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GPS北斗时空安全隔离装置（卫星时空防护装置）说明书
北斗时空安全隔离装置-产品概述 卫星时空安全隔离装置是为应对卫星信号易受到干扰、攻击以及欺骗等特点，影响到正常卫星信号的接收，导致卫星时间同步装置工作异常而开发的卫星时空安全防护产品。 卫星时空安全隔离装置适用于电力、交通、智能制造、医疗、金融等行业卫星时间同步装置的卫星信号抗干扰、防欺骗的功能加固。 北斗时空安全隔离装置-产品特征 干扰检测及告警； 防欺骗及告警； 原位加固； 卫星信号安全隔离； 远程监控； 具备欺骗、干扰条件下输出正常卫星信号功能； 具备输出信号强度（功率）可调； 支持远程 WEB监控设备工作状态，设置工作参数； 通过国网电力科学研究院实验验证中心检测； 北斗时空安全隔离装置-技术参数 北斗时空安全隔离装置-结构功能 北斗时空安全隔离装置-安装调试 以上是GPS/北斗时空安全隔离装置（卫星时空防护装置）说明书
2K40编辑于 2022-07-14 - 来自专栏授时安全防护装置
反无人机时空安全隔离装置
反无人机时空安全隔离装置（北斗时空隔离装置），不影响电厂内部的授时设备。探测设备不发射射频信号，对身体健康无影响。 黑白名单设计，既满足无人机主动防御要求，又不会对现场无线设备造成干扰，解决客户使用过程中无线设备二：反无人机时空安全隔离装置反无人机解决方案，可以有效地消除无人机的威胁。 即卫星信号安全防护装置对与它连接的卫星授时装置的品牌型号等没有要求。NO.3支持卫星信号实时监测实时检测馈线是否存在开路、短路及损耗过大等异常情况，存在上述情况时发出告警。 NO.4 支持安全隔离功能及时将不可用卫星（卫星故障、存在欺骗干扰卫星等）信号进行隔离。NO.5 检测报告反无人机时空安全隔离装置是国内较早通过国网电力科学研究院实验验证中心检测的单位。 三：应用场景反无人机时空安全隔离装置可以用于所有反无人机系统的应用场景。电网和公用事业石油化工无线和有线网络金融服务数据中心交通（航空/铁路/海运）紧急服务政府网络
1.1K10编辑于 2022-09-29 - 来自专栏网络时间同步
卫星信号防火墙：京准分享GPS北斗时空安全隔离装置
卫星信号防火墙：京准分享GPS北斗时空安全隔离装置卫星信号防火墙：京准分享GPS北斗时空安全隔离装置gps北斗时空安全隔离装置是一种保护卫星免受干扰、攻击以及欺骗的卫星信号安全防护装置。 装置安装在卫星同步时钟授时系统前的一道“防火墙”,无需更换原有设备,通过原位安装即可将设施现有的授时信号GPS切换为北斗,保证时间基准的安全可控。 同时,对卫星导航信号质量进行实时监测与告警,主动隔离影响授时安全的信号,并自主保持授时信号连续可靠,以大幅提升卫星同步时钟授时系统的安全性、稳定性和抗攻击能力。 7 月 30 日发布 745 号令《关键信息基础设施安全保护条例》,要求基础设施“采取措施,监测、防御、处置”面临的风险与威胁,保护其“免受攻击、侵入、干扰和破坏”,从国家层面明确要对关键基础设施进行时空信息安全防护的任务 、卫星信号拒止条件下高精度时间同步保持和干扰信号安全隔离能力,使用 GPS 为主授时的系统还应具备使用北斗卫星原位加固授时防护与 GPS 信号安全隔离能力。
31600编辑于 2025-09-15 - 来自专栏网络时间同步
GPS北斗卫星时间同步装置的时空防护方案
GPS北斗卫星时间同步装置的时空防护方案 GPS北斗卫星时间同步装置的时空防护方案 现在的大量网络系统及电力系统都采购GPS北斗卫星时间同步来完成系统的时间同步工作，确保系统内的设备时间同步一致，并且协同工作 ，这样做无非是必要的，但是有时候一些伪卫星信号，让时间同步装置无法辨识信号来源，这个时候就需要一台卫星时空防护装置来确保信号安全，下面我们京准电子就给大家介绍下这个装置。 时空防护装置基于出色的抗干扰/抗欺骗技术、高精度时钟驯服技术和高性能信号仿真技术，在现有已安装授时设备前级提供北斗/GPS 卫星仿真信号源信号，隔离设备可在周围存在导航干扰/欺骗信号的同时，无感知为原有授时设备提供安全的北斗 2.1输入信号频段 隔离装置输入信号包括GPS L1 频段信号及BDS B1 和 B3 频段信号，具体参数如下： GPS L1：1575.42±1.023MHz； BDS B1 2.2输出频率范围 隔离装置输出信号频率范围如下： GPS L1：1575.42±1.023MHz； BDS B1：1561.098±2.046MHz 2.3输出功率范围 隔离装置输出信号功率范围为：-
