摘要：非交互密钥协商作为一种重要的密码学原语是一种极具潜力的安全信道建立范式,持续受到学术界和工业界的密切关注.本文综述了非交互密钥协商协议的发展概况以及待解决的问题.有别于以往的综述,我们在对传统的非交互密钥协商协议进行全面回顾的同时,还对由消息层安全协议衍生的一类部分非交互密钥协商协议进行了深入的探讨.这类协议的突出特点在于,它们能够(部分)非交互式地为群组建立(初次)会话密钥;且后续在群组需要动态变化时,仅需其中一个参与者发送一条请求消息,其他参与者进行监听就能完成群组会话密钥的更新.此外,本文首次讨论了一种基于非对称群密钥协商构造多方非交互密钥协商协议的潜在技术路线,以及利用区块链技术作为公钥基础设施扩充组件用于解决非交互密钥协商协议设计中潜在风险的方法.

摘要：传动系统引起的机械结构振动噪声问题是高速机械设备研究中需要解决的关键问题之一。本文结合振动噪声实验与仿真分析研究了高速包装机传动系统振动噪声源的定位及降噪优化问题。建立了高速包装机传动系统振动噪声实验装置,构建了对应的刚-柔耦合动力学仿真分析模型,基于实验测试数据进行了载荷识别并验证了模型的准确性与可靠性。以该模型为基础,结合模态参与因子及声学贡献量分析方法,明确了高速包装机传动系统声学贡献量较大的模态频率和板面区域,并对传动系统的设计进行了改进和优化。结果表明:通过模态贡献量分析和板面贡献量分析可以快速准确地定位噪声问题区域,以服务于相应机械结构设计的优化;在声学贡献量基础上进行结构优化可以有效抑制高速包装机传动系统的振动噪声。

摘要：多模态数据的指数级增长使得传统数据库在存储和检索方面遇到挑战,而多模态哈希通过融合多模态特征并映射成二进制哈希码,能够有效地降低数据库的存储开销并提高其检索效率.虽然目前已经有许多针对多模态哈希的工作取得了较好的效果,但是仍然存在着3个重要问题:(1)已有方法偏向于考虑所有样本都是模态完整的,然而在实际检索场景中,样本缺失部分模态的情况依然存在;(2)大多数方法都是基于浅层学习模型,这不可避免地限制了模型的学习能力,从而影响最终的检索效果;(3)针对模型学习能力弱的问题已提出了基于深度学习框架的方法,但是它们在提取各个模态的特征后直接采用了向量拼接等粗粒度特征融合方法,未能有效地捕获深层语义信息,从而弱化了哈希码的表示能力并影响最终的检索效果.针对以上问题,提出了PMH-F^(3)模型.该模型针对样本缺失部分模态的情况,实现了部分多模态哈希.同时,基于深层网络架构,利用Transformer编码器,以自注意力方式捕获深层语义信息,并实现细粒度的多模态特征融合.基于MIRFlickr和MSCOCO数据集进行了充分实验并取得了最优的检索效果.实验结果表明:所提出的PMH-F^(3)模型能够有效地实现部分多模态哈希,并可应用于大规模多模态数据检索.

摘要：城市低空出行工具(UAM)开发目前处于早期阶段,作为一种复杂的新系统,UAM开发需要一套完整、科学的开发框架。提出了一种MBSE开发框架,对UAM的开发流程进行详细的分析和设计。该MBSE开发框架基于MBSE方法论从人—机—环的视角进行UAM的利益相关方识别、使用场景的识别定义,并采用建模的方法完成UAM的能力开发,最后按照体系架构设计的思想使用模型在环仿真和人在环仿真试验对UAM概念阶段的设计进行测试与验证。该MBSE开发框架在数字域闭环UAM的需求、设计、验证,大部分设计缺陷在数字方案阶段被发现解决,能够提高产品开发效率、降低开发风险、提高产品质量,对新型复杂产品开发具备一定的指导价值。

