刊 号：ISSN 2661-3719(Print)、2661-3727(E-periodical) 刊 期：季刊 费 用：本刊遵循国际开放获取出版(OA)原则，收取APC费用400新币/篇 收 录：以下单位提供本刊全部文章的全文查询 新加坡国家图书馆 中国知网（CNKI） GOOGLE学术 《计算机系统网络和电信》 是一个国际开放获取期刊，发表与计算机和电信所有领域相关的原创研究文章和评论文章。该期刊的范围包括计算机和网络安全，大数据搜索和挖掘，云计算，计算机图形学，计算机信息和通信，移动计算系统，多媒体处理，电信模拟，在线社交网络等。
云计算环境下数据存储的网络安全保障措施分析
云计算技术快速发展且广泛普及，使得数据安全问题愈发突显并成为限制云计算进一步发展的关键要素，本文聚 焦云计算环境中数据存储遭遇的安全威胁深入剖析了保障数据存储安全的关键技术与有效举措，先阐述云计算数据存储的 特性与安全挑战如多租户共享、数据分散存贮、跨域访问等情况，再从数据机密性、完整性、可用性三个维度细致探究加 密存贮、访问控制、数据备份和恢复等安全保障技术，接着针对云存储里的数据隐私保护问题给出数据脱敏、匿名化处理 之类的隐私保护手段，另外本文也解析云存储安全审计、安全评估、安全合规等管理措施的价值，最后借由案例分析归纳 当下云存储安全保障措施的应用成效和存在问题并对未来发展趋势予以展望，本研究想要给云计算环境下提高数据存储安 全性提供理论依据与实践指导以推动云计算技术健康发展。
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科技进步的当下人工智能（AI）技术正在改变传统的管理模式并逐渐渗透到社会治理领域，不仅具备工具性的基 本功能还体现出社会管理上的重要战略意义，在此背景下以创新驱动理论视角出发展开对于 AI 技术在特定的应用场景中的 实践研究，剖析其未来的推广可能性以及具有什么样的优势与不足之处、对组织开展创新活动时会发挥何种作用等方面进 行了全面探讨。本文提出：未来不同类型的公司都要谨慎地考量人工智能技术的运用前景，以此来应对信息技术不断革新 并带来的各种挑战与风险；提升档案经营、人力调配以及财务运作等方面的运行效益，并且要有效地掌控新技术投入过程 中的基础设施搭建费用、社会伦理问题和职员调整等方面产生的成本要素等等，这都会给公司在管理模式更新方面实现突 破奠定基础条件，并助力于总体战略目标达成。
人工智能赋能电子产品智能化升级的关键技术研究
随着人工智能技术的快速发展，电子产品正加速迈向智能化、高集成化与自适应化的新阶段。深度学习、智能感知、 强化学习、AI 芯片和边缘计算等技术的成熟，推动电子产品从传统的自动控制逻辑向具备自主学习与智能决策能力的复杂 系统升级。本文围绕人工智能赋能电子产品智能化升级的关键技术体系展开研究，系统分析了智能感知、智能决策与自适 应算法、AI 芯片与边缘计算架构、智能系统集成等核心技术及其作用机制。基于智能家居、智能可穿戴设备与移动智能终 端的典型应用实验，本文验证了 AI 在语音交互、环境感知、健康监测、动作识别、图像处理与安全认证等方面的显著性能 提升。
农村直播卫星单收站精准安装与智能维护技术研究
确保广大农村地区家庭能够稳定接收卫星电视节目，是一项重要的基础性民生工作。本文探讨该项技术的多重价值， 阐述精准安装的关键措施，涵盖站点勘察与精准定位、组件预检与质量把关、天线校准与精确对星、线缆布设与规范防护。 同时，研究智能维护技术体系，如运行状态实时监测、典型故障智能诊断、维护档案数据管理以及极端天气主动防护，旨 在提升单收站的运行稳定性与服务寿命，为基层工作提供实用参考，助力乡村广播电视公共服务水平的提升
基于深度学习的 5G 网络入侵检测系统研究