2K30编辑于 2022-04-28 - 来自专栏子母钟系统
安徽京准：电力系统卫星信号防护隔离装置的重要性
安徽京准：电力系统卫星信号防护隔离装置的重要性电力系统卫星信号防护隔离装置（通常指“卫星时钟安全防护装置”或“时间同步安全防护装置”）是现代智能电网安全稳定运行的“生命线”之一。 三、防护隔离装置的重要性：如何构筑“时空安全防线”？卫星信号防护隔离装置正是为了解决上述威胁而生的专用安全设备。 实现“物理隔离”与“安全隔离”：装置通常采用“单向传输”设计，即信号只能从天线侧流向主时钟侧，从根本上杜绝了通过网络从主时钟反向攻击卫星信号源的可能性。 结论电力系统卫星信号防护隔离装置的重要性，可以归结为以下几点：它是保障电网“全景感知”真实性的基石： 没有它，电网的“心电图”可能就是假的，调度决策建立在流沙之上。 中国的电力系统大力推广基于北斗系统的防护装置，正是这一战略的体现。简而言之，这个装置虽小，却是守护大电网安全稳定运行，防范因时空基准紊乱引发系统性风险的一道至关重要的“时空安全防线”。
25910编辑于 2025-09-30 Mysql-3-事务隔离级别
3、可重复读："指一个事务执行过程中看到的数据，一直跟这个事务启动时看到的数据是一致的"，会产生幻读。 3、幻读："同一事务先后读取一个范围的记录，但两次读取的纪录数不同。 3、可重复读(repeatable read)：会产生幻读。 4、串行化(serializable)：不产生，但效率低下 事务不同隔离级别会产生3种数据不一致情况： 1、脏读：读到其他事务未提交的数据； 2、不可重复读：前后读取的数据不一致； 3、幻读：前后读取的记录数量不一致 3、可重复读：通过 Read View 来实现的，隔离级别是启动事务时生成一个 Read View，然后整个事务期间都在用这个 Read View（MVCC）。
38310编辑于 2024-03-10- 来自专栏新智元
3个思想实验撕裂时空！实验证实：人类居住时空并非物理实体，而是近似
文章探讨了关于时空结构的一些思想实验，这些实验挑战了我们对宇宙的基本理解。 文中指出，我们所居住的宇宙的时空结构似乎并不是无法再进一步分解的最基础单位，而是某种更深层次事物的近似。 随着物理学家总结出对现实进一步理解的更基本单位，现有的时空结构概念最终将被取代。 文中提出了3个思想实验来论证这一观点。 这些思想实验表明，我们所居住的宇宙的时空结构在极端情况下可能会崩溃。 综上所述，如果在普朗克尺度以下无法进行任何测量，那么或许，我们所理解的时空在这个尺度上并不存在。 思想实验2：进行局部测量 这个思想实验探讨了「测量时空中任何物体的任何物理属性」的可能性。 为了减少测量的不确定性，我们需要一个自身不确定性更小的测量装置，因此装置必须包含更多的粒子。 然而，装置的密度只能增加到一定程度，超过这个限度就会形成一个黑洞。因此，我们无法精确测量所需的物理属性。 思想实验3：存储信息 这个思想实验探讨了「在一个固定的时空区域中尽可能多地存储信息」后，可能发生的情况。 首先，想象在一个区域内——比如一间房间——放满书籍。书页上可以记录多少信息？
20300编辑于 2025-02-14 - 来自专栏MeteoAI
【时空序列预测第六篇】时空序列预测模型之EIDETIC 3D LSTM（结合3DConv与RNN）
_eidetic3d.pdf ? 二、Introduction 2.1 3DCNN和RNN模型 3DCNN和RNN模型都用于时空序列预测上，之后呢，大家肯定会想两个模型简单得做一下前向的连接会不会更有效果呢？ 三、EIDETIC 3D LSTM 3.1 在循环神经网络中的3D-CNN结构 把3D-CNN与RNN结合处理序列问题，可以有以下两种结构 ? 注：黑色箭头就是普通的数据格式和维度，而蓝色的是代表通过3D-CNN的方式来传递的。 提出了一个更深的组合，将3D-Conv集成在LSTM内，以便将卷积特征纳入随时间变化的递归状态转换中。 ?
