22、CAE - CDE在网络安全教育及DES软件优化中的应用

CAE-CDE与DES优化的应用解析

CAE - CDE在网络安全教育及DES软件优化中的应用

1. CAE - CDE在网络安全教育中的角色

在网络安全教育和劳动力发展方面,具备一定资质的机构需要开展一系列活动,将网络防御实践拓展到机构之外。这些活动包括与社区学校共享教师和课程、达成学分转移协议、参与CAE社区、开展推广活动以及与行业进行合作。接下来,我们通过几所大学的案例来具体了解CAE - CDE在网络安全教育中的应用。

1.1 密苏里大学圣路易斯分校(UMSL)
  • 学校概况 :UMSL是密苏里州东部最大的公立研究型大学,占地470英亩,位于圣路易斯县郊区。其商学院获得了国际高等商学院协会(AACSB)的认证,并且是该地区首个也是唯一获得美国国家安全局(NSA)/国土安全部(DHS)指定的CAE - CDE机构,也是密苏里州周边八个州中唯一拥有17个可用重点领域的机构。
  • 网络安全项目与数据
    • 项目设置 :该校的网络安全项目是文理学院的数学与计算机科学系和商学院的信息系统系的跨学科合作成果。学校开设了本科证书、研究生证书、本科辅修和研究生课程,旨在解决圣路易斯都会区3800多个网络安全岗位的短缺问题。
    • 课程详情 :信息系统系的网络安全证书课程要求学生至少修读一门计算机科学课程。这些课程具有实践环节,能让学生在各种编程语言、取证工具、静态代码分析器和进攻性安全应用方面获得更深入的技术知识。课程注重培养学生应对国家和国际网络安全未来发展的能力,大量使用开源软件(OSS),
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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