摘要：针对目前云外包数据的全共享以及访问群组等级结构复杂等问题,提出了一种基于线性几何等级密钥管理的云外包数据共享技术.阐述了等级密钥管理原理,同时设计了线性几何等级密钥管理技术方案以及三条规则.对系统构建算法、密钥派生算法以及动态密钥管理进行了详细的设计分析,并对算法进行了实验验证,验证结果表明该方案是安全且相对非常有效的.

摘要：提出了一个可扩展的Web服务的安全体系架构模型:SX_RSRPM模型,该模型通过对协议栈进行安全性扩展和增加安全认证角色有效地提高了Web服务的安全度。在基于XML的安全技术、WS-Security协议的分析基础上,提出了Web服务的应用安全层次结构,并在开发OPEN-CLASS平台的过程中形成了一个实用的Web服务应用安全集成方案。

摘要：针对网络教学过程中作业呈现出的多媒体化与电子化特点,从作业本体的角度对作业和任务进行了定义与建模,在此基础上提出了作业状态空间的概念,并设计了一种基于角色作业任务的网络教学模型(NERAT).该模型具有以学生为中心、以作业任务驱动的多角色互动的特点,并提供了基于角色的个性化反馈以及基于作业文档集的学习、教学和多元等4种不同层次的反馈策略.它可有效地支持教学管理,同时加强了网络教学过程中的个性化学习与教学的互动性.根据NERAT模型开发的OPEN CLASS网络教学管理软件已投入使用.

摘要：研究了轴流式联合收割机的控制问题,给出了联合收割机脱粒滚筒的数学模型,介绍了基于模式识别的智能控制原理,建立了联合收割机脱粒滚筒恒速控制模型,设计了基于模式识别的智能恒速控制器。应用Matlab/Simulink进行了控制器仿真,其结果表明,将基于模式识别的智能控制应用于联合收割机脱粒滚筒的恒速控制,其过渡过程平稳、响应速度快、无超调、无振荡并且无稳态误差。

摘要：为了解决云计算环境下数字图书馆资源管理与应用问题,本文设计了一种云计算环境下优化的数字图书馆资源管理与应用平台。该平台可动态实现虚拟化资源的调度和负载均衡,用户在云计算环境中能够得到较高的虚拟化资源利用效率。

摘要：结直肠息肉准确分割,可以辅助医生诊断肠胃疾病,有效降低结直肠癌的发病风险。为解决息肉准确分割的问题,在Transformer模型和U-Net模型相融合的基础上提出了UT-Former模型。首先,采用一系列预处理技术对原始图像进行处理。其次,借助结直肠的图像,基于UT-Former网络结构设计结直肠息肉分割模型。再次,对UT-Former模型进行训练得到最佳模型,并将U-Net模型作为对比实验。最后,通过Dice指数评价UT-Former模型的有效性,并与U-Net模型进行对比。实验结果表明,UT-Former模型可以准确地预测结直肠息肉,为患者提供早期预后信息。

摘要：文中提出了一种肝脏在CT(Computed Tomography)图像中的半监督自动分割方法。该方法采用深度协同训练模型以解决医学图像领域中有标签数据获取困难且成本高的问题。首先利用有标签数据建立U-Net和2D V-Net两种分割网络,并分别对无标签数据进行分割,然后对分割结果进行粗略挑选,再进行精细挑选,最后将置信度较高的伪标签加入到训练集中,重复此过程直到对验证集分割结果的Dice值不再增大时为止。提出的方法可以减少迭代过程中累积的误差,在2017 Liver Tumor Segmentation(LiTS)数据集上的结果表明,该方法与全监督学习相比可以有效提高分割精度。