摘要：微通道板和脉冲展宽分幅相机是应用于研究惯性约束聚变等离子体时空演化过程的超快诊断设备,通常其控制系统包括条纹相机的工控系统和分幅相机的群控系统,虽然两者都能实现电源的开启和关闭,直流电压档位的选择和相关环境参数的监控,但却无法实现对皮秒高压脉冲的动态控制。为此,采用STM32和继电器设计多通道控制系统,并将其融入皮秒高压脉冲发生器,在实现动态皮秒高压脉冲的同时,分析脉冲性能与分幅相机时间分辨率的关系。研究结果表明,通过融入多通道控制系统,一台皮秒高压脉冲发生器,能实现8种V型皮秒高压脉冲的输出,其幅值、半高宽和上升沿斜率的范围分别为-1.212~-1.887 kV、245~327 ps和3.61~10.01 V/ps。将动态性能的皮秒高压脉冲用于MCP分幅相机,获得时间分辨率的范围为95.23~121.79 ps;而用于脉冲展宽分幅相机时,结合阴极电压和漂移距离的影响,获得的时间分辨率波动范围为1.5~31.4 ps。研究结果不仅为弥补超快诊断设备控制系统的空缺功能提供参考途径,也为在超快诊断和高功率脉冲领域,融入自动控制技术提供一种参考方法。

摘要：针对水下无线传感器网络声通信特性,以及节点因能量有限且消耗不均衡导致节点过早死亡的情况,提出一种基于势博弈的水下无线传感器网络拓扑控制算法(PGTC)。采用博弈理论,将节点的延迟、通信带宽、传输的成功率、节点剩余能量引入博弈模型设计中,同时涉及网络的连通和覆盖,证明该博弈模型为势博弈,存在纳什均衡。基于Matlab仿真平台,对PGTC、DIA和FiYg算法进行对比,对比结果表明,PGTC有效提高了节点能量利用率,均衡了网络能量消耗,改善了网络拓扑的自适应性,延长了网络的生命周期。

摘要：在当前的电子仓单业务中,仓单真实性由第三方机构维护,并且数据采用集中管理方式,不公开,商品溯源困难。在这种情况下,第三方机构失信将会导致严重的交易安全问题。为了解决目前物流仓单系统中存在的互信和交易安全问题,文章设计了一个基于区块链的可信仓单系统。系统建立在超级账本hyperledger fabric平台上,首先客户端从认证授权节点(CA节点)获取合法的身份认证;然后将仓单交易信息打包成区块进行全网广播,全网节点均可验证交易的合法性和有效性;最后通过共识机制实现全网节点的共识,将合法区块加入区块链中,使仓单交易信息不能被篡改。区块链技术的引进不仅可以保证仓单信息系统的安全性,还实现了仓单交易信息的溯源和账本的共享。

摘要：传统推荐系统依赖人工进行规则设计和特征提取,对评论文本内容的特征和隐信息的提取能力有限。针对该问题,融合注意力机制并基于深度学习对推荐系统进行改进,提出一种对评论文本深度建模的推荐方法。使用词嵌入模型表达数据集评论中的语义,引入注意力机制对输入内容进行重新赋权,通过并行的卷积神经网络挖掘用户和项目评论数据中的隐含特征,将两组特征耦合输入并采用因子分解机进行评分预测,得到推荐结果。实验结果表明,该方法可有效提高推荐准确率,均方误差较DeepCoNN方法提升2 %以上。

摘要：为改进基于局部或全局信息相似性度量方法中存在的无法全面提取网络结构信息的问题,以及基于网络表示学习的方法不能对链接的不存在性进行度量的问题,提出一种结合节点向量化方法与机器学习分类算法的Net2Vec-CLP框架。使用具有重启机制的随机游走方法获得节点环境序列,将源网络信息转换成向量表示,在此基础上生成标签数据集,使用带sigmoid核映射方法的SVM模型进行二分类预测。实验结果表明,算法在Facebook数据集上较Node2Vec方法AUC值提高了2.47%,在其它数据集上也有可观测的优势。同时,结合二分类思想的方法,其能明确度量不存在链接关系的数据。

