8、机器人与加密技术前沿探索

机器人与加密技术前沿探索

在当今科技飞速发展的时代,机器人技术和加密技术都取得了显著的进步。机器人在工业生产、服务等领域的应用越来越广泛,而加密技术则在数据安全方面发挥着至关重要的作用。下面我们将深入探讨这两个领域的相关技术和方法。

一、并联机器人冗余性案例研究

在并联机器人的研究中,冗余性是一个重要的概念。通过向非冗余并联机器人添加运动学约束,可以得到冗余驱动的并联机器人。以人类下颌运动为例,对冗余驱动的并联咀嚼机器人的逆运动学问题进行了分析研究。

在这个研究中,给出了 6 自由度下颌轨迹的示例,获得了机器人六个所需驱动的逆解。这些逆运动学问题的结果将用于机器人的动力学分析,而动力学分析对于基于模型的机器人下颌跟踪控制是必不可少的。

二、基于位置的加密技术

随着在线数据存储的迅速增加,数据安全变得尤为重要。传统的加密方法虽然能在一定程度上保护数据,但单一的安全层往往是不够的。基于位置的加密技术应运而生,它在现有加密方法的基础上增加了一层安全保障。

(一)基于位置的加密原理

基于位置的加密技术建立在对称算法和非对称算法之上。对称算法如 DES、Triple - DES 和 AES 等,由于具有用于加密和解密的共同密钥,其速度比非对称算法快约 1000 倍。非对称算法如 RSA,使用公钥和私钥,虽然计算难度大、速度慢,但提供了非常高的安全性。因此,很多现有工作采用混合算法,同时使用这两种加密算法。

(二)基于位置加密的协议

为了确保数据在网络传输过程中的安全性和完整性,基于位置的加密技术需要一些协议。以下是几种常见的协议:
1.

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类能。
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