目的：探讨 5G 网络在工业互联网与远程医疗等行业的应用场景，因架构复杂、终端多样、业务开放面临的架构、 终端接入、数据传输、业务应用四类安全威胁，以及传统入侵检测方法（特征码检测、异常行为检测、协议分析）存在检 测准确率低、实时性差、泛化能力弱的问题，构建响应 5G 网络安全挑战的入侵检测体系。方法：深入审视 5G 网络技术的 特性及其潜在的安全挑战，指明传统方法的局限；再构建含数据采集、预处理、特征提取、深度学习检测、响应处置的系 统架构，采用 CNN-LSTM-AE 模型实现多特征的整合，结合 HDFS 分布式存储、Spark 分布式计算及数据采样等实时性 优化技术提升性能；对 UNSW-NB15 和 CSE-CIC-IDS2018 数据集进行分析，从准确率、实时性、泛化能力维度与传统及 单一深度学习模型对比。结果：该系统在 UNSW-NB15 数据集准确率达 98.2%，CSE-CIC-IDS2018 数据集达 97.5%；该 检测的平均时延值介于 0.8 到 1.2 毫秒，跨数据集准确率下降仅 1.8-2.3 个百分点，整体表现略胜一筹于对比模型，结论： 该系统在 5G 网络安全威胁面前展现强大应对力，为 5G 网络安全稳定运行提供技术支撑。
基于深度学习的电子产品智能功能集成与性能优化研究
随着人工智能技术的快速发展，深度学习已成为推动电子产品智能化升级的核心动力。传统电子设备在感知、识别、 交互与决策能力方面存在明显局限，而深度学习的加入使其在视觉处理、语音识别、动作分析与环境感知等功能上获得显 著提升。本文围绕电子产品智能功能集成与性能优化展开研究，系统分析了智能识别、智能交互、行为预测、模型轻量化、 端侧部署以及系统级协同架构等关键技术，构建了基于深度学习的智能功能集成技术体系。通过典型电子设备实验验证， 包括图像增强、语音助手、健康监测等任务，结果表明深度学习模型在精度、响应速度与整体系统稳定性方面均优于传统方案。 同时，本文提出计算资源调度、能耗优化、推理框架增强等性能优化策略，实现了端侧设备上智能功能运行效率的显著提升。 本研究为智能电子产品的工程实现与产业升级提供了重要技术路径和实践依据。
基于营销链路升级的 A 银行数字化服务研究
在互联网技术普及的背景下，海量数据与金融领域的结合催生了互联网金融业态，促使银行业竞争加剧。面对这 一形势，金融机构需将营销与数据技术深度融合，构建数字化营销体系，持续推动创新变革。重点在于深度挖掘客户数据 价值，摒弃传统粗放式经营模式，转向精细化运营，借助数字技术实施精准化营销策略。研究首先审视之前数字化研究成果， 详细描绘了 A 银行数字化营销的现况。随后，揭示了数字化营销所面临的难题，并提出了改进方法。具体而言，包括：设 立全方位营销获取客户系统以实现整体规划、采用数字化手段实施客户分组、利用多渠道实现定向营销以及优化产品线上 链路。
新工科背景下“竞赛 + 项目”驱动的计算机专创融合教学模式改革研究
新工科背景下，我国工程教育亟待培养兼具专业知识、创新精神与创业能力的高素质人才。然而，当前计算机专 业教育仍面临理论与实践脱节、创新创业教育表层化等现实困境。为此，本研究提出 " 竞赛 + 项目 " 双轮驱动的专创融合 教学模式，以专业课程为基础，以学科竞赛为引领，以企业项目为载体，构建包含目标重构、内容整合、双轮驱动与多元 评价的系统化实施方案。通过《数据库原理与应用》课程的一年期教学实践验证，该模式有效激发了学生内驱力，显著提 升了其在工程实践、创新思维、团队协作等方面的综合能力。学生在竞赛获奖级别、项目完成质量和就业竞争力等关键指 标上均有突破性进步。本研究为应用型本科院校的计算机专业教学改革提供了理论支撑与实践路径。
网络安全态势感知技术在信息系统中的应用
网络安全态势感知技术在信息系统中的应用信息技术飞速发展且网络空间持续扩张，使得网络安全问题越发突显， 传统被动防御安全策略应对复杂多变的网络安全威胁已经力不从心。网络安全态势感知是一种主动防御技术，可全面感知 网络环境里的安全要素并实时监测、分析和预测网络安全状况，给信息系统安全防护带来强大支撑。本文系统地梳理了网 络安全态势感知基本概念、理论框架和关键技术，着重分析数据采集与预处理、安全事件检测与识别、态势评估与预测等 核心技术及其实现方法，并且探讨它在政府、金融、能源、医疗等关键信息基础设施的应用实践，剖析应用时面临的数据 质量参差不齐、实时性要求高、安全知识不好表达等技术挑战。研究显示，依托大数据分析、人工智能和可视化技术的态 势感知系统能有效提高信息系统安全防护能力，达成从被动响应向主动防御的转变。不过现在态势感知技术还存在感知数 据不全、分析模型精度不够、威胁预测能力不足的问题，以后的研究要加强多源异构数据融合处理、深度学习与知识图谱 相结合的智能分析以及态势预测方法的创新，促使网络安全态势感知技术在信息系统安全保障方面深入应用与发展。
