1、隐私与身份管理:应对数字时代的挑战

隐私与身份管理:应对数字时代的挑战

一、IFIP 组织概述

国际信息处理联合会(IFIP)于 1960 年在联合国教科文组织的支持下成立,其宗旨有两个方面:一是支持成员国的信息处理工作,二是鼓励向发展中国家进行技术转移。IFIP 是一个非营利组织,主要由 2500 名志愿者运营,通过多个技术委员会开展活动和出版刊物。

IFIP 举办的活动丰富多样,其中最重要的有:
1. IFIP 世界计算机大会 :每两年举办一次,是 IFIP 的旗舰活动。在该大会上,既有邀请的论文,也有投稿的论文。投稿论文会经过严格评审,拒稿率较高。
2. 开放会议 :面向所有人开放,论文可以是邀请的,也可以是投稿的。投稿论文同样会经过严格评审。
3. 工作会议 :通常由一个工作组组织,参会人数较少,且需邀请才能参加。其目的是营造有利于创新和发展的氛围,评审相对不那么严格,论文会进行广泛的小组讨论。

IFIP 活动产生的出版物也各不相同。IFIP 世界计算机大会和开放会议上展示的论文会以会议记录的形式出版,而工作会议的成果则常以精选和编辑后的论文集形式出版。

IFIP 的会员类型包括:
|会员类型|描述|
| ---- | ---- |
|正式会员|每个国家仅限一个主要从事信息活动的国家协会申请,有权在年度大会上投票。|
|准会员|享受与正式会员相同的福利,但没有投票权。|
|通讯会员|在 IFIP 机构中没有代表权。|
|附属会员|向非国家协会开放。|
|个人会员和荣誉会员|也有

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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