摘要：当前芯片参数成品率研究主要局限于单一性能指标成品率估算或对多个单性能指标成品率进行均衡优化.针对此类方法易造成参数成品率缺失的问题,本文提出一种基于Copula理论的芯片多元参数成品率估算方法.该方法首先针对漏电功耗及芯片时延性能指标,构建具有随机相关性的漏电功耗及芯片时延模型;然后利用鞍点线抽样方法对漏电功耗及芯片时延的边缘分布概率进行求解;最后根据Copula理论得到准确的芯片多元参数成品率估算结果.仿真结果表明,相较于蒙特卡罗仿真,本文方法具有较高的仿真效率,仿真时间减少了12%以上,而且在不同国际电路与系统研讨会(International Symposium on Circuits and Systems,ISCAS)基准电路下,该方法与蒙特卡罗仿真结果的相对误差均保持在9%以内,能够在任意性能指标约束下,对芯片多元参数成品率进行有效估算,可为芯片设计人员提供同时考虑多个性能指标的参数成品率信息.

摘要：非真实感绘制(NPR)为传统虚拟现实技术的使用开辟了新的空间。针对传统基于图像的绘制无法满足艺术风格虚拟环境需要的问题,通过将非真实感绘制技术引入虚拟场景构建中,提出了一种基于非真实感绘制的虚拟环境生成方法。该方法首先通过计算结构张量刻画图像局部结构,并采用全变分偏微分方程自适应滤波处理来得到平滑张量场;然后在此基础上采用线积分卷积指导画笔走向来模拟生成线条波动感艺术图像;最后将其融入3维场景来生成可漫游的艺术感虚拟环境。实验结果表明,采用该新算法不仅可以较好地模拟线条波动感艺术图像,而且可实现艺术风格虚拟环境的构建。

摘要：多副本路由协议能有效降低容迟网络消息交付时延。目前的工作仅将节点间的当前质量作为分发依据,忽视了容迟网络固有的大延迟交付特性。提出了分发跳数约束的最优化消息期望时延的路由协议ODCD(optimal expected delay copy dis-semination),能在整个分发时间维度内选择最佳中继节点以优化期望时延。ODCD利用最佳停止规则进行建模,设计了综合性的动态分发尺度和相应的分发规则,并提出了一个用于计算该尺度的反向递归算法。在真实接触数据集上的仿真表明,相比同类算法,ODCD以少量发送成功率上的损失获得了在消息端到端时延和路由代价上的明显优势。

摘要：在芯片制造工艺中,参数扰动影响了集成电路(Integrated Circuit,IC)成品率,使不同参数成品率间存在着此消彼长的相互制约关系,而目前IC参数成品率优化算法却主要局限于单一优化目标问题.本文提出一种基于工艺参数扰动的参数成品率多目标优化算法.该算法针对漏电功耗成品率及芯片时延成品率,首先构建具有随机相关性的漏电功耗及芯片时延统计模型;随后根据其相互制约特性建立基于切比雪夫仿射理论的参数成品率多目标优化模型;最后利用自适应加权求和得到分布均匀的帕雷托优化解.实验结果表明,该算法对于具有不同测试单元的实验电路均可求得大约30个分布均匀的帕雷托优化解,不仅能够有效权衡多个优化目标间的相互制约关系,还可以使传统加权求和优化方法在帕雷托曲线变化率较小之处得到优化解.

摘要：采用方程求解代替逐像素搜索,提出一种加速的图像逆映射CSA算法.首先根据深度信息标记出参考域中的边界像素,并在映射时保存在像素链表中;然后将链表中的像素逐个映射到其他参考域建立线段方程,并与对应的极线方程联立求解,若有解则求出匹配的参考像素,否则标记为空洞;最后利用插值或其他参考信息填补空洞.由于仅处理边界像素,降低了计算复杂度,经实验证实,该算法有较好的加速作用.