1.6K50发布于 2020-06-19 - 来自专栏授时安全防护装置
固定式反无人机主动防御系统及北斗授时安全隔离防护装置技术要求
同步保持模式 synchronous and maintained model 北斗授时安全隔离防护装置实时接收卫星导航信号并保持与之同 步，持续输出安全可信的授时信号（以下简称安全信号）的工作模式。 拒止维持模式 blocked and maintained model 卫星导航信号不可用或存在干扰信号影响授时安全时，北斗授时 安全隔离防护装置在不使用外部输入的卫星导航信号的情况下，自主 维持安全信号的工作模式 图片 图片 北斗授时安全隔离防护装置 2要求 2.1功能 2.1.1干扰信号隔离 应具备干扰信号隔离功能，能自动隔离非安全的GPSL1信号， 或影响授时安全的干扰信号，以阻断干扰信号传输的方式避免其对授 若输入的卫星导航信号质量能确保北斗授时安全隔离防 护装置正常稳定地保持对其所使用的卫星导航系统的同步，北斗授时 安全隔离防护装置应工作于同步保持模式；否则，北斗授时安全隔离 防护装置应工作于拒止维持模式 ±2.046 MHz; BDS B3: 1268.52±10.23 MHze 2.2.2输出信号频率范围 要求如下： GPSL1: 1575.42±1.023MHz; BDS Bl: 1561.098±
1.5K10编辑于 2023-03-14 - 来自专栏PTP时钟同步
安徽京准：智慧水利GPS/北斗授时服务系统技术应用方案
北斗时空安全防护针对GPS欺骗、信号干扰等安全威胁，部署授时安全防护装置：干扰检测：实时监测卫星信号质量，识别生成式、转发式欺骗信号和压制信号-6主动隔离：检测到异常信号时自动隔离，切换至守时模式或备用时间源 实施要点：基于Linux平台构建NTP校时服务体系-3全流域监控终端统一授时，便于事件追溯和证据链固定为防汛决策提供精准的可视化支撑六、设备配置与部署6.1 核心设备清单设备类型配置建议关键功能双北斗时间同步装置主备冗余 ，2主8扩架构接收双北斗信号，输出NTP/PTP/IRIG-B等多种对时信号-6授时安全防护装置每套时钟系统配置1-2台信号质量监测、欺骗干扰隔离、自主守时-10NTP时间服务器按区域部署，千兆接口为网络设备提供 ：部署一级时间服务器，双北斗主备，配备授时安全防护装置站级（水库/泵站）：部署二级NTP服务器，与中心同步终端级：各类监测设备、控制设备通过NTP协议与站级服务器同步网络要求：采用光纤冗余链路，确保授时信号传输可靠关键节点配置时钟扩展装置 通过双北斗冗余架构、授时安全防护、多源数据时空统一等关键技术，解决水利行业数据融合难、协同控制难、故障溯源难等痛点，为智慧水利建设提供坚实的“时空基准”支撑。
25310编辑于 2026-03-25 - 来自专栏机器学习、深度学习
时空特征--Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks
/c3d/ https://github.com/facebook/C3D 本文使用 3D CNN 来分析视频序列，学习到的时空特征称之为 C3D，主要寻找3D CNN 中的最优3D滤波器结构 视频数据的分析是一个很重要的工作 我们的 C3D是多才多艺的： ? 3 Learning Features with 3D ConvNets 3.1. 3D convolution and pooling 我们相信 3D CNN 网络适合于时空特征的学习，和 2D CNN 网络相比，3D ConvNet 通过3D 卷积和 3D 池化 可以对时间信息进行建模。 我们用这个网络提到的特征称之为 C3D ? ?
