中国人民解放军国防科技大学

本发明属于计算机网络与信息安全技术领域，针对现有技术中低效、高成本、泛化能力不足的问题，提出一种基于网络拓扑抗测绘的关键节点识别方法与装置，所述方法包括：构建关键节点识别的网络图模型；确定基础指标：度中心性、介数中心性、特征向量中心性、K‑shell值和节点流量密度；所述节点流量密度通过对所述路径探测数据流进行拓扑探测分析获得；计算节点的基础指标值；运用改进的指标相关性权重法求解各基础指标权重，计算节点的综合评分；取综合评分最大的节点作为识别得到的关键节点。本发明提供的关键节点识别方法能高效高精度识别防御目标网络中关键节点，兼顾简洁性、强泛化能力与低计算成本，具有广泛的应用前景。

本申请涉及一种基于智能知识图谱的暴露面动态收敛方法及系统，其包括通过实时获取目标网络环境中网络资产的基础信息和漏洞分布数据；对这些数据进行实时分析并构建知识图谱模型；基于知识图谱模型进行多维度关联分析；根据风险评估确定高风险暴露面；结合自适应策略对高风险暴露面执行动态收敛处理操作，能够根据实时风险状况灵活调整防护措施，实现对网络暴露面的动态控制，降低网络被渗透的可能性；因此，该方案可以对潜在漏洞被利用路径的精准识别和高风险暴露面的有效收敛，保障网络系统的稳定可靠运行，进而有效提升网络的安全性和抗渗透能力。

本发明涉及一种会话数据组报还原方法及装置，其中方法包括利用硬件加速模块对会话数据进行数据处理以及哈希值计算并拆分为会话数据片段，并为会话数据分配一个中央处理器中处于欠载状态的默认核心；利用硬件加速模块根据会话数据的哈希值为会话数据片段分配流量桶，将未绑定核心的流量桶与默认核心绑定；利用软件平台接收会话数据片段，根据流量桶将会话数据片段发送至与该流量桶绑定的中央处理器的核心。本发明提供的方法既能依托硬件实现高速处理、低延迟传输与负载均衡，避免CPU资源过载与处理瓶颈，基于CPU亲和性的流分配策略又能保证同一会话数据由固定核心处理，实现高速网络下会话数据组报还原的高性能、低时延与稳定可靠。

本申请涉及一种数据采集与动态汇聚系统、方法、设备及介质，属于数据传输与网络通信技术领域。所述系统包括状态感知量化模块、权重与阈值计算模块、自适应分层模块、自适应汇聚模块、反馈迭代优化模块以及通信交互模块。采用本系统能够在数据采集后通过融合节点能耗、信号强度、数据优先级多维度动态状态，构建自适应分层结构与动态汇聚策略，从根本上解决复杂环境下数据传输的实时性与稳定性矛盾，实现数据传输延迟、节点能耗均衡、数据可靠性的协同优化。

本发明属于通信领域，具体涉及一种会话数据组报文还原方法、设备及存储介质。该方法采用FPGA硬件与DPDK软件协同架构：FPGA端通过可编程协议解析模块提取报文五元组并缓存，完成IP分片重组；再经大象流仲裁模块区分流类型，对大象流执行硬件级乱序重组与零拷贝DMA写入，生成有序重组数据；DPDK端通过解析FPGA附加的自定义头部，选择快速或慢速路径完成会话重组。本发明通过软硬协同处理，有效降低主机CPU负载，实现高效零拷贝数据通路，显著提升了大流量会话的处理性能与异常场景的鲁棒性。

本发明涉及锂离子电池制造技术领域，公开了一种氟掺杂高熵金属氧化物纳米片及其制备方法、应用。上述氟掺杂高熵金属氧化物纳米片的制备方法，包括以下步骤：S1将碳源、氧化性氮源和硝酸盐类氧化剂混合，得到混合物；S2对混合物进行热处理，使碳源与氧化性氮源发生发泡反应，得到层状含碳中间产物；S3将层状含碳中间产物置于氧化性气氛下煅烧除碳，得到高熵金属氧化物纳米片；S4将高熵金属氧化物纳米片置于保护性气氛中，与氟化剂热解产生的含氟气体发生气固反应，得到氟掺杂高熵金属氧化物纳米片。本发明方法无需外加模板或复杂设备，克服了现有高熵氧化物制备工艺繁琐、形貌难以调控的困难。