基于深层神经网络的长大桥梁监测数据异常修复与重构方法研究
针对长大桥梁结构健康监测中因传感器故障、环境干扰等导致的数据异常与缺失问题，本研究提出了一种基于深 层神经网络的数据修复与重构方法。该方法融合双向长短期记忆网络（BiLSTM）和条件生成对抗网络（CGAN），充分挖 掘多源异构监测数据的时空关联，实现异常特征的精准捕捉与缺失序列的高精度重构。实验表明，该方法有效提升了数据 质量，平均绝对误差（MAE）降低 21.8%，均方根误差（RMSE）降低 42.7%，模型拟合能力提高 9.1%。
深度学习多模态融合的激光雷达点云与视频图像目标检测研究
随着智慧机场、飞机自动泊位引导系统、机坪安全监控以及跑道入侵监控等航空安全管理技术的快速发展，机场 场景对多源感知数据的高精度、实时性与鲁棒性提出更高要求。激光雷达点云具备三维空间尺度稳定的优势，视频图像在 纹理、边缘与语义层面表现突出，将二者进行深度学习框架下的多模态融合，有助于提升机场关键区域的目标识别性能。 本文在梳理多模态检测研究现状的基础上，围绕特征对齐、融合策略与网络结构展开研究，通过构建点云与图像的统一特 征表达空间，并比较显式与隐式融合在航空场景中的性能差异，提出适用于机坪复杂动态环境的新型融合模型。实验结果 表明，多模态融合技术在机坪车辆调度、飞机滑行监测、跑道异物检测等场景中显著提升目标检测鲁棒性，可为智慧机场 核心安全系统提供方法参考。本文进一步展望了该技术在未来机场智能化中的发展方向。
5G 通信网络中多路径通信机制的动态调度方法
伴随着 5G 通信网络的迅猛进步，数据流的高效传递以及可靠保障变为网络性能提升的关键要素，多路径通信机 制在降低延迟提高吞吐率和增强链路可靠性方面展现出独特优势，因为它能够利用多个网络通道并行传输数据，然而 5G 网络的链路状态动态变化其环境复杂，对多路径通信调度方法提出了更高要求。本文着重探讨 5G 通信网络里的多路径通 信机制，给出了一种依据网络状态感知以及流量智能分配的动态调度办法，该方法结合实时传输路径状态网络负载与应用 需求对数据流进行灵活地分配和路径选择，实现了通信质量与路径利用效率的有机融合，研究成果表明此调度策略不但能 够切实降低数据包的丢失概率以及端到端的延迟，而且还可增进整体系统的资源使用效率以及业务的稳定程度。本文对推 动新一代网络服务体验，促进 5G 网络多路径通信机制的应用与优化具有重要现实意义。
下一代卫星通信网络的动态资源调度算法分析
随着卫星通信技术的迅猛发展，下一代卫星通信网络针对高效智能的资源调度提出了更为苛刻的要求，动态资源 调度乃是达成卫星网络高带宽利用率以及低延迟目标的关键技术，其对于提升网络整体性能和服务质量有着重要意义，本 文围绕动态资源调度对下一代卫星通信网络进行了分析，系统梳理了该网络面临的主要挑战包括多样化的业务需求，有限 的链路资源以及频繁变化的网络拓扑等。在研究方法方面本文从卫星网络的动态特性出发探讨了多种主流的调度算法，包 括基于优先级预留机制以及智能优化的动态调度策略，并对其适用场景与运行机制进行了比较，分析结果表明综合运用多 种调度算法，可有效应对网络动态变化提升资源分配的灵活性与效率，最后本文指出动态资源调度对促进卫星通信网络智 能化自适应发展具有积极推动作用，为实现全球范围内的高质量卫星通信服务提供了理论支持和技术参考。
混合式教学模式在计算机基础课程中的实践困境与突破路径
随着信息技术的飞速发展，混合式教学模式在计算机基础课程中的应用日益广泛。然而，在实际应用中，该模式 面临着诸多实践困境。本文旨在分析混合式教学模式在计算机基础课程中的实践困境，并提出相应的突破路径，以期为提 升计算机基础课程的教学质量提供参考。
基于深度强化学习的雷达载频捷变方法
