摘要：随着计算机技术、测绘科技的快速发展,汽车快速融入到人们生活当中,车载导航系统时下已经成为出行必备的工具之一。导航电子地图作为导航系统的重要基础,数据的现势性如何直接影响到导航的准确与否。纵观现在导航数据生产的方法和流程、现有管理导航电子地图的方式以及导航终端的数据更新途径,不难发现,现有导航电子地图数据更新方式仅仅依靠光盘或换卡的方式已经成为数据及时更新的瓶颈。鉴于此,本文从导航数据的增量更新应用需求出发,研究支持更新的导航数据模型、用于生成增量数据的不同版本导航数据变化检测方法,以及导航数据的动态更新方法,并为验证相应算法和流程而设计了实验系统。对于完善导航电子地图的生产、提高导航电子地图数据资源的利用效率、促进导航信息服务与应用、改善城市交通拥堵状况、促进城市智能交通系统健康发展提供理论和技术支持。

摘要：针对传统嵌入式设备更新方式过程繁琐、成本昂贵的缺点,设计一种增量式的远程更新系统,采用NB-IoT进行远程通信。在硬件设计中,将FLASH进行分区,设计BIOS分区并在其中固化常用驱动以减少重复代码量,并实现分区后中断服务例程的继承与可动态更新;在软件设计中,引入文本比较算法Needleman/Wunsch来建立增量更新数据帧以减少代码传输量,并设计适用于该文所设计系统的传输帧格式。最后进行系统的稳定性和通信开销测试,测试结果表明,该文系统大大减少了代码传输量、节省了网络开销,兼具稳定性与可靠性。

摘要：为满足大数据时代下数据库系统高吞吐、低内存占用的索引设计需求,提出一种面向海量数据的基于birch聚类可更新机器学习索引模型。将数据集使用birch聚类进行划分,对分段数据分别使用前馈神经网络进行训练拟合,采用基于日志结构合并树延迟更新思路的异地插入策略,实现索引更新操作。使用真实数据集进行实验,其结果表明,相比传统索引和当前先进机器学习索引结构,该模型在检索速度上有一定提升,在插入性能、内存占用和训练时间上有较大优化。

摘要：在分析影响动态软件更新的关键问题的基础上,从组件模型的设计出发来寻求系统架构对动态更新的支持,并利用动态插入拦截器来获取更新的安全点,从而实现了动态组件的热交换,其主要过程包括插入拦截器、阻塞调用、状态转移和请求重定向。基于该思想实现的集群高可用应用开发平台具有更好的可用性、可扩展性和运行性能。

摘要：本文以南京市规划局的规划编制成果GIS建库及动态更新为例,归纳总结了不同规划编制成果的数据特性和共性,并将GIS理念贯穿于标准制订、规划编制、质检建库、动态维护的各个方面;重点阐述了运用区域更新的方式,实现各类成果的"一张图"管理和维护;同时,还介绍了数据库体的设计思路及配套制度建设,并从未来数据共享应用的角度,提出了规划编制成果GIS建库和更新的一些见解和思考。

摘要：编码技术是可扩展标记语言(XML)查询处理的基础,传统编码技术利用自然数进行编码,很难支持XML动态更新。提出了更新支持的编码方法———ITBI,该方法将整数映射到完全二叉树,利用二叉树的中序遍历定义整数新的序关系,通过新的序关系重排自然数序列将静态编码转化为动态编码。同时,基于ITBI前驱、后继、距离等定义,设计了最短位长动态编码分配算法,有效控制更新过程中编码位长的增加。最后通过实验验证了编码的有效性。

摘要：移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)将互联网服务环境和云计算技术在网络边缘相结合,为移动用户提供高带宽、低延迟的计算和存储服务.在MEC网络中,移动用户和服务器之间组成一个群组进行通信和数据传输,一旦密钥泄露,将会造成严重的安全隐患和经济损失.通过设计密钥管理协议,可以实现密钥的分发、更新和存储等功能来保护MEC网络隐私安全.然而传统的密钥管理协议不适合MEC网络.因此需要结合MEC网络的物理特性和实际需求,设计面向MEC的密钥管理协议.本文的研究分为两部分:首先构造了一个非交互透明零知识可验证多项式委托并基于该技术设计了一种支持通信秘密可验证、秘密份额可动态更新、服务器节点可动态变化的门限秘密共享协议,保护MEC服务器私钥的安全;然后,提出一种支持用户自由进出,保障网络通信安全的MEC通信密钥管理协议,保护MEC网络中移动用户的通信和数据安全.进一步通过形式化证明和混合仿真游戏对所提协议进行了严格的安全证明,结果表明本文密钥管理协议满足前向安全和后向安全,并可抵抗各类已知攻击.与相关协议的对比结果显示,新协议在提高安全性的同时,保持了较高的效率,适于MEC网络环境.

摘要：为了提高孪生网络SiamFC++的跟踪精确度和尺度适应性,提出了一种具有特征融合和双分支模板动态更新机制的实时目标跟踪算法。针对跟踪精确度,在骨干网络的浅层设计特征融合分支从而提高特征提取能力。另外,使用平均峰值相关能量(APCE)方法判断分类模板是否更新从而提高分类能力,改善了遮挡和形变时的跟踪效果。针对尺度适应性,使用交并比梯度比值法和响应图方差率判断回归模板是否更新,增强了快速移动和尺度变化的适应性。为了保证实时性,将两个分支的更新过程嵌套起来形成双分支模板动态更新机制。在数据集OTB2015和VOT2018上的结果表明,该算法较其他几种算法跟踪效果更稳定,能更好应对快速移动和遮挡等场景,同时该算法达到了62 fps,满足实时性要求。

摘要：针对视觉背景提取模型对动态场景适应性不强、运动目标检测精度低等问题,提出一种改进的视觉背景模型算法.在模型建立与初始化阶段,采用按序抽取的方法将像素点本身信息加入到背景模型中,形成邻域背景模型,降低复杂场景对模型的影响;在前景检测阶段,结合像素点的空间邻域信息自适应地获取分割阈值,减少各类复杂场景对检测结果的干扰,提高运动目标检测的精度;在背景更新阶段,根据场景复杂度动态地调整模型的更新周期与更新方式,使得模型能够有效地消除虚影与背景噪声的影响,增强模型对复杂场景的适应性与鲁棒性.与典型算法进行对比的实验结果表明,该算法具备较高的检测精度,适用于动态场景中的运动目标检测.

摘要：专利价值指的是在专利购买交易时的交换价值,它可以为专利的拥有者和购买者提供大量关于专利的珍贵信息,为专利的交易提供决策支持.目前的专利价值评估主要是基于训练或引用的方法.前者过于依赖于人工选择的参数,导致专利价值评估结果的可信度较低;后者往往只考虑了直接引用关联,而忽略了间接引用关联和新颖度对专利价值的影响.针对这些问题,提出一种基于潜在引用网络的专利价值评估方法,并设计了相应的算法来评估各个专利的价值.针对基本算法效率较低的问题,提出了专利价值评估改进算法,极大地提高了专利价值评估的效率.最后,由于新专利加入专利集合时各个专利的价值会发生变化,提出了专利价值评估动态更新算法,用于快速地更新各个专利的价值.实验表明,提出的方法是有效的.