摘要：人工智能(AI,artificial intelligence)与通信技术的深度融合是6G网络的典型特征。一方面,AI为6G网络发展注入了新动力,能够有效利用网络运行产生的历史数据,使网络具备自维护、自优化的功能,加速了网络智能化进程。另一方面,6G网络丰富的场景和大规模的物联设备入网应用为AI提供了广阔的应用渠道和海量的训练数据,使AI能够更好地训练和部署,充分发挥AI的内在优势,为用户提供更加优质的智能服务。尽管如此,在一些实际应用中,受复杂环境的影响,存在数据样本收集困难、收集成本高和样本普适性不足等问题,难以充分发挥AI的性能优势。为此,学术界和工业界将生成对抗网络(GAN,generative adversarial network)引入无线网络的设计中,利用GAN强大的特征学习和特征表达能力产生大量模拟实际的生成样本,实现无线数据库的扩充,从而有效提升面向无线网络的AI模型的泛化能力。由于其优秀的性能表现,以GAN为代表的生成式模型在无线网络领域受到越来越多的关注,并迅速发展成为6G网络新的研究热点。首先,综述了GAN的原理及其改进衍生模型,对各种衍生模型的框架及优缺点进行了分析归纳;然后,综述了这些模型在无线网络领域的研究及应用现状;最后,面向6G网络的需求展望了GAN在6G网络中的研究趋势,为未来的研究提供了一些有价值的探索。

摘要：设计并实现了一种基于8051系列单片机的嵌入式时钟管理器。该时钟管理器提供了友好、简洁的用户接口,可便捷地实现定时功能。

摘要：随着数据信息越来越成为核心资源和社会对数据存储安全的迫切需求,以及网络存储技术的快速发展,远程容灾系统成为当前工业界和学术界共同关注的热点。但当前对容灾系统的研究主要集中于具体技术的研究开发和实现优化,而从系统的角度研究如何将这些容灾技术整合起来组成有机的远程容灾系统,以及对远程容灾系统进行评价和设计优化,则缺少足够的技术支持。文章提出了远程容灾系统统一结构框架,并对系统的组成,主要设计空间和设计参数进行了总结和分析,进而给出了远程容灾系统形式化模型RDS,分析了系统的组成、设计参数、设计目标及限定条件。

摘要：研究了具有一组友好干扰节点辅助的双向中继网络中的安全传输问题,考虑了中继节点不可信为窃听节点和中继节点可信而存在其他窃听节点的两种情况下,友好干扰节点的功率分配问题.目的是设计友好干扰的最优功率分配方案,在友好干扰节点的功率消耗最小的情况下,达到双向中继系统的通信质量和通信安全性要求.本文为两种情形下的友好干扰节点功率分配问题分别建立了最优化模型,并证明了两个问题均属于线性规划问题.仿真结果表明,本文所设计友好干扰节点功率分配方案,能够在保证双向中继系统的通信质量和通信安全性前提下,使得友好干扰节点的总功率最小.

摘要：有界单向函数是一个新的密码学概念.有界单向函数是为了研究设计更为灵活、更实用的密码系统的基础而提出的.该文的作者在以前的文章中,对有界单向函数与一般单向函数的关系进行了探讨,从而得到一般单向函数的一个刻画.由于单向函数的存在性与计算机科学中一系列重要未决的问题相联系,其本身的存在性是一个未决的问题.有界单向函数的研究对一般单向函数存在性的研究提供了一个新的途径.从它们之间的关系来看,如果对任意正整数c,存在c-单向函数,那么一定存在单向函数.鉴于现代密码学对单向函数的依赖性,对单向函数的存在性的研究具有重要的意义.该文进一步探讨有界单向函数的困难性.由于单向函数的存在性被规约到了有界单向函数的存在性,该文章着眼于固定的有界单向函数的研究.文中的主要结果是:对任意正整数c,存在一个被称为关于所有c-有界单向函数的通用c-有界算法,满足对于充分大的n,这个算法求逆的成功概率是所有c-有界算法求逆的成功概率的上界.从而给出了一个关于c-单向函数的刻画.

摘要：树扩展型朴素贝叶斯(TAN)分类器放松了朴素贝叶斯的属性独立性假设,是对朴素贝叶斯分类器的有效改进。但传统TAN的构造算法中树的根结点是随意选择的,这使得其无法精确表达属性间的依赖关系。通过将依赖关系设定方向,并将有向树算法引入TAN分类器的构造,提出了一种新的TAN模型构造方法——DTAN。实验结果表明,DTAN分类方法在实例个数比较多的数据集上具有显著优秀的分类性能。

摘要：社区有助于揭示复杂网络结构和个体间的关系。研究人员从不同视角提出很多社区发现方法,用来识别团内紧密、团间稀疏的网络结构。自2006年以来,提出了一些基于统计推理的社区发现方法,它们可识别实际网络中更多的潜在结构,并以其可靠的理论基础和优越的结构识别能力成为当前的主流。该类方法的主要目标是建立符合实际网络的生成模型以拟合观测网络,将社区发现问题转化为贝叶斯推理问题。首先给出社区发现中生成模型的相关定义;其次按照模型中社区组成元素将已有统计推理模型分为节点社区推理模型和链接社区推理模型,并深入探讨各种模型的设计思想及实现算法;再次,总结各模型适用的网络类型及规模、发现的社区结构、算法复杂度等,给出一种选择已有基于统计推理的社区发现模型的方法,并利用基准数据集对已有典型统计推理模型进行验证及分析;最后探讨了基于统计推理模型的社区发现存在的主要问题和未来发展的方向。

摘要：对图像相关反馈检索过程建立二分类的支持向量机问题模型,进而提出基于支持向量的图像相关反馈检索方法。比较了基于支持向量的反馈检索方法和传统的反馈检索方法的检索性能,研究了特征提取对支持向量机性能的影响。实验结果表明,基于支持向量的图像相关反馈检索方法具有较好的图像检索效果。

摘要：随着社会媒体的发展,许多在线网络产生大量内容,发现其潜在的结构便于人们了解网络的功能,进行更深层次的分析和预测.社区和主题是网络结构发现的两个重要依据,其分别利用网络链接和内容建模,但链接的稀疏和内容的不相关导致发现难以解释的社区和不准确的主题.融合内容和链接的概率模型成为解决此问题的主流方法,按目标不同将其分为主题发现、主题社区发现和社区-主题发现模型,分析典型模型的设计背景、基本原理及求解方法,并通过定性比较和实验分析探索其存在的问题,最后预测未来融合模型的可能研究方向.

摘要：(t,n)门限认证加密方案允许t个以上签名方产生指定接收方的认证加密签名,使得只有指定的接收方能够恢复消息和验证消息的完整性,而其他人却无法做到这一点.最近,在Tseng和Jan的认证加密方案的基础上,Chung等构造了一个(t,n)门限认证加密方案.该方案运用了分工式签名技术,有效地减轻了签名方的负担.然而,该文作者对该方案的安全性仅进行了解释性说明.目前,文献中没有对分工式门限认证加密的形式化刻画,没有出现可证安全分工式门限认证加密方案.事实上,Chung等的分工式门限认证加密方案存在设计上的缺陷.文中给出了分工式门限认证加密方案的形式化模型和安全模型,基于双线性映射构造了一个新的分工式门限认证加密方案.在随机预言机模型下,证明了该方案对于适应性选择密文攻击是语义安全的,该方案对于适应性选择消息攻击是存在性不可伪造的.方案的安全性可规约到计算性Diffie-Hellman(CDH)困难假设和决定性双线性Diffie-Hellman困难假设(DBDH).