面对复杂电磁环境下的目标感知挑战，捷变频雷达亟需突破现有性能瓶颈。尽管通过随机调整载频已初步具备低 截获特性，但在应对复杂频谱干扰时仍显不足。为此，本文从载波频率的波形特征入手，系统性提升雷达的抗干扰韧性， 以实现在干扰环境中的可靠探测。针对有源干扰场景，提出基于强化学习的载频优化方案。仿真实验表明，相较于传统随 机载频方法，所提方案在多种有源干扰下显著提升了探测稳健性。这一创新不仅增强了捷变频雷达的抗干扰能力，更为智 能雷达系统的设计提供了新思路。
人工智能中深度强化学习算法的探索与优化
深度强化学习作为人工智能领域的关键分支，把深度学习感知能力和强化学习决策能力结合在一起，致力于解决 复杂环境下的序列决策问题。本文主要关注于该领域的核心探索策略和算法优化技术，系统地论述了基础理论、主流方法 以及稳定性的提高途径。文章首先解释了深度强化学习的基本架构和核心概念，然后深入分析各种探索策略的原理及其优势， 仔细探讨了价值函数和策略梯度的优化手段，解析了经验重放、目标网络等关键机制对训练稳定性的影响。最后本文分析 了性能评价指标体系以及基准测试的方法，给算法性能提供客观衡量的理论基础。
移动机器人在仓储物流中的应用与调度优化研究
当前，电商行业的迅猛发展对仓储物流系统的效率、准确性和柔性提出了前所未有的高要求。传统以人工作业为 主的仓储模式面临劳动力成本持续上涨、订单波动性大、效率提升遭遇瓶颈等多重挑战。在此背景下，以移动机器人为代 表的智能仓储技术应运而生，成为推动物流体系向自动化、智能化转型升级的关键力量，其应用与调度优化已成为行业研 究的核心焦点。本文旨在系统分析移动机器人在仓储物流中的核心应用场景与显著优势，并重点探讨其调度系统的关键技 术架构与优化策略，以期为行业实践提供理论参考。
大数据分析技术优化绿色建筑暖通系统运行参数的研究
绿色建筑暖通系统运行参数的精准优化是提升能源利用效率、降低碳排放的关键。本文聚焦大数据分析技术在该 领域的应用，分析当前暖通系统参数调控中存在的动态响应滞后、能耗与舒适度失衡等问题，提出基于多源传感数据的参 数预测模型、实时动态优化算法及能效评估体系。通过挖掘系统运行规律，实现负荷预测、参数自适应调节与能耗精准管控， 为绿色建筑暖通系统高效低碳运行提供技术支撑。
多租户云平台中跨虚拟网络的隐蔽信道检测与阻断技术面向
随着多租户云平台的广泛应用，不同租户共享底层物理资源的架构在提升资源利用率的同时，也带来了新型安全 风险，其中跨虚拟网络的隐蔽信道成为潜在的数据泄露途径。此类信道利用合法资源（如共享 CPU 缓存、内存带宽、网络 时序等）在隔离的虚拟网络之间传递信息，规避传统网络安全策略的检测。针对这一挑战，研究聚焦于构建面向多租户环 境的隐蔽信道主动感知与动态阻断机制。通过融合流量行为分析、侧信道特征建模与机器学习方法，实现对异常通信模式 的高精度识别；结合虚拟网络策略动态调整与资源调度干预，有效切断隐蔽信息传输路径。该技术体系在保障云平台正常 服务性能的前提下，显著增强了跨租户隔离的安全边界，为构建可信、可控的云基础设施提供了关键技术支撑。
社交网络分析在舆情传播路径识别与关键节点挖掘中的应用
文章厘清了舆情传播路径识别的核心操作流程，剖析了现有技术方法的实践瓶颈，通过突发公共事件应对、品牌 口碑管理等典型场景的深度解构，全面呈现其在舆情规律解读与科学决策支持中的应用价值。社交网络分析凭借结构性与 动态性双重优势，为洞悉舆情扩散机理、定位影响力核心、制定精准干预策略提供了强有力的方法论支撑。
ChatGPT 赋能的 OBE 知识图谱能显著优化课程目标达成度评价 ——〈面向对象程序设计〉教学实验结论
面向成果导向教育（Outcome-Based Education, OBE）理念的课程评价体系强调以学生学习成果为核心，但传统 评价方法在目标细化、数据关联与动态反馈方面存在局限。通过引入 ChatGPT 赋能的知识图谱技术，构建覆盖〈面向对象 程序设计〉课程知识点、能力指标与毕业要求的多维语义网络，实现课程目标与学习行为数据的智能映射与量化分析。教 学实验表明，该方法显著提升了课程目标达成度评价的精准性、可解释性与实时性，有效支持教学持续改进，为 OBE 理 念在计算机类课程中的深度落地提供了可行路径。
融合 Qwen-Max 大模型的个性化教学动态调整策略探析
