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    【推荐】来自法国的混合仿真平台hynesim

    法国著名的网络靶场hns-platform项目基于开源的由MinDef/DGA/Celar(FR)资助的Hynesim项目(http://www.hynesim.org)演变而来。这个开源的项目最早可以追溯到02、08年,由著名的Guillaume PRIGENT担任项目负责人和架构师。这个人开发了许多著名的工具,比如netglub(http://www.netglub.org),后来的安全领域大家都经常使用的Maltego就是基于netglub的更新升级版本。Maltego是一种交互式数据挖掘工具,可提供有向图以进行链接分析。该工具用于在线调查中,以查找来自Internet上各种来源的信息之间的关系。Maltego被全世界的安全专业人员使用,并且集成到了Kali Linux中。现在,Guillaume PRIGENT在法国创建了一家公司Diateam,主要从事网络靶场hns-platform项目的开发工作。Guillaume PRIGENT在过去的十年中一直在安全模拟领域的工作。他于1999年开始在欧洲布雷斯特虚拟现实中心CERV担任研究工程师,在那里他为法国国防部开发了“混合仿真”的概念。并且将这种想法付诸实践,开发了hynesim这款开源的混合仿真平台。大家可以去hynesim下载这款开源的混合仿真平台进行测试和使用。

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    【SLAM】开源 | DOOR-SLAM:分布式的多机器人联合定位系统

    为了实现协作任务,团队中的机器人需要对环境及其在其中的位置有一个共同的认知。分布式的SLAM系统提供了一个实用的解决方法,不需要外部提供GPS信息,以及更小的信息交换的前提下可以实现机器人的协同定位。不幸的是,目前的分布式SLAM系统容易受到环境和传感器噪声的影响,因此算法中多是倾向于使用非常保守的参数进行机器人间位置识别。然而由于过于保守的参数设置丢失了很多有效的回环检测候选帧,导致算法轨迹精度下降。本文提出了一个完整了分布式SLAM算法系统DOOR-SLAM,可以有效了抑制离群噪声点的影响,并且在较少的预设参数下可以运行良好。DOOR-SLAM采用点对点的通信方式,并且不需要不需要所有机器人全部链接。该系统包含了两个关键的模块:第一,设计了一个位姿优化器,融合了分布式pairwise consistent measurementset maximization算法可以有效的去除机器人间错误的回环检测。第二,提出一种分布式SLAM前端算法,不需要交换原始传感器数据就能实现机器人间的闭环检测。该系统已在仿真、基准数据集和现场试验中进行了评估,并且测试了没有gps定位的地下环境。DOOR-SLAM提出了一个多机器人的闭环检测算法,能够成功的抑制噪声点的影响,在使用较低的通信带宽的基础上,可以得到精确的机器人运动轨迹。

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    城市能源的七大数字基础共性技术

    城市能源系统数字化转型的本质就是利用数字化技术来打通城市能源链“源-网-荷-储”各个环节,包括多种能源形式的打通、多种能源主体的打通以及多种能源业务的打通,从而支撑基于系统性、整体性、协同性的思想,实现城市能源系统更高质量、更有效率、更加公平、更可持续、更为安全。支撑城市能源数字化转型的关键技术可以分为三类:支撑多能协同的数字能源装备技术;支撑信息物理融合的数字基础共性技术;支撑创新模式能源运营与公平高效能源机制的数字集成应用技术;在能源互联网的背景下,支撑信息物理融合的数字基础共性技术将成为能源大象转身起舞的重要助力,具体包括:

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    2020腾讯犀牛鸟精英人才培养计划课题介绍(十)&(十一)&(十二)——智慧城市、数据库相关技术研究、区块链及其相关研究

    精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目,入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间,学生将获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会,基于真实产业问题及海量数据,验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台,帮助学生挖掘更多潜能。学生通过“十分精英圈”线上平台,随时获取前沿技术资讯、沉淀科研收获与心得;通过“智学研讨会”及“智享交流会”等线下平台,积极参与海内外顶级学术会议及学术专家交流活动;通过“精英研学营”进阶平台,对话产业

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