摘要：随着“双碳”战略成为贯穿国家高质量发展的国家战略,各个领域的双碳建设工作也在如火如荼地开展。园区作为产业活动的主要载体,承担了产业零碳升级的重任。产业园区的数字化转型是园区持续发展、保持产业活力不可或缺的一部分,而能碳管理作为园区数字化管理的一部分,是园区实现“双碳”目标重要的切入点。本文通过对园区能碳平台的建设及应用,帮助产业园区规划零碳实现路径,对园区的能耗场景进行分析,对能耗实时信息进行采集,从而实现园区对碳资产的管理,实现降低碳排放、减少用能成本的目标。

摘要：针对三维点云目标通常具有复杂的多尺度非欧几里得空间结构,且无序排列、动态性强、难以高精度预测标签,当前的自注意力模块依赖点乘和矩阵转换运算,难以充分捕捉点云对象的多尺度非欧几里得结构等问题,提出了一种新的多尺度自注意力模块——基于测地线距离的多尺度点云划分(GMT),多尺度提取点云数据的非欧几何信息以增强表征能力。GMT在ModelNet40数据集上的整体准确度指标和类别平均准确度指标分别达到93.2%和90.5%;在ScanObjectNN数据集上的整体准确度指标和类别平均准确度指标分别达到82.5%和81.1%,与Point-TnT等其他主流方法相比取得了具有竞争力的结果。实验结果表明,GMT在一定程度上具有较强的非欧几何特征捕捉能力。

摘要：城市交通流量预测是构建绿色低碳、安全高效的智能交通系统的重要组成部分.时空图神经网络由于具有强大的时空数据表征能力,被广泛应用于城市交通流量预测.当前,时空图神经网络在城市交通流量预测中仍存在以下两方面局限性:1)直接构建静态路网拓扑图对城市空间相关性进行表示,忽略了节点的动态交通模式,难以表达节点流量之间的时序相似性,无法捕获路网节点之间在时序上的动态关联;2)只考虑路网节点的局部空间相关性,忽略节点的全局空间相关性,无法建模交通路网中局部区域和全局空间之间的依赖关系.为打破上述局限性,提出了一种多视角融合的时空动态图卷积模型用于预测交通流量:首先,从静态空间拓扑和动态流量模式视角出发,构建路网空间结构图和动态流量关联图,并使用动态图卷积学习节点在两种视角下的特征,全面捕获城市路网中多元的空间相关性;其次,从局部视角和全局视角出发,计算路网的全局表示,将全局特征与局部特征融合,增强路网节点特征的表现力,发掘城市交通流量的整体结构特征;接下来,设计了局部卷积多头自注意力机制来获取交通数据的动态时间相关性,实现在多种时间窗口下的准确流量预测;最后,在4种真实交通数据上的实验结果,证明了该模型的有效性和准确性.

摘要：对地铁维保施工生产业务与适用于全流程生产业务管理的数字化平台的规划建设进行探索与研究。全面梳理了地铁维保施工生成业务,并针对性地进行了数字化管理平台的设计与开发。所开发的地铁维保施工全流程数字化管控平台在某地铁维保公司进行了实际应用,提高了地铁维保生产效率与全流程管控效率。所述数字化管控平台的规划建设方案可为业内施工管理相关数字化平台建设提供参考。

摘要：采用CFD-FEM耦合算法建立适用于船-冰碰撞的数值模型,模拟船舶与单块碎冰从接近到发生碰撞的过程,提取碎冰的运动状态及船-冰碰撞力。在碎冰与船体碰撞前,由于流场的作用碎冰相对于初始位置发生了漂移,与船速同向的漂移速度分量随碎冰尺寸增加而减小;漂移使船舶与碎冰的相对速度减小,降低了船-冰碰撞力,并影响碎冰碰撞时的姿态。数值仿真结果可用于极地运输船舶的设计。

摘要：针对传统自转式天线测量方法在处理结构复杂或体积较大天线时的局限性,该研究提出了一种环绕式天线测量系统,针对特定的天线测量设备实现其自动调控测量功能。该系统综合应用了Qt框架进行人机交互界面设计、滑轨电机控制技术以实现精确的环绕移动,以及先进的数据处理算法,包括针对测量数据的图形化处理。这些技术的综合运用不仅提高了测量的精度和效率,而且通过友好的用户界面大大提升了操作的便捷性,为天线测量提供了一种新的解决方案。