9、计算机隐私与匿名性:数字时代的关键议题

计算机隐私与匿名性:数字时代的关键议题

在当今数字化时代,信息安全与隐私保护已成为人们日益关注的焦点。笔记本电脑失窃可能导致敏感数据泄露,其损失往往远超硬件本身价值;信息技术的普及使大规模监控变得可行且经济高效,甚至一些传统尊重隐私的机构也可能不再可靠。同时,人们在享受数字便利的同时,也面临着隐私和安全的挑战,不禁要问:我们能负担得起多少隐私和安全?

1. 匿名性:文明社会的核心要素

匿名性与加密不同,加密保护文件、消息或通信的内容,而匿名性则侧重于隐藏通信双方的身份。它并非不光彩的行为,而是文明社会的核心所在,许多美国最高法院大法官的言论都证明了这一点:
- Justice Stevens :“匿名性是抵御多数人暴政的盾牌……它体现了《权利法案》,尤其是第一修正案的目的:保护不受欢迎的个人免受报复,并防止他们的思想被不容异己的社会压制。”
- Justice Black :“匿名的小册子、传单、宣传册甚至书籍在人类进步中发挥了重要作用。历史上,受迫害的群体和教派不时能够以匿名方式或根本无法对压迫性的做法和法律进行批评。”
- Justice Thomas :“在审查了大量历史证据后,似乎制宪者们认为第一修正案保护作者以匿名方式表达对政治候选人或问题的看法的权利。”

匿名性在美国建国过程中也发挥了重要作用,许多著名人物都曾使用匿名或笔名发表言论。在文学领域,使用笔名更是有着悠久的历史。

匿名性有多种形式,包括使用笔名或伪装身份。在本文中,匿名性被定义为防止任何第三方发现互联网用户真实身份的技术。然而,匿名性也受到执法部

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法,并提供了Matlab代码实现。文章重点围绕异构环境中任务调度的优化问题,利用遗传算法进行求解,旨在提高资源利用率、降低任务完成时间并优化系统整体性能。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建、遗传操作流程及参数设置,并通过仿真实验验证了该算法相较于传统方法在调度效率和收敛性方面的优越性。此外,文档还列举了大量相关领域的研究案例和技术应用,涵盖电力系统、路径规划、车间调度、信号处理等多个方向,体现出较强的技术综合性实践价值。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事智能优化、分布式系统调度、电力系统、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决异构分布式系统中的任务调度优化问题;②学习遗传算法在实际工程问题中的建模实现方法;③为科研项目提供算法参考代码复现支持;④拓展多领域交叉应用的研究思路。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注适应度函数设计遗传操作流程,并尝试在不同场景下调整参数以观察性能变化。同时可参考文中列出的相关研究方向进行延伸探索,提升综合应用能力。
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