摘要：当前主流的眼底视网膜血管分割方法存在细微血管细粒度特征很难采集和细节容易丢失的问题。为解决这一问题,设计了一种改进U-Net模型算法,该算法将U-Net上下采样中的原始卷积层改为二次循环残差卷积层,提升了特征的使用效率;在解码部分引入多通道注意力模型,改善了低对比度下细小血管的分割效果。该算法在DRIVE(Digital Retinal Images for Vessel Extraction)和STARE(Structured Analysis of the Retina)两个数据库的准确率分别为96.89%和97.96%,敏感度分别为80.28%和82.27%,AUC(Area Under Curve)性能分别为98.41%和98.65%,较现有的先进算法有一定的提升。本文所提算法能有效提高眼底图像细微血管分割准确率。

摘要：提出了一个网络环境下分布式入侵检测系统的框架。描述了将原始网络报文分组加工组织成相当于单词和文本的结构形式的方法,通过聚类发现相当于文本类特征词的方法,以及通过分类算法实现网络入侵检测的方法。讨论了控制节点的agent如何将完整的入侵检测任务合理组织分配到分布在各计算节点上的agent,并协调各计算任务的并发过程。

摘要：在讨论DMS及其功能的基础上,通过分析DMS的现行开发体系,提出了用组件技术开发DMS应用系统的设计思想,并分析了基于多层组件体系结构开发DMS的可行性和系统设计方法与技巧.

摘要：针对低分辨率文档图像中噪声模型不确定、字符边缘和纹理走向复杂多变的问题,提出Geman&McClure(G&M)范数替代L1、L2范数用于提高算法的鲁棒性,设计了结合双边全变分(BTV)和Huber函数的正则化项,采用Lucas-Kanade光流配准算法,利用字符结构特征的先验信息,使算法在重建过程中更加注重边缘细节与边缘方向信息。实验表明,与L1BTV、L2BTV和无Huber函数的G&MBTV正则化(下文简称G&M方法)重建方法相比,文中算法在混合噪声模型下能够显著平滑噪声、锐化边缘、提升文档图像字符的分辨率,字符识别率提高14.69%的同时运算时间缩短了29.34%。

摘要：为了提高远程认证的灵活性和效率,提出将Merkle哈希树应用到基于可信平台的行为动态验证中,给出创建认证度量行为信息基AM_AIB的过程。通过度量当前行为,计算得到行为发生时根哈希值,然后远程认证。根哈希值由可信平台模块(TPM)签名,传递给服务器端验证,如果和服务器端的根哈希值一致,表明该行为是可信的。可根据行为特性设计不同粒度的行为信息基。实验结果表明,该模型能提高时间性能,验证方式灵活,保护平台隐私,克服了基于属性验证的静态特点,确保了平台应用软件运行时可信。

摘要：为了深入表征和刻画精神分裂症患者大脑活动时各个电极通道的状态变化,通过利用复杂网络同步稳定理论以及精分工作记忆实验范式对EEG信号进行分析。从复杂网络角度出发构建脑功能网络,并利用特征谱比值法分析脑网络及其同步性随时间的演化过程。对比实验表明精分患者和正常对照组同步能力具有很大差异且差异主要源于对应脑网络的一个局部化区域S的不同,并通过设计对比实验进一步验证此区域对脑网络同步影响的有效性。脑网络同步稳定区域S的发现对研究神经精神性疾病下脑网络的演化过程提供了新的思路。

摘要：对网络攻击进行分类研究,有助于构造高效的检测方法,提高系统检测性能。对现有的攻击分类技术进行了分析和总结,针对高速网络环境下入侵检测系统的特点,提出了面向分层检测的攻击分类方法,并对每层进行了描述。根据系统能及时检测攻击的先后顺序进行了攻击分类,采用攻击分类、检测分层的方法,具有良好的普适性、全面性和可扩展性。同时由于分类是从检测的角度进行的,所以有良好的实用性,可有效地提高入侵检测效率,该方法为下一步研究提供了技术和理论依据。

摘要：远程认证是可信计算平台的一种重要功能,二进制方法和基于属性证书的认证是其两种认证方法。属性认证能隐藏平台软件和硬件的配置信息,是静态的,不能动态验证现在正在运行的平台的实时信息。结合这两种方法的优点,提出了一种基于动态组件属性的认证协议,将二进制认证、属性认证和组件认证结合到该协议中。对协议进行了详细的说明和安全性分析,实验结果表明,该认证方法是有效的、保密的和可行的。

摘要：随着科技的进步和信息时代的到来，将网络技术引入公安系统，实现信息的交换与资源共享，提高办案效率，已是大势所趋。文章介绍了太原市北城公安分局局域网及广域网的系统设计。

摘要：用计算机进行文书档案的管理，可以提高档案管理工作效率，减少大量的查询和登记工作，具有一定的经济效益和社会效益。