融合 Qwen-Max 大模型的个性化教学动态调整策略，其核心价值在于依托人工智能技术，打破教育领域长期存在 的“高质量、大规模、个性化”三者难以兼顾的现实困境。这一策略以 Qwen-Max 的自然语言处理优势与多模态交互能力 为支撑，能够实时诊断并分析学习者的认知状态，进而针对性地动态调整教学内容的呈现、学习路径的规划以及反馈方式 的设计。从本质上看，它旨在构建一套以数据为驱动、兼具感知与响应能力的教学闭环系统——让教学供给精准匹配学生 个体的认知需求与学习节奏，最终在规模化教育场景中落地“因材施教”的核心目标。基于此，本文对 Qwen-Max 大模型 支撑下的个性化教学动态调整策略展开研究，以期为相关实践提供参考。
嵌入式 Linux 系统在高校物联网实验平台中的应用研究
随着物联网技术的快速发展，高校物联网实验教学对平台的开放性、灵活性和实践性提出了更高要求。嵌入式 Linux 系统凭借其开源、稳定、可裁剪及强大的网络和多任务处理能力，成为构建高校物联网实验平台的理想选择。本文 探讨了嵌入式 Linux 系统在高校物联网实验平台中的应用价值，设计了一种基于嵌入式 Linux 的物联网实验平台架构，涵 盖硬件选型、系统定制、驱动开发及应用层软件设计。通过具体实验案例，验证了该平台在传感器数据采集、无线通信（如 Wi-Fi、蓝牙、ZigBee）、边缘计算和云平台对接等方面的可行性与优势。实践表明，基于嵌入式 Linux 的实验平台能够有 效支撑物联网专业课程教学与创新实验，提升学生的系统开发能力和工程实践水平，为高校物联网人才培养提供了有力支撑。
面向生成式人工智能的计算机网络技术课程建设
随着生成式人工智能（Generative AI）的迅速发展，计算机网络技术在这一技术浪潮中的角色变得日益重要。生成 式人工智能技术不仅能创造出令人惊艳的内容，还能改变许多传统领域的运作方式。然而，构建一个高效且适应未来需求 的计算机网络技术课程，如何面对人工智能的挑战和机遇，是亟待解决的问题。本文基于生成式人工智能的发展，探讨了 面向其需求的计算机网络技术课程建设的必要性和具体实施路径。通过课程内容的设计、教学方法的创新以及实践环节的 加强，本文提出了一系列可行性建议，旨在提升学生在智能化网络环境中的综合能力。
人工智能在自动化系统中的应用研究
本文从人工智能的基本概念与主要技术类型入手，系统阐述了自动化系统的内涵、分类及其核心构成，进而重点 探讨人工智能在智能控制、设备监测与预测性维护、视觉检测与识别、以及调度与资源优化等领域的具体应用。研究表明， 人工智能通过深度学习、强化学习、专家系统、模糊逻辑等技术手段，使自动化系统从被动响应转向主动预判，从固定规 则执行转向自适应优化，显著提高了系统的鲁棒性、灵活性与效率。
老旧城区运营商通信线路迁改的一体化设计与资源整合研究
随着城市化加速，老旧城区更新改造成为提升城市功能和居民生活质量的重要举措。但该区域运营商通信线路存 在“空中蜘蛛网”“地下乱布线”等问题，影响城市美观与安全，制约 5G 等新基建落地。本文针对老旧城区通信线路迁 改的复杂性、多主体协同难题和资源浪费等痛点，提出“一体化设计与资源整合”方案。通过构建多维度协同机制、统一 技术标准、集约利用物理空间和建立全生命周期管理体系，整合不同运营商和类型的通信线路资源，实现线路路由优化、 管道共建共享、杆路规范改造和智慧化运维。结合实际案例，验证了该方案在降低成本、缩短工期、减少重复施工和提升 通信网络稳定性方面的有效性，为老旧城区通信基础设施高质量升级提供理论参考和实践路径。
人工智能驱动的信息技术工程故障诊断与自动修复技术研究
随着信息技术工程系统的复杂性不断提高，系统运行过程中的故障诊断与修复效率已成为影响工程安全性与可靠 性的重要因素。传统的人工维护方式在面对多维度、大规模数据环境时，往往存在反应迟缓、误判率高和成本过高等问题。 近年来，人工智能技术的迅速发展为信息系统的智能化管理提供了新的解决思路。本文从人工智能驱动下的故障诊断与自 动修复角度出发，系统分析了机器学习、深度神经网络、知识图谱与智能代理等技术在故障检测中的应用机制，探讨了基 于数据挖掘和智能决策的自动化修复策略。研究表明，人工智能能够显著提升故障诊断的准确率与响应速度，实现从“事 后修复”向“预测维护”的转变，对信息技术工程的稳定运行与智能化发展具有重要的现实意义与前瞻价值。