1.6K100发布于 2018-01-03 - 来自专栏学而时习之
MySQL基础篇3 mysql的事务隔离
比如 MySQL 原生的 MyISAM 引擎就不支持事务，这也是 MyISAM 被 InnoDB 取代的重要原因之一 隔离性与隔离级别 问题分类 当数据库上有多个事务同时执行的时候，就可能出现脏读（dirty 说隔离级别之前首先要知道, 隔离级别越高, 效率越低: 读未提交是指，一个事务还没提交时，它做的变更就能被别的事务看到。 int) engine=InnoDB; insert into T(c) values(1); image.png 读未提交 读提交 可充复读 串行化 V1 2 1 1 1 v2 2 2 1 1 v3 在“可重复读”隔离级别下，这个视图是在事务启动时创建的，整个事务存在期间都用这个视图 读提交”隔离级别下，这个视图是在每个 SQL 语句开始执行的时候创建的 读未提交”隔离级别下直接返回记录上的最新值， 假设一个值从 1 被按顺序改成了 2、3、4，在回滚日志里面就会有类似下面的记录。 image.png 当前值是 4，但是在查询这条记录的时候，不同时刻启动的事务会有不同的 read-view。
52630发布于 2020-05-18 - 来自专栏JavaEdge
精通Java事务编程(3)-弱隔离级别之快照隔离和可重复读
实现快照隔离 类似RC，快照隔离的实现通常使用写锁防止脏写，正在进行写入的事务会阻止另一个事务修改同一个对象。但读取则不无需加锁。性能角度，快照隔离的关键点：读不会阻塞写，写不会阻塞读。 若只是为提供RC，而非完整的快照隔离，则只保留对象的两个版本即可： 已提交的旧版本 尚未提交的新版本 所以，支持快照隔离的存储引擎一般也直接使用MVCC实现RC。 图-7中，当事务12从账户2读时，会看到500余额，因为500余额的删除是由事务13完成的（根据规则 3，事务12看不到事务13执行的删除），同理400美元记录的创建也不可见。 可重复读与命名混淆 快照隔离对只读事务特别有效。 ，而仍是基于System R 1975年定义的隔离级别，那时还没快照隔离。
1.8K10编辑于 2022-07-25 - 来自专栏新智元
训练速度远超3D CNN，提速3倍！Facebook首发「时空版」Transformer
视频剪辑上限可达几分钟，远远超过当下最好的3D CNN，且成本更低。 此外，与现代3D 卷积神经网络(CNN)相比，TimeSformer 的训练速度提高了大约3倍，推理所需计算量不到原来的十分之一。这是支持需要实时或按需处理视频的应用程序的重要一步。 分时空注意力 传统的视频分类模型利用3D 卷积滤波器。虽然这些滤波器在捕捉局部时空区域内的短期模式方面有效，但是它们不能对超出其接受域的时空依赖关系进行建模。 传统的3D卷积神经网络由于需要在视频的所有时空位置上使用大量的滤波器，所以计算成本也很高。 此外，该研究发现分时空注意不仅比联合时空注意更有效率，而且更准确。 ?
1.2K10发布于 2021-03-24 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
STRL：3D 点云的时空自监督表示学习
针对3D场景理解的复杂性质，及其由相机视图、照明、遮挡等带来的巨大变化，该论文通过引入时空表示学习（STRL）框架来解决这一挑战。 一个自然的问题出现了：如何引入和利用 3D 点云的不变性来进行自监督学习？ 设计实现：为了学习不变性表示，探索了嵌入在 3D 点云中的不可分割的时空上下文线索。 3.STRL框架的解析 图1：方法概述。通过从点云序列中学习时空数据不变性，自监督地学习了一种有效的表示。 给定两个时空相关的 3D 点云： 1）在线网络通过预测器预测目标网络的表示； 2）目标网络的参数由在线网络的移动平均线更新。 3）时空线索提高了学习表示的性能。仅依靠空间或时间增强只会产生相对较低的性能。相比之下，通过学习结合空间和时间线索的不变表示，将准确度提高了 3%。
1.2K40编辑于 2023-04-29 - 来自专栏量子位
知识图谱赋能时空AI | 3月16日 TF96
3月16日，欢迎报名！ 为工程师提供顶级交流平台 CCF TF第96期 主题 知识图谱赋能时空AI 2023年3月16日 19:00-21:00 长按识别或扫码报名 报名链接：https://conf.ccf.org.cn/ 本次活动旨在搭建一个高水平的融合学术与业界的交流平台，从不同层面为时空知识图谱建设者，以及更广泛的图谱应用开发者提供借鉴与参考。3月16日，欢迎报名！ 3、会议链接和密码将在活动当天通过邮件、短信通知（活动当天15:00后报名请注意查收邮件）。可点击腾讯会议链接，输入密码参加。 4、请于活动当天16:00前完成报名，及时获取会议链接。 具体权益请点击查看：CCF个人会员权益 申请公司会员，可享受更多免费名额、品牌宣传及其他权益，详情点击查看：CCF公司会员权益或咨询电话0512-83912127 长按识别或扫码入会 参会方式 2023年3月