摘要：针对传统的新词发现中,数据的稀疏性使一些低频新词无法识别等问题,提出一种对分词结果计算信息量且将深度学习模型BiLstm-CRF用于新词发现的方法,计算出的信息量用以表示词语内部粘合度和分离度,并加入人工规则进行过滤。BiLstm-CRF模型精度高,对词向量的依赖小,考虑到上下文信息。信息量和模型两部分的结合解决了大量人工序列标注问题,提高了低频新词的识别率。实验结果表明,该方法能有效提高了新词识别的准确率。

摘要：云存储中的Ceph分布式文件系统以其开原性和提供统一存储能力的特点在企业和科研领域得到广泛关注和应用.CRUSH算法是Ceph分布式文件系统中的伪随机数据分布算法,能实现在异构大规模层级结构化存储集群中高效分布数据对象及其副本.经典Ceph云存储系统中在副本模式下选择存储节点时该系统仅以节点存储容量作为唯一选择条件,并没有考虑到网络和节点的负载状况,这影响了系统在网络性能差和节点高负载的情况下的读写性能.因此,在CRUSH算法中加入网络状态和节点负载的测量对提高负载均衡性具有非常重要的作用.但在传统的网络构架中要获取网络状态需要繁琐的配置和大量的测量开销.为解决这些问题,该文设计了基于软件定义网络技术的Ceph云存储系统模型和存储节点选择策略,首先利用软件定义网络技术实时获取网络和负载状况,以简化网络配置和减小测量开销,然后通过建立并求解出综合考虑了多种因素的多属性决策数学模型来确定存储节点位置.通过在实际环境中对设计的存储节点选择方法进行读写操作的测试,测试结果表明,与现有的CRUSH算法相比,提出的存储节点选择方法可以在保持与原有Ceph系统相同的写操作性能的同时,读小文件操作时的吞吐量和读大文件的响应时间得到明显改善.

摘要：为从大规模数据中快速获取聚集查询结果,用于交互分析与决策支持,针对范围查询,在分布式平台下提出模型驱动的近似查询处理算法。对算法的整体流程与基本原理进行描述;针对设计方案和模型给出算法的实现过程,针对数据进行样本采集,通过在Spark平台下对查询列以及范围列实现回归模型和密度估计模型,给出Spark平台下优化该算法的方法。通过比较不同回归模型的准确率、不同样本大小以及不同方法的响应时间,说明了算法的高效性。

摘要：针对传统集中式数据库设计的射频识别(RFID)供应链系统安全认证协议中存在产品溯源困难、数据透明度低、数据易丢失和易被篡改的问题,结合分布式数据库的区块链优秀技术,提出一种健壮的超轻量双向认证RFID安全协议UPBBC。将RFID系统和区块链技术有机融合在一起,结合去中心化数据库优势创建一个安全的、基于区块链的供应链应用系统。通过安全性分析,证明所提系统及协议在数据泄露、防篡改、密钥公开、重放攻击等方面是安全的。通过与现有协议进行对比,表明UPBBC具有更好的安全性,协议在存储、计算和通信成本方面比现有的方案均具有优势。

摘要：提出一种毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统中基于几何均值分解(GMD)的混合预编码方案.通过GMD处理将信道分解为等增益的子信道,以简化编解码复杂度.在此基础上,推导出基于GMD的系统频效优化目标函数解析式;然后根据基追踪原理和最小二乘法分别设计模拟预编码和数字预编码;最后通过相应的优化算法得到系统频效的优化解.数值仿真结果表明,提出的基于GMD的混合预编码方法与正交匹配追踪的方案相比,能明显降低系统编解码复杂度,并提高系统频效.