5、密码学与安全:技术、人类感知与质数的融合

密码学与安全:技术、人类感知与质数的融合

密码学的定义与方法

密码学是一门不断发展和更新的科学,旨在适应快速变化的环境。对于“什么是密码学”这个问题,有多种不同的定义。一种定义是秘密书写,即不了解特定编写方法的人无法读取的内容,可通过隐形书写、常规书写或密码实现;另一种定义则将其视为一系列理论和技术,通过加密(使用密钥)或隐写术(使用视觉设备或行话代码)来创建秘密代码。本文采用后一种定义,将密码学看作是获取秘密书面或视觉/行话代码以保护机密信息的理论和技术。

在保护信息方面,常见的有两种不同的方法。一种强调技术的重要性,支持如质数理论(费马定理或量子理论,还涉及物理学)等数学理论;另一种则强调文化、寓言和非常规的人类感知,涉及技术和语言隐写术。这两种方法正逐渐融合,形成一种新的综合模糊方法。

基于技术的加密方法发展历程

基于技术的加密方法在历史上经历了多个重要的发展阶段:
1. 维吉尼亚多字母密码 :使用26个字母表进行加密。
2. 二战期间的恩尼格玛密码机 :在战争中发挥了重要作用。
3. 20世纪70年代开发的非对称密钥代码 :这可能是加密系统边际生产力方面最重要的一步。
4. 质数理论(费马定理)在安全创新应用中的日益广泛使用 :如今,质数理论在安全领域的应用越来越多。据物理学家预测,量子密码学将是下一个转折点,但目前由于成本过高,还无法成为大规模解决方案。

隐写术的发展与现状

隐写术一直保持着其基本原理,即通过应用视

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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