摘要：云计算在为人们日常生活提供极大便利的同时,也带来了较大的安全威胁.近年来,云平台Iaa S层虚拟化机制的漏洞层出不穷,如何有效地挖掘虚拟化实现过程中的拒绝服务及逃逸漏洞,是当前的研究难点.分析已知虚拟化平台的相关漏洞,抽取并推演目标数据集合,设计并实现了一种随机化的模糊测试方法,进一步基于灰度马尔可夫模型设计了一种自动化预测方法,以实时地监督并调整模糊测试的方向,实现面向虚拟化平台的自适应模糊测试目的.最终设计并实现了原型系统Virtual Fuzz,实验数据表明:这些方法可以有效地检测虚拟化平台中的拒绝服务及逃逸漏洞,共得到24个漏洞测试用例,其中,验证了18个已知漏洞,挖掘得到了6个未知漏洞,且已有3个漏洞获得CVE授权.同时,通过与其他模糊测试工具的对比,突出了原型系统的性能优化效果.

摘要：基于多属性决策及污点跟踪提出一种面向大数据平台中敏感信息泄露的感知方法,该方法通过分析已知大数据平台敏感信息泄露的相关已知漏洞,抽取并推演目标敏感信息集合,并结合敏感信息操作语义建立目标集多属性模型,进而设计基于灰色关联分析及理想优基点法的敏感度计算方法,并基于污点跟踪实现了原型系统,最终实现了基于所提方案的跨平台敏感信息泄露漏洞的挖掘与验证。实验表明,所提方法可有效实现敏感信息泄露场景的已知漏洞验证及未知漏洞挖掘,从而为敏感信息动态数据流的安全防护提供支持。

摘要：通过采样部分元素补全低秩矩阵的缺失元素是许多实际应用如图像修复、无线传感网数据收集和推荐系统等经常遇到的一个颇具挑战性的难题.在机器学习领域,这类问题通常能刻画成矩阵补全问题.虽然现有研究针对矩阵补全问题已提出了许多有效算法,但这些算法通常仅限于采样元素要么无噪要么仅含少量随机高斯噪声的补全情形,难以处理实际问题中常见的行结构化噪声.为了解决这个问题,该文首先借助分类器设计中流行的L2,1范数正则化技术来平滑此类噪声,并将该问题建模为一类基于L2,1范数正则化的凸约束优化问题.其次,为了快速有效地求解,我们将向量空间的线性Bregman迭代算法和近邻算子技术拓展到矩阵空间,进一步设计了一种鲁棒的基于线性Bregman迭代的结构化噪声矩阵补全算法(LiBIMC).严格的理论分析证明了LiBIMC迭代算法的不动点正是结构化噪声矩阵补全问题的全局最优解.数值实验结果表明,和已有的矩阵补全算法相比,LiBIMC算法不仅能更好地恢复结构化噪声矩阵的缺失元素,还能精确地辨识出采样矩阵中被污染的元素所在行的位置信息.

摘要：对指定测试者的基于身份可搜索加密(dIBEKS)方案进行了研究。指出Tseng等人所提dIBEKS方案并不是完全定义在基于身份密码系统架构上,而且方案不能满足dIBEKS密文不可区分性。首次提出了基于身份密码系统下的指定测试者可搜索加密方案的定义和安全需求,并设计了一个高效的dIBEKS新方案。证明了dIBEKS密文不可区分性是抵御离线关键字猜测攻击的充分条件,并证明了新方案在随机预言模型下满足适应性选择消息攻击的dIBEKS密文不可区分性、陷门不可区分性,从而可以有效抵御离线关键字猜测攻击。

摘要：为了准确预测汽车前悬结构件的耐久性,建立了前悬系统有限元模型,采用路试实测载荷的极限值对有限元模型加载进行强度分析,采用路试实测动态载荷对前悬系统有限元模型进行疲劳分析。强度分析结果表明整车在过坑工况下前悬筒壁的最大应力位置和应力值都与试验完全吻合;疲劳分析结果也表明弯曲处疲劳损伤严重。以上分析证明了采用前悬系统有限元的强度分析和疲劳分析能够有效预测前悬结构件的耐久性。在前期没有实测载荷的情况下,采用相关路谱载荷的极限值进行强度计算能够有效预测出耐久性问题。通过对前悬臂筒设计优化,发现提升材料性能比增加壁厚效果更明显,减小衬套刚度会引起减小载荷,但作用有限。