13、生物武器威胁与计算机对抗技术

生物武器威胁与计算机对抗技术

生物武器的危害与类型

生物武器的使用会带来严重的后果,如营养不良、饥荒、粮食不安全以及以农业为基础的经济崩溃。在越南战争中,脱叶剂被广泛用作反农作物战剂,由真菌引发的小麦黑穗病也曾被用作生物武器。1984 年,美国有人故意用鼠伤寒沙门氏菌污染沙拉吧,以削弱选民的能力;1995 年,奥姆真理教在日本东京地铁释放神经毒剂沙林。

基因工程病原体的类型

基因工程病原体有六种类型可被用作生物武器:
1. 设计基因 :人类基因组计划提供了人类分子蓝图,解码了生命的字母。利用这些蓝图,生物武器制造者可以制造出更具危害性的微生物。微生物学家可以从设计基因中开发合成病毒、合成基因或新的微生物。一些细菌会对抗病毒剂或抗生素产生抗性,通过识别生物体内的抗生素抗性基因,可以开发出对抗抗体的能力。例如,带有β - 内酰胺酶编码的基因可以抵抗青霉素的作用。还可以通过交换变异或合成基因,或诱导病毒株杂交来创造新的流感病毒株。
2. 二元生物武器 :使用病原体时,将包含无害部分的两个组件系统混合。许多致病细菌含有多个编码毒力或特殊特征的质粒,这些质粒可以增强鼠疫、炭疽等疾病的毒力,并且常常可以跨物种屏障转移到不同种类的细菌中。可以生产出用于生物武器所需数量的毒性质粒和宿主细菌。
3. 作为生物武器的基因疗法 :基因疗法是通过替换或修复有缺陷的基因来永久改变人的基因组成。基因疗法分为体细胞系(治疗性)和生殖细胞系(生殖性)两类。体细胞 DNA 的变化不会传递给下一代,只会影响个体;而生殖细胞 DNA 的变化会传递给下一代。例如,通过将水母

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。传统后融合前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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