图神经网络在计算机视觉任务中的拓展研究
随着计算机视觉任务的复杂度日益增加，传统的卷积神经网络（CNN）逐渐面临难以处理的挑战。近年来，图神 经网络（GNN）作为一种处理图结构数据的强大工具，在计算机视觉领域展示了巨大的潜力。图神经网络能够有效地捕捉 图像中的空间和上下文关系，这在图像分类、目标检测、实例分割等任务中具有显著优势。本文探讨了图神经网络在计算 机视觉中的应用，并针对其拓展方向进行了详细分析，包括跨模态学习、自监督学习以及高效架构设计等。此外，本文还 讨论了图神经网络在视觉任务中的挑战与前景，为未来的研究方向提供了新的思路。
高校智慧安防平台构建与校园安全动态预警能力提升研究
智慧安防是一种新兴的网络安全技术，具有智能感知、实时监控、主动预警和及时响应的功能，在校园安全管理 中发挥着越来越重要的作用。高校智慧安防平台通过采用先进的物联网与云计算技术，将传统安防系统中的设备、人员、 空间与事件进行智能管理和主动监控，能够实时监测校园各类安全动态，对异常行为进行智能识别和分析，从而实现对各 类安全风险的主动预警，从而能够更好地保障校园安全。本文提出了一种高校智慧安防平台构建方案，并探讨了高校校园 安全动态预警能力提升技术，以期为高校校园安全管理提供技术参考。
基于深度学习的实体关系抽取方法文献综述
实体关系抽取作为自然语言处理（NLP）领域信息抽取的核心任务，在知识图谱构建、智能问答等场景中发挥关 键作用，其效率与准确性直接影响海量非结构化文本的价值挖掘。深度学习凭借自主特征学习能力成为实体关系抽取主流 技术，递归神经网络（RNN）及其变体（LSTM、Bi-LSTM）通过时序建模解决长距离依赖问题，但存在参数训练复杂或 训练周期长等不足；卷积神经网络（CNN）利用卷积与池化操作高效提取局部语义特征，结合位置特征等改进进一步提升 性能，却在长句建模中存在局限；图神经网络（GNN）通过图结构与节点交互优化全局关系建模，在文档级实体关系抽取 中优势显著，其优化聚焦依存树剪枝、多模态图表示等方向；联合学习通过参数共享或序列标注实现端到端建模，部分方 法针对特定领域优化特征融合，提升抽取鲁棒性；大语言模型（LLM）借助大规模预训练与微调增强语义理解和泛化能力， 在低资源、零样本场景及专业术语处理中表现突出，参数高效微调等技术进一步优化其性能。
基于 RPA 技术的电信酬金出账流程机器人设计与应用
电信酬金出账流程是电信企业维系合作伙伴关系、保障市场渠道稳定的核心环节，是支付销售佣金、业务代办费、 装维酬金、服务奖励等费用的全过程。这是一个涉及人力、财务、业务、渠道管理等多个部门的复杂流程，是一个系统化 工程。其效率与准确性直接影响企业运营质量。本文针对电信酬金出账流程环节繁琐、数据复杂、人工依赖度高等痛点， 基于 RPA 技术设计酬金出账流程机器人，明确机器人的功能模块、自动化逻辑与异常处理机制，详细阐述跨系统数据采集、 规则化计算校验、自动生成上报等关键技术实现。该机器人的应用可显著提升酬金出账的时效性与准确性，降低人工操作 风险，实现营服标准化、前后端集中运营，提高整体运营质量，为电信企业财务智能化转型提供实践参考。
区块链技术提升云计算大数据存储与传输安全的探析
区块链引入云计算安全体系，旨在构建一个“业务上云，信任上链”的新型融合架构，以区块链作为分布式的信任锚点， 对云中的数据状态与操作行为进行存证、验证与约束。本文旨在系统探析区块链技术如何具体赋能云计算环境，分别从数 据存储与数据传输两个维度，深入剖析其提升安全性的内在机理，以期为构建下一代可信云数据基础设施提供有益的理论 参考。
机场融合媒体系统的构建与应用研究 ——基于灵活配置与效率提升
随着民航业发展，机场服务功能与运营需求升级，传统专用媒体系统因配置僵化、信息孤岛、协同能力弱，无法 满足机场临时任务响应、形象宣传升级与效率提升需求；本文以机场融合媒体系统为研究对象，分析现状与痛点后，结合 云计算等技术提出“感知 - 传输 - 平台 - 应用 - 管理”五层架构方案，重点解决灵活配置、多源信息整合、跨场景适配问题， 经案例验证该系统能提升信息发布效率、优化形象宣传、降低管理成本，可打破传统系统局限，为智慧机场提供核心媒体支撑， 也为交通枢纽媒体融合转型提供参考。