本发明涉及氮化硼基复合材料材料技术领域，具体公开了一种连续纤维增强h‑BN基复合材料及其快速高效制备方法与应用，包括：按照一层纤维布一层聚硼氮烷原料粉体的方式铺层，然后预压，得到坯体；将坯体在1100‑1300℃、5~35MPa压力下进行热压烧结，得到初步致密的复合材料；将初步致密的复合材料在环硼氮烷中浸渍一次，然后固化裂解，得到连续纤维增强h‑BN基复合材料。本发明的连续纤维增强h‑BN基复合材料的快速高效制备方法中，采用粉体层铺预压，结合高温‑高压协同作用，实现对复合材料快速高效致密化，无需进行预制三维编织件即可获得层间结合优异，剪切性能良好的纤维增强复合材料。

本发明涉及一种可编程多普勒频移生成与谐波抑制的多比特反射器，其中包括：用于接收入射雷达波并发射逆向反射波的天线阵模块，用于对入射雷达波进行幅相调制并生成逆向反射波的处理模块；天线阵模块包括：构成方向回溯阵列的接收天线阵和发射天线阵；接收天线阵的接收阵元与发射天线阵的发射阵元逐通道交叉连接，构成有源相位共轭回路；处理模块包括：与各通道一一对应的可控增益放大器和多比特数控移相器，以及与可控增益放大器和多比特数控移相器相连的数字控制器，与数字控制器相连的存储单元；数字控制器从存储单元读取或实时计算幅相复调制序列，并通过N位控制总线并行控制各通道可控增益放大器的增益状态与多比特数控移相器的相位状态。

本发明提供一种多光束倾斜误差同步探测与校正方法及系统，在多光束共孔径系统中，对各路光束施加频率互不相同的正弦强度调制，为每路光束赋予唯一的频域身份标签。光束合束后由单个四象限探测器接收并直接输出横向差分信号、纵向差分信号及总光强信号；将三路信号并行馈入对应的解耦通道，在每个通道中对三路信号依次以目标频率为中心的带通滤波、与同频参考信号的相干解调、低通滤波，获得与对应光束倾斜误差成正比的直流分量，再结合除法归一化机制，并根据线性映射模型重构各路光束的倾斜角，生成各路光束的倾斜校正信号以驱动对应的倾斜角度校正执行元件，实现多光束指向的并行闭环校正。

本发明公开一种基于多模态引导的智能体控制行为树程序自动生成方法及装置，该方法步骤包括：步骤S1.获取描述待解决任务执行过程的自然语言描述和对应的正反例规约；步骤S2.根据生成的自然语言描述，利用大语言模型生成任务执行框架；步骤S3.根据生成的任务执行框架搜索目标行为树，如果判定为不可行的执行框架转入步骤S4；步骤S4.对当前判定为不可行的执行框架进行修复，先对执行框架的控制流节点进行修复，如果修复不成功则对执行框架的结构进行修复。本发明能够以更加高效、准确率更高，对用户友好的方式自动生成智能体控制行为树程序，同时提高生成行为树程序的效率和准确率率。

本申请涉及三维可视化技术领域，提供基于多级优化策略的实景三维模型快速加载方法及装置。通过预处理，使倾斜摄影三维模型输出轻量化模型数据，从而大幅降低模型数据规模；通过根节点合并、数据重组与空间索引构建，减少节点遍历次数和数据请求数量，实现数据组织效率和场景加载性能的提升；通过可视域分析、瓦片预加载机制，实现模型瓦片按需、预判式加载，避免了海量无效模型数据的加载与渲染开销；同时结合动态缓存池优先级调度机制，有效缓解渲染计算压力；并通过远近景差异化渲染控制策略，对不同层级模型实现分级渲染调控，近景保障模型高精度展示效果，远景最大限度降低硬件算力消耗，提升了整体场景帧率和交互流畅性。

本申请属于应急预案生成技术领域，涉及一种基于大语言模型的应急预案生成方法、装置和系统。方法包括：获取自然语言描述的用户输入；对用户输入进行需求澄清，以得到满足预设信息密度要求的结构化输入；根据结构化输入，生成提示词；获取法规文件库和应急案例库，法规文件库存储法律法规及规范性文件，应急案例库存储应急预案全文与历史处置案例；根据法规文件库和应急案例库，采用搜索引擎，生成独立的法规索引和案例索引；采用大语言模型，以提示词作为输入，分别根据法规索引和案例索引进行检索，得到法规检索结果和案例检索结果；根据法规检索结果和案例检索结果，生成应急预案。本申请能够动态生成应急预案。

本发明涉及事件论元抽取技术领域，公开了面向零样本事件论元抽取的证据引导生成与原文定位校验修正方法及系统，其中，方法包括：获取待处理事件文本数据并格式化为事件抽取索引实例；基于该实例构建候选论元文本片段集合；对候选片段进行功能类型标注、角色约束映射和证据项封装，得到结构化证据集合；基于结构化证据集合构造证据引导提示并按JSON格式生成中间结构化生成结果；再执行原文片段对齐、角色合法性校验、重复记录删除和片段边界修正；输出事件论元抽取结果。本发明解决零样本场景下生成论元难以回到原文、角色越界和片段边界不稳定的问题，提高了论元抽取结果的可定位性与可复核性。

