CheriABI简介

在CHERI 架构中指针可以被定义为权能,而不是传统的整数类型的虚拟地质。CHERI中的权能定义不仅可以兼容C语言中的指针,而且加强了指针的语义。传统的胖指针仅仅是指针区间的保护, 而CHERI权能(或指针)在此基础上还提供了完整性保护, 强制本源验证, 和访问单调性。 这些更强的保护机制必须与现有的操作系统、运行环境以及应用程序相互兼容才有现实意义。如果将进程模型、用户-内核交互、动态链接以及内存管理都考虑在内,我们发现仅仅基于此架构上的权能远远不能达到内存安全的目的。由此,我们提出抽象权能的概念,以此描述该如何在程序执行到某一位置时的访问权限,不论程序是在用户态还是内核态。为了在较大规模下测试抽象权能对区间完整性和引用完整性的保护,我们将它应用到一个全由C语言写成的操作系统(FreeBSD)和一个企业级的数据库 (PostgreSQL)。实验证明,抽象权能与CHERI架构中的权能相结合,相较于之前未改动的CHERI以及全软件的方案,可以提供更为完整的保护,更好的兼容性,其性能表现也在可接受范围内。此外,实验结果也对其他系统防护方案提供了有价值的参考。

参考:CHERIABI: Enforcing Valid Pointer Provenance and Minimizing Pointer Privilege in the POSIX C Run-time Environment)

植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
非线性模型预测控制MPC问题求解研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性模型预测控制(MPC)问题的求解展开研究,重点介绍其在复杂系统中的应用与Matlab代码实现方法。文中结合具体案例,阐述了非线性MPC的基本原理、数学建模过程、优化求解策略以及在实际系统如微电网、无人机控制、电力系统调度等场景中的仿真实现。通过Matlab编程,展示了如何将非线性约束、目标函数和动态模型整合到MPC框架中,并解决实时优化问题。同时,文档列举了大量相关研究方向和技术手段,体现了MPC在多领域交叉应用的广泛性与实用性。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事系统优化、智能控制、电力电子等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握非线性MPC的核心算法原理及其在动态系统控制中的实现方式;②学习如何利用Matlab工具进行建模、优化求解与仿真验证;③应用于微电网调度、机器人路径规划、电力系统控制等实际工程项目中,提升系统的预测能力和控制精度。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试并理解每一步的实现逻辑,重点关注非线性约束处理、优化求解器的选择与系统动态建模部分,同时可参考文档中提及的相关算法扩展应用场景。
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