大数据背景下档案信息化管理的探索与实践
在大数据背景下，档案信息化管理工作逐渐走向规范化和系统化，相关工作人员要树立现代化管理理念，以数据 为依据，优化档案管理制度，积极推动档案数字化转化工作。档案信息化管理工作既是对传统档案管理模式的革新，又是 对传统档案管理工作的挑战。因此，相关工作人员要认识到大数据背景下的档案信息化管理的重要性，结合当前形势和社 会需求，对传统档案管理模式进行调整和优化。文章从档案信息化管理概述、档案数字化转化技术、档案信息化管理实践 等方面对大数据背景下的档案信息化管理进行探索和研究，旨在为相关人员提供参考。
基于仿生蠕动的无痛肠检机器人的仿生运动算法设计
无痛肠检对机器人推进方式提出低刺激与高顺应性的要求。为此构建一种基于仿生蠕动节律的运动算法，以节律 网络生成连续推进波形，并利用压力反馈调节体节形变，使其在不同摩擦与曲率条件下保持稳定前进。通过多场景仿真对 波形稳定性、壁压变化与通过性进行验证，并在离体肠管中完成真实环境测试。结果显示，该算法能够在保证推进效率的 同时有效控制壁压峰值，具备较强的环境适应能力，为柔性无痛肠检机器人提供了可行的运动控制方案。
PeOTN 技术在政企精品网专线中的部署与应用研究
随着政企客户对大带宽、低时延、高可靠专线需求的持续增长，以及传统 MSTP（多业务传送平台）网络因技术 局限性进入逐步退网周期，PeOTN（分组增强型光传送网）凭借其业务灵活调度、光传送高可靠、简化运维和支持网络平 滑演进等融合技术优势，成为适配承载政企精品网络专线的核心技术。本文首先对比 MSTP 与 PeOTN 的技术特性，明确 PeOTN 的适配优势；随后从网络部署、组网拓扑、业务承载、多层级保护四个维度，设计针对政企场景的 PeOTN 网络部 署方案；最后结合现网应用案例，验证方案在带宽提升、时延控制、业务可靠性方面的实现效果，提出 PeOTN 与 云网融 合的发展方向。研究推进政企专线升级及政企客户选择网络承载方案，为运营商提供组网参考。
基于人工智能技术的手语识别与翻译系统的设计研究
人工智能技术的进步促使手语识别技术成为消弭听障人士沟通阻碍的关键方式。本文设计了一套融合实时手势识 别、文本翻译及语音播报功能的手语识别与翻译系统。此系统运用 MVC 设计模式，借由 PyQt5 搭建用户界面，OpenCV 处理视频流，且集成诸如随机森林、支持向量机（SVM）以及基于 ResNet 的卷积神经网络（CNN）等多样机器学习模型。 在公开数据集 ASLAlphabet 上开展的测试显示，该系统针对手势字母的识别准确率超过 92%，端到端响应延迟被管控在 100 毫秒以内。系统呈现模块化、可扩展特性，可部署于边缘计算设备，在公共服务、在线教育等范畴具备实际应用价值。
复杂场景下 AI 视频监控系统异常行为识别的精度优化技术研究
AI 视频监控系统在复杂场景下对异常行为识别精度的优化具有重大意义。随着监控需求的增长，系统面临诸多挑战， 如复杂环境中识别鲁棒性差、海量异构数据整合困难等。本文围绕复杂场景下 AI 视频监控系统异常行为识别精度优化技术 展开研究，从数据预处理、模型优化、特征提取与融合以及环境适应性增强等方面进行理论探讨，旨在提升系统在复杂场 景下对异常行为识别的精度，为相关技术的发展提供理论支撑，助力 AI 视频监控系统在更多复杂场景中高效应用，增强安 全保障与管理效率。
大数据时代计算机网络安全体系构建研究
大数据作为数字经济的核心驱动力，数据规模爆炸式增长、结构复杂度飙升，正使传统计算机网络安全架构面临 前所未有的困境，亟需构建新型动态协同的网络安全体系，通过技术迭代与体系化防护应对数据洪流冲击，保障网络系统 在大数据应用中的可靠安全运行。大数据的爆发式增长和传输效率的提升，为计算机网络安全带来了全新的问题。本文围 绕在大数据背景下如何构建有效的网络安全架构，深度剖析网络安全的需求、难题以及核心科技，通过提出了一套综合性 的安全策略，包括数据感知保护、即时反应机制、多元防护策略和智能安全解决方案，其目的就在于维护大数据环境下的 网络系统安全稳定。对大数据方面的网络安全理论研究和工程实践具有较好指导意义。
