摘要：为了保障车辆行驶过程中上下文信息的隐私性,并满足基于位置服务的去中心化需求,提出了一种基于联盟链的车联网位置隐私保护CSLPP方案。该机制设计了基于联盟链的分布式系统,通过访问控制和轻量级共识机制,允许多个互不信任的实体间合作。智能合约自动执行不同实体间的链上加密数据,同态加密和基于上下文信息的访问控制技术可以使每个分布式站点实时生成并返回查询路线,使车辆的行驶轨迹和位置隐私得到了有效的保护,并具有防路线篡改和强抗共谋攻击的能力。最后通过分析和实验验证了CSLPP的安全性和高效性能。

摘要：伪造文本检测是保证社交安全的重要条件。融合多模特征注意力机制的伪造文本检测,实现多类型伪造文本的检测,并提高其精度。针对目前数据集的不足,根据不同的文本生成模型GPT-2、Grover、LSTM等制作了对应的多伪造类型数据集。融合GLTR、Grover和LP(Language and Physical)3个多模特征,使用注意力机制将该3个模型输出进行融合。设计时空特征融合网络充分提取时序信息和局部空间信息。最后添加分类层完成伪造文本的分类。实验结果表明:融合多模特征和时空特征融合网络可提取更多的伪造信息,同时充分融合了时序和局部空间信息,提升了伪造文本的表征能力,且泛化能力也优于以往网络。

摘要：由于传统的描述语言并不是专门为P2P系统设计的,不能准确地描述P2P系统的体系结构,因此本文设计了一种面向P2P系统的描述语言P2P_ADL。该描述语言根据从共享资源管理,P2P网络规划与管理,P2P协议的编译与解释三个方面将P2P体系结构抽象为一个三层的体系结构模型,并在各层内赋予相应的可扩展机制,然后针对不同的体系结构层次及可扩展机制提供了相应的语义解释。文中通过实例分析,表明了P2P_ADL是一种为P2P系统专门设计的体系结构描述语言,能够准确地描述P2P系统的体系结构。

摘要：情绪作为人脑的高级功能,对人们的心理健康和个性特征有很大的影响。通过对脑电情绪数据集进行情绪分类,能够为今后实时监控正常人或抑郁病人的情绪提供进一步理论及实践依据。因此文章运用公开的脑电情绪数据集所提取的微分熵特征,并使用传统的滑动平均和线性动态系统方法,采用深度学习中的卷积神经网络作为基本前提,设计了一个卷积神经网络的脑电信号情绪分类模型,其包括4个卷积层、4个最大池化层、2个全连接层和1个Softmax层,并采用批归一化使参数搜索问题变容易,抑制模型过拟合。实验结果表明,利用该模型对SEED数据集的3种情绪识别的平均准确率达到了98.73%,精确率、召回率和F1分数分别为99.69%、98.12%和98.86%,ROC曲线下面积达0.998。与最近的类似工作相比,该文提出的卷积神经网络结构对于脑电信号情绪分类具有一定优越性。

摘要：关联规则分析作为数据挖掘的主要手段之一,在发现海量事务数据中隐含的有价值信息方面具有重要的作用。该文针对Apriori算法的固有缺陷,提出了AWP(Apriori With Prejudging)算法。该算法在Apriori算法连接、剪枝的基础上,添加了预判筛选的步骤,使用先验概率对候选频繁k项集集合进行缩减优化,并且引入阻尼因子和补偿因子对预判筛选产生的误差进行修正,简化了挖掘频繁项集的操作过程。实验证明AWP算法能够有效减少扫描数据库的次数,降低算法的运行时间。

摘要：为了提高仿真系统的灵活性和易扩展性,在分布式仿真体系高层体系结构的基础上,引入Agent技术,设计了一种基于移动Agent的分布式仿真体系架构。通过分析Agent的分类和功能,详细描述了仿真节点结构的设计方案。同时,利用Agent的可移动性、易协作性和智能性等特点,实现了一种可靠、高效的通信机制,从而保证了仿真节点之间和联邦之间进行交互时的安全性和高效性。最后,通过应用实例,证明了移动Agent技术的应用有助于加强分布式仿真系统的规范性,提高复用性,增加互操作性。

摘要：为解决P2P与Grid混合模式下,寻找可信任的服务Peer的问题,设计了一种P2P-Grid环境下基于信任度推荐的P2P-Grid模型。通过自适应的方式构建超级节点,完成对网络的逻辑划分以及推荐信任度的传递,避免了网络瓶颈的出现。网格服务的申请者通过超级节点获得全局信任度,然后计算其最终信任度。将计算任务交予最可信的节点去完成,保证了服务质量。分析及仿真实验说明,该P2P-Grid模型可以简单有效地解决P2P-Grid中的信任问题,具有良好的工程可行性。

摘要：传感网中感知节点数量庞大,网络运行时间较长,采样数据较多,形成了传感网络大数据。由于感知节点所具有的能量和通信能力等都十分有限,因此设计有效的传输优化算法,利用有限资源高效地完成大数据传输的任务,成为无线传感器网络设计所面临的一大挑战。文中利用位图传输法估算出无线链路的数据包接收率(Packet Reception Ratio,PRR),通过接收率计算出无线链路的平均数据传输次数。在此基础上提出集中式路由选择算法,找出从所有感知节点到sink的最优路径,确保最优路径中的链路平均传输次数的和达到最小。根据传感网的分布式环境,将集中式算法进行了改进,提出路由选择算法的分布式施行方案,找出最小的平均传输次数的最优路径,最小的传输次数意味着最小的能量消耗,该研究对于能量有限的无线传感网具有重要现实意义。最后实验证明文中的传输优化模型具有较高的性能和可行性。

摘要：论文主要讨论了基于MATRIXx的通用实时分布式系统的开发。系统能自动接受不同类型的数据输入,这些数据可以是来自网络或本地终端。仿真模块中的仿真模型能自动地得到这些数据并进行分析,建模计算,并最终产生实时的仿真控制信息。这些信息可通过特别设计的服务器传送到视景驱动模块中。该模块可用这些控制信息来实时驱动三维真实的模型。为实现系统的功能,设计了相应的功能接口以集成整个系统。同时系统中设计了相关的数据输入,输出组件以保证数据传输的通用性。该系统的成果可用于飞机飞行作战,训练,汽车驾驭,轮船驾驭等行业中。

摘要：物联网技术的广泛应用给物流行业注入了智能基因,物流行业的转型升级急需大量智慧物流解决方案人才、物联网运营人才、车货匹配平台运营管理人才、智能仓配设计人才等。《物联网与现代物流》作为物流工程、邮政工程等专业的核心课程之一,教材建设工作十分重要。在梳理当前物联网技术与智慧物流相关教材的基础上,分析了当前教材与该课程培养目标的差异。根据《物联网与现代物流》课程的培养目标阐述了课程教材建设的基本依据、基本原则,将专业技术理论与行业实践相结合,构建了相应的知识体系,从而提升教学质量和学生实践能力。