概况总结了评估的总体结果,包括: 1. **结果汇总**:对所有发现的风险进行统计和分类,以便于理解风险的严重程度和紧迫性。 2. **数据安全管理及合规概况**:分析数据安全管理和法规遵循的情况,包括管理实践的强项与不足,以及可能违反的法规条款。 - **数据安全管理概况**:关注政策、流程、人员培训等方面。 - **数据安全合规概况**:检查是否符合相关法律法规和行业标准。 **成果详情** 这一部分详细展示了各个风险领域的情况: 1. **数据安全管理及合规风险**:深入探讨管理层面的风险,提供具体案例和建议改进措施。 - **数据安全管理风险情况**:分析管理漏洞和不足。 - **数据安全合规风险情况**:指出可能的法律风险和合规差距。 2. **数据安全技术风险评估**:专注于技术层面的风险,如网络防护、加密策略、系统漏洞等。 - **数据处理活动风险**:揭示在数据处理过程中存在的安全问题。 - **平台自身数据安全风险**:评估系统的安全性,包括硬件、软件和配置。 报告的其他部分可能还包括风险优先级排序、风险缓解计划、推荐的改进措施和下一步行动计划。通过这个模板,读者能够全面了解并执行数据安全风险评估,从而提升组织的数据保护能力,降低安全事件的发生。对于初学者来说,这是一个非常实用的参考资料,能加速他们掌握风险评估的实践技能。
2024-09-18 10:40:42 104KB
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关于数据集 以下是数据集中每个特征的描述: building_id:数据集中每栋建筑物的唯一标识符。 district_id:建筑物所在区域的标识符。 vdcmun_id:建筑物所在的村庄发展委员会/市政府的标识符。 ward_id:村庄发展委员会/市政当局内特定行政区的标识符。 count_floors_pre_eq:地震前建筑物的楼层数。 count_floors_post_eq:地震后建筑物的楼层数(可能与地震前的数量不同)。 age_building:地震发生时的建筑物年龄。 plinth_area_sq_ft:建筑物底座的面积(平方英尺)。 height_ft_pre_eq:地震前建筑物的高度(英尺)。 height_ft_post_eq:地震后建筑物的高度(以英尺为单位)。 land_surface_condition:建筑物所在地表的状况(例如“平坦”、“缓坡”、“陡坡”)。 foundation_type:建筑物所用地基的类型(例如“泥砂浆-石头/砖”、“竹子/木材”、“水泥-石头/砖”)。 roof_type:建筑物的屋顶类型(例如,“竹/木
2024-09-16 13:02:39 8.59MB 数据集
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2024-09-13 10:55:19 1.34MB python 数据分析
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