83460编辑于 2023-03-13 - 来自专栏福大大架构师每日一题
2022-11-24：小团在地图上放了3个定位装置，想依赖他们进行定位！ 地图是一个n*n的棋盘， 有3个定位装置(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)
2022-11-24：小团在地图上放了3个定位装置，想依赖他们进行定位！地图是一个n*n的棋盘，有3个定位装置(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)，每个值均在1,n内。 小团在(a,b)位置放了一个信标，每个定位装置会告诉小团它到信标的曼哈顿距离，也就是对于每个点，小团知道|xi-a|+|yi-b|求信标位置，信标不唯一，输出字典序最小的。 输入n，然后是3个定位装置坐标，最后是3个定位装置到信标的曼哈顿记录。输出最小字典序的信标位置。1 <= 所有数据值 <= 50000。来自美团。8.20笔试。题目2。 代码如下：package mainimport ("fmt")func main() {ans := find(3, []int{1, 1}, []int{3, 1}, []int{3, 4}, 3, = bdx3 = cr3 = cd}if bd < r1 {x1 = br1 = bdx2 = ar2 = adx3 = cr3 = cd}if cd < r1 {x1 = cr1 = cdx2 = ar2
67210编辑于 2022-11-24 自定心深凹槽参数检测装置及检测方法 - 激光频率梳 3D 轮廓检测
激光频率梳 3D 轮廓检测虽精度高，但缺乏自定心机制会影响深凹槽轴线与检测系统的同轴度。为此，研发自定心深凹槽参数检测装置，结合激光频率梳技术，可实现高精度、自动化的深凹槽参数检测。 二、自定心深凹槽参数检测装置结构与原理（一）装置结构该装置主要由自定心夹持机构、激光频率梳检测模块和控制系统组成。自定心夹持机构采用对称弹性爪结构，爪体表面设有防滑纹路，可适应不同直径的零件。 （二）自定心原理装置通过弹性爪的对称收缩实现自定心。当零件放入夹持机构，弹性爪受径向力均匀变形，利用弹性回复力将零件轴线自动对准装置中心轴线。 某型发动机榫槽检测中，装置检测深度误差≤0.8μm，满足其 ±2μm 的公差要求，且检测效率比传统三坐标测量提高 3 倍。 激光频率梳3D光学轮廓测量系统简介：20世纪80年代，飞秒锁模激光器取得重要进展。
23810编辑于 2025-07-30自定心深孔参数检测装置及检测方法 —— 激光频率梳 3D 轮廓检测
引言在机械零件深孔检测中，传统装置因定位偏差易导致检测误差。自定心深孔参数检测装置通过创新结构设计与激光频率梳 3D 轮廓检测技术结合，实现深孔参数的高精度检测，为解决深孔检测定位难题提供有效路径。 自定心深孔参数检测装置装置设计原理装置基于三点定心原理设计，通过对称分布的弹性定心机构实现深孔中心轴线自动定位。 定心模块包含三个对称布置的钛合金弹性臂，末端装耐磨陶瓷触头（表面粗糙度 Ra≤0.2μm），与深孔内壁紧密接触；检测模块集成激光频率梳 3D 轮廓检测系统，含 1550nm 飞秒激光光源、微型扫描振镜（ 基于激光频率梳 3D 轮廓检测的方法检测原理利用激光频率梳飞秒脉冲干涉测距原理，对深孔内壁扫描。 激光频率梳3D光学轮廓测量系统简介：20世纪80年代，飞秒锁模激光器取得重要进展。
17710编辑于 2025-07-08- 来自专栏CVer
CVPR 2020丨Variational DropPath：提高3D CNN时空融合分析效率的秘诀
编者按：时空融合（Spatiotemporal fusion）是三维卷积神经网络（3D CNNs）的关键要素，它决定了网络前馈过程中每一层如何提取、融合空间信号和时间信号。 以动作识别为例，深度网络中的时空融合大致可分为两大类：1，两路（Two-stream）形式的融合/集成，例如自然图像帧中的空间语义信息与光流场中的运动信息独立提取后相互结合；2，单一三维卷积神经网络（3D 概率角度分析时空融合 从概念上讲，三维卷积神经网络能够很好地学习视频内容的时空特征，然而，根据最近的研究显示，其性能仍然对不同的时空融合策略十分敏感。 图3：计算网络中每一层不同融合单元的边缘概率分布 图3中红点代表采样得到性能（分类准确度）最高的一组样本的具体时空融合策略，柱状图表示每一层使用不同时空融合单元的边缘分布，它能够反映出每一层哪些融合单元更倾向于被使用 ： https://arxiv.org/pdf/2004.04981.pdf 实验代码请参考 GitHub 目录： https://github.com/scenarios/Probabilistic3DCNN
1.1K10发布于 2020-05-27
腾讯云开发者
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