本申请涉及一种面向训练领域公共资源服务的智能搜索与推荐系统及方法，属于资源搜索与推荐技术领域。所述系统包括资源采集标注模块、知识库构建模块、画像生成模块、画像演进模块、资源搜索模块、资源推荐模块、安全管控模块以及反馈闭环校准模块。采用本系统能够有效解决小样本用户画像构建难题，实现用户画像动态精准演进，并在保障安全合规的前提下大幅提升训练资源搜索与推送的准确性。

本发明提供了一种基于时空约束期望最大化的增强鲁棒状态估计的方法与装置，所述方法包括以下步骤：构建基于双态马尔可夫过程的不完全测量模型，对多传感器测量缺失进行时间惯性建模，计算得出测量到达概率；推导测量缺失叠加重尾噪声场景下的后验克拉美罗下界，明确状态估计误差理论下限。以该误差下界作为精度约束，构建修正的变分贝叶斯鲁棒学生t卡尔曼滤波。依托该滤波输出结果修正噪声协方差先验逆尺度矩阵，再对滤波进行同步更新，将滤波更新与先验逆尺度矩阵修正开展交替闭环迭代，迭代过程中实现先验参数与后验分布联动优化，待迭代收敛后，输出状态估计结果，有效提升复杂工况下状态估计的精度与整体鲁棒性。

本申请涉及一种基于依赖超图的轨迹流节点社区划分与角色识别方法及装置。所述方法包括：获取包含多条由物理节点构成的序列样本的原始轨迹流数据，从轨迹流数据中提取具有统计支持的高阶依赖规则，将每条规则作为由历史上下文节点与目标节点组成的依赖模体；根据各依赖模体所涉及的全部节点构建对应超边，形成依赖超图并赋予权重，对依赖超图进行社区检测，得到各物理节点的社区划分结果，基于社区划分结果分别计算各节点的社区内核心度得分和跨社区连接分散度得分，据此确定各物理节点的社区角色。采用本方法能够保留多节点联合参与高阶转移事件的结构完整性，提升轨迹流数据中社区划分和节点角色识别的准确性。

本发明属于换热器领域，具体涉及到一种基于四场协同原理指导的换热通道设计方法及系统。其中方法包括以下步骤：建立换热单元流道的几何模型；构建换热通道的数值计算模型；通过数值求解获取通道内的温度场、压力场、浓度场与速度场的分布数据；分别计算温度梯度与速度间的平均协同角、压力梯度与速度间的平均协同角、以及浓度梯度与速度间的平均协同角；基于S3的数值模拟结果，绘制协同角的分布云图，并识别协同性较差的区域；针对协同性较差的区域，通过局部改变通道几何构型或增设局部强化结构；对优化后的结构重复执行S1至S5流程，验证优化结构四场协同强化效果。本发明实现了换热通道在增强换热与提升裂解率的同时控制压降适度增大。

本发明公开了一种基于超视距空战场景的封闭式手工兵棋推演方法，系统性地构建了包括战斗机性能参数、机动力值、雷达探测距离及能力、火控锁定距离及能力，以及空空导弹射程及命中点数、空地导弹射程及打击能力、地面防空拦截能力等在内的完整力量参数体系。在此基础上，本发明设计了双机编队、空中探测、空中打击、反应打击、对地打击、防空拦截和机动等一系列与超视距空战相匹配的基本规则，使得手工兵棋能够真实再现超视距空战中的完整决策链条。

本发明涉及一种基于结构先验校准的反绎学习方法，该方法包括：获取训练集；基于逻辑规则与概念频率离线构建含拓扑稀疏项和先验注入项的校准矩阵；感知模型输出概念概率；训练时从一致路径中选取伪标签，以先验注入项为加性边际加入路径累加和，计算损失并反向传播；推理时将拓扑稀疏项与先验注入项作为加性调整项加入候选标签累加逻辑值，输出校准概率。该方法通过离线校准矩阵，训练保护罕见概念梯度，推理校准逻辑值，解耦数据与结构偏差，提升鲁棒性与公平性。

本发明涉及自然语言意图识别技术领域，提供一种基于参数微调置信度校验的意图识别系统、方法及设备，包括输入表征模块、参数高效适配模块、置信度估计模块、阈值决策模块和不确定性消解模块五个核心模块串行耦合，通过LoRA高效微调适配多类意图，引入置信度阈值进行分级判定，低置信度时触发二次意图重打分，实现高置信度快速输出与低置信度精准校验，在降低算力成本的同时，提升多类意图识别的整体准确率与鲁棒性。