14、电子投票安全架构(SAVE)解析

电子投票安全架构(SAVE)解析

1. 引言

投票是民主社会的重要组成部分,随着技术的发展,投票系统也在不断演变。从古希腊用陶器投票,到如今的电子投票系统,投票方式变得更加多样化,但同时也面临着各种安全挑战。本文将探讨电子投票安全架构(SAVE),分析现有投票系统的问题,并介绍SAVE如何解决这些问题。

2. 现有投票系统的发展与问题
  • 投票系统的演变
    • 古希腊时期,人们用不同的陶器碎片来表示对措施的支持或反对,这种投票方式选择明确,选票以实物呈现,便于验证票数。
    • 如今,投票场景发生了巨大变化,典型选票可能有12个竞选项目,有些选票甚至包含超过五十个选项。例如2003年加州召回选举,州长候选人名单长达六页,有135位候选人。
    • 当前的投票技术多种多样,包括19世纪的杠杆机器、60年代的穿孔卡片、纸质选票、光学扫描选票和直接记录电子(DRE)触摸屏。
  • 不同投票系统的问题
    • 杠杆机器 :消除了单独的选票,使计票更不易出错,但引入了机器里程表被操纵的可能性。
    • 穿孔卡片和光学扫描选票 :便于计票,但也存在计票层面被操纵的风险,同时单个选票的后勤管理困难,且大规模欺诈成为可能。如果没有警报,原始计票结果不会与单个选票进行比较。
    • DRE系统 :消除了选票,为选民提供即时反
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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