基于系统工程的企业 ERP 全局协同框架研究
本研究以系统工程理论为指导，聚焦企业 ERP 系统全局协同框架的构建与优化。通过分析云原生、人工智能、区 块链等新兴技术对 ERP 架构的革新，结合制造业、零售业、服务业的典型应用场景，揭示跨部门数据共享、产业链生态协 同等管理机制对 ERP 实施效能的影响。研究发现，技术融合与组织协同的双重驱动可显著提升企业决策效率与供应链韧性。 研究提出“技术 - 行业 - 组织”三位一体的 ERP 全局协同框架。研究结论为企业数字化转型提供了理论支持与实践路径， 对推动 ERP 系统向智能决策中枢演进具有参考价值。
高校毕业论文管理系统中用户登录模块设计
随着系统规模的不断扩大，其安全性维护变得日趋严峻，其中，用户登录模块被视为系统安全保障的重要组成部 分。基于 Java 的高校毕业生毕业论文管理系统具备用户登录时的身份验证功能。在满足系统友好性和安全性的基础上，结 合 MD5 加密和 JWT 等技术对用户登录信息行编码和加密，同时，动态生成用户登录图片验证码，设计并实现了安全性相 对较高的登录模块。针对开发的高校毕业生毕业论文管理系统，本文从需求分析、模块设计、模块实现等几个部分对系统 用户登录模块进行设计，确保在提高用户体验感的前提下，保证系统数据的安全。
PROFINET 通讯技术在矿山自动化系统升级中的应用研究
针对安徽开发矿业现有集中式 PLC 自动化系统存在的通讯可靠性低、维护困难、硬件停产、兼容性差等问题，本 文提出基于 PROFINET 通讯技术的升级方案。通过网络结构优化、系统架构重构、硬件软件更新及信息采集方式革新， 结合充填排尾系统、变频器控制、仪器仪表互联等实际应用案例，验证了升级方案的可行性与优越性。升级后系统实现了 设备独立控制、数据采集准确率 100%、维护成本降低 90%，有效解决了传统系统技术老旧、人才培养困难、国产化适配不 足等痛点，为矿山行业自动化智能化升级提供了实践参考。
开源 CMS 信息系统的网络安全加固策略分析与实战
本文针对开源 CMS 信息系统在二次开发和部署过程中的安全风险问题进行研究。文章从操作系统、开源系统配置、 代码改进和系统部署等多个维度，系统性地分析了开源 CMS 系统在网络安全方面可能存在的潜在风险，并提出相应的加 固策略。同时以 LIN CMS 系统作为实战样例，详细阐述了在二次开发过程中在渗透测试、代码审计及自行发现的各类安 全漏洞，并提供了具体的解决方案。本文对开源 CMS 信息系统的安全架构设计和二次开发时系统框架层面对网络安全加 固具有较强的指导价值。
面向工业互联网的低时延高可靠通信系统设计
随着工业互联网向智能制造核心环节纵深渗透，底层通信网络正面临前所未有的时延与可靠性考验。本文系统拆 解了工业互联网通信的核心诉求，深入剖析了现有通信技术落地工业场景时的瓶颈，在此基础上提出一套面向工业互联网 的低时延高可靠通信系统设计方案，整合时间敏感网络与第五代移动通信技术融合架构、多层次确定性传输机制、无线资 源智能管控及跨域协同运维等关键模块，为未来智能制造、远程控制等核心业务筑牢通信底座。
电子智能化系统在机电安装工程中的节能优化与效益评估
在“双碳”目标与绿色建筑发展理念共同推动下，机电安装行业正将节能化转型视为高质量发展的核心方向。电 子智能化系统凭借其数字化、智能化特性，深度渗透至机电安装工程全生命周期，工程师们通过该系统对设备运行状态、 能源消耗数据进行精准管控，实现节能优化目标，为工程降本增效提供关键技术支撑。本文从电子智能化系统节能应用的 理论基础展开，详细梳理其在机电安装工程设计阶段通过智能选型降低能耗、施工阶段运用 BIM 技术优化管线布局减少材 料浪费、运维阶段利用物联网平台实现设备预测性维护等具体场景的节能优化实践，深入剖析当前应用中存在的系统集成 度不足、数据标准不统一、运维人员技能短板等问题，构建包含能耗指标、经济指标、环境指标的多维度节能效益评估体系， 提出加强顶层设计、完善标准规范、强化人才培养等针对性优化策略，为机电安装工程绿色节能发展提供理论依据与实践 指导。