摘要：为了解决目前健康数据存在的数据存储安全、跨域共享困难等问题,通过引入区块链技术,提出一种基于主从多链架构的健康数据安全共享机制。首先,设计了主从链结构,提出基于主从多链的健康数据共享模型架构;针对健康数据安全存储问题,设计了基于主从多链和IPFS(Inter Planetary File System,IPFS)的域内数据协同存储共享方案;此外,针对健康数据跨域难问题,构建了基于中继机制的跨域数据安全共享方案。最后通过实验对比分析发现,该模型具有良好的稳定性和可拓展性;与传统单链架构相比,基于主从多链的共享架构的平均内存开销和平均CPU开销分别降低了17%和11%;而且相较于数据全部上链的传统存储方案,该模型引入的IPFS链上链下协同存储方案的资源开销整体下降了21%。可见该模型在满足大规模健康数据安全存储和共享应用需求的同时,也能提升区块链的存储可扩展性,具有较好的适用性。

摘要：不同信任域发生跨域访问时需要评估不同域之间的信任关系,现有的信任评估关系仅针对终端设备,但在实际应用场景中,部分通信往往以域形式出现,并根据域整体的信任评估关系给予其访问权限。为高效安全地实现跨域访问,保证信任评估环境的可信度,引入域信任度的概念,将区块链与域信任度相结合,建立基于区块链和域信任度的物联网跨域信任评估模型。根据物联网跨域访问需求,构建物联网跨域信任评估模型系统架构和多域环境下的网络结构。在此基础上,提出多维度用户节点信任度及域信任度评估方法,设计基于区块链和域信任度的跨域访问合约,并对模型的信任度、安全性和区块链网络性能等进行实验分析和性能测试。实验结果表明,与BC-RBAC相比,该评估模型用户信任度评估更加细腻,能有效防止时间开关攻击,保证域信任度处于较稳定的水平,与EigenTrust、PeerTrust模型相比,恶意用户节点检测率提升了8%和12%,能在更短时间内检测出更多的恶意用户节点,可有效解决物联网跨域信任评估中的安全性问题。

摘要：针对当前区块链系统使用的ECDSA公钥签名算法存在后门安全隐患的问题,提出采用SM2国密算法替换ECDSA公钥签名算法的区块链设计。对SM2国密算法进行详细研究后发现,为突破该算法中较为复杂的椭圆曲线计算以及较高时间复杂度的性能瓶颈,在不影响算法本身安全性的前提下,对算法的核心加密流程进行优化,设计基于已知随机数值序列优化的SM2算法,完成基于优化SM2算法的区块链设计。对优化后的国密算法和区块链系统进行仿真实验与分析,验证了优化后国密算法的有效性和区块链系统的高效性。

摘要：为解决室内定位误差大、难实现三维定位的难题,提出一种基于K-means聚类的三维定位算法,对指纹数据库处理并同时实现三维定位,将RSSI相关系数与传统算法融合加权,使每个位置上的RSSI值直接映射出该位置的位置信息。实验结果表明,该算法能成功实现三维定位,提高平面定位精度,相对传统算法,将定位准确率提高了9.23个百分点,达到91.13%,将误差减少了95.81 cm,将定位误差控制在93.03 cm以内。

摘要：针对水下传感器网络中节点能耗不均衡和能量有限的问题,提出一种能耗均衡与节能的自适应水下路由协议ECBES(energy consumption balanced and energy saving adaptive underwater routing protocol)。构建双区非均匀分层拓扑。基于能耗均衡因子,利用拓扑和节点剩余能量计算节点转发优先级,实现自适应转发节点选择,均衡网络能耗。与此同时,通过候选转发区域各分区域中节点参与转发数据包的比例确定次优候选转发区域,将次优候选转发区域作为初始策略,利用策略迭代思想确定最优候选转发区域,保证投递率的同时减少不同网络规模中重复数据包的转发,降低网络的整体能耗。仿真结果表明,ECBES相比VBF、ES-VBF和ALRP,在不同节点数量下,节点死亡率均最低,在保证数据包投递率的同时,能耗最少。

摘要：以少数民族服饰图像为分割对象,结合块截断算法设计思想,提出一种基于空间邻域的模糊C均值图像分割算法。利用方块截断编码理论将图像RGB颜色空间分量截断为6个分量,通过六维特征向量对民族服饰图像进行特征表示,将其作为算法输入进行聚类分割。实验结果表明,该算法在分割精度、划分系数和划分熵3个量化指标上的性能均优于FCM,FCM_S1和FCM_S2算法,对民族服饰图像的分割效果较好,尤其表现在对民族服饰具有代表性的特征元素区域分割上。

摘要：MOOC是在线教育的一种全新形式,具有课程内容短小精良、教学评价客观和学习支持服务多样的优点。相对于面对面课堂教学的计划性和系统性,以及在学生合作精神、情商和道德意识培养,驱散学习孤独感方面的天然优势,"慕课热"的背后仍然存在诸多不足。融合式教学意在将MOOC与课堂教学有机结合,实现传统课程与网络课程,自定步调与交互协作、内容定制与交互讨论等多种教学形式的深度融合,实现比在线教学和面对面教学方式任一种单一进行教学的更好效果。要想让高校课堂发生"传统教学+MOOC"的"蝶变效应",在实际教学实施过程中需要进行整体规划和系统设计。该文以融合式教学理论与实践为基础,融合后现代课程观和教育生态学的观点,构建基于MOOC的融合式教学生态模型。模型注重教学系统的整体关联和动态平衡,并从系统内部能量流、信息流、知识流、能力流和价值流的指向和转换重新设计教学要素。该研究所构建的模型拓展了MOOC在高校课堂教学改革中的应用范围,可以作为信息技术与课堂深度融合的一个范例,为相关研究与教学实践提供有益的参考。

摘要：针对场景图像的细粒度分类任务,结合图像视觉和文本的多模态信息提出了一种基于注意力网络推理图的细粒度图像分类方法。首先提取场景图像的全局视觉特征、局部视觉特征和文本特征,把位置信息分别嵌入局部视觉特征和文本特征后拼接成新的特征,再将这个新的特征作为图结构的节点生成一个异构图;然后设计两条元路径将异构图分解成两个同构图,并将其分别放入设计有节点级注意和语义级注意的两级注意力网络推理图;最后将输出的节点特征与全局视觉特征进行多模态融合操作,获得更丰富的细粒度特征表达。所提出的模型实现了多模态融合与图注意力网络的有效结合,且在Con-Text和Drink Bottle两个场景文本细粒度图像数据集上与目前主流先进方法相比具有较强的竞争力。

摘要：以认识三角形三边关系知识点为例,使用GeoGebra交互式软件开发课件并应用于教学,以期驱动学生的主动性,提高其学习兴趣和探究精神。

摘要：为区分业务优先级以及提高系统公平性与稳定性,在简化求解过程的基础上,提出一种连续时间门限完全服务两级轮询系统。系统状态由马尔科夫链得出并根据其建立数学模型,系统的平均循环周期、平均排队队长等性能参数由对数学模型的概率母函数进行求导所得,将求导结果与仿真实验进行对比,验证理论分析的准确性。将该系统与单级系统、其它两级系统进行对比,验证了该系统在保证业务优先级的同时更具公平性与稳定性。