摘要：区块链技术在电子健康记录安全共享上具有巨大潜力,然而,目前的解决方案存在着如存储空间大和共识效率低等问题。为此,提出了一种基于区块链和亲友节点的新方案。首先,采用分布式文件系统将用户完整的电子健康记录存储在线下服务器,并构建用户的亲友节点集,每个用户的数据由其亲友节点冗余存储,链上仅存储区块头信息,降低了存储空间;其次,设计了基于多签名技术的数据访问机制,采用Shamir秘密共享机制将用户的私钥分发给其亲友节点,亲友节点中的过半数可以利用自己的私钥重建出用户私钥,解决紧急情况下的数据访问问题;最后提出了基于信用的拜占庭容错共识机制,将信用值排名前10%的节点作为领导者节点集,采用随机算法在领导者节点集中生成主节点,提高了共识安全性。实验结果表明,所提方案所需的链上存储空间是现有方案的1/7,数据访问效率提高了15倍,同时在保证较好时延和吞吐量的情况下,具有更高的共识安全性。该方案可实现电子健康记录的安全高效共享,为区块链在医疗领域应用提供案例。

摘要：针对程序设计类课程知识点易混淆以及知识点与应用结合不紧密的问题,提出课程教学应重视“两个关联”,即知识点之间的关联、知识点与应用的关联;然后归纳易混淆知识点间的关联以及知识点与应用场景的关联,具体阐述课程如何建立立体化的脚手架式知识点案例库教学资源,并根据知识点的特点设计符合应用场景的课程实验和课程设计,最后通过满意度调查和考核成绩数据分析说明改革成效。

摘要：乡村风貌是传统文化的重要承载者和展示平台。通过保留和恢复乡村的传统建筑、习俗、节日等,可以推动传统文化的传承和发展。乡村的环境、建筑、艺术和生活方式等都可以成为体现传统文化魅力的具体实践。研究人员从价值引领、教育启示以及文化底蕴三个方面,详细论述了乡风文明建设中,优秀传统文化所发挥的作用。在此基础上,通过挖掘本地优秀传统文化资源、加强教育学习、推动乡村文化产业发展等方式,促进乡风文明建设,以期为推进乡村文化振兴提供帮助。

摘要：数字化转型框架是转型实践中的理论模型和方法工具,有利于引导组织机构明确战略愿景、核心使命,以及实现转型目标的核心场景、动力机制和关键能力,最终帮助组织机构制定转型行动计划。以国际上75个有关企业(37个)、政府(15个)和教育(23个)三类数字化转型框架为研究样本,采用NVivo12质性分析软件分别对三类数字化转型框架进行编码。在词频和聚类编码分析、比较的基础上,探讨了三类数字化转型框架的共性和个性特征。研究发现,三类数字化转型框架的共同关键行动域是“数字战略和规划、数字技术和数据、数字人才和文化、数字信息安全与伦理、数字生态系统”;在个性特征方面,企业数字化转型框架关注客户需求和创新商业模式;政府数字化转型框架注重利用数据革新公共服务模式及其流程;教育数字化转型框架聚焦在培养师生数字素养方面。镜鉴国际经验,基于数字文明时代、转型内涵、框架特征、行动要素、实践逻辑五大视域构建了教育数字化转型框架,框架应用的成效和转型智慧的涌现,必须彰显“使用者设计”,遵循“自发秩序原理”和教育数字化转型的底层逻辑。

摘要：通过开发劳动教育积分管理平台,可有效解决劳动教育考核的分散化及碎片化的问题。该文依据国家规定的劳动教育内容,确定劳动教育的积分体系及记录方式,采用Vue框架及Spring Boot框架相结合的前后端分离架构,实现活动发布、过程记录、积分管理、成果申报认定和数据分析等功能。使用JMeter及VisualVM工具进行性能测试,结果显示,该平台可满足高校劳动教育的管理和考核所需。

摘要：为提升故障诊断效果,设计基于多智能体的光传感器故障诊断系统。采集光传感器信号,利用小波变换的多尺度加权排列熵特征提取方法,提取光传感器故障特征;智能体根据提取的故障特征生成故障诊断总任务,并分解成故障诊断智能体可直接诊断的故障子任务;根据子任务为故障诊断智能体分配子任务;故障诊断智能体利用径向基函数神经网络,完成光传感器故障诊断。实验结果表明:该系统可有效提取光传感器故障特征;在不同故障程度下,该系统均可精准诊断光传感器故障。其故障诊断准确率为98%左右、诊断耗时为0.5 s左右。

摘要：针对实用拜占庭容错(PBFT)算法中主节点可预测、通信复杂度高和作恶节点缺少惩罚机制的问题,该文提出一种基于完美二叉树通信拓扑的联盟链拜占庭容错算法(PBT-BFT)。首先设计了信誉评估模型对节点的行为进行评估,同时提出基于信誉的可验证随机函数(R-VRF),使得随机抽取概率与信誉值呈正相关,保证了拥有不同信誉值的节点抽签的公平性和随机性。然后,设计了完美二叉树通信拓扑,将通信复杂度降低至线性复杂度,同时提出轮换主节点和流水线工作机制,提高了共识效率。实验结果表明,与PBFT相比,平均吞吐量提高了121.6%,平均时延降低了73.8%,能够很好地适用于大规模网络节点的联盟链。

摘要：为保证车辆驾驶过程中的稳定性和安全性,对智能网联式车队控制器参数的优化和选取展开研究。采用领头车-前车跟随策略进行车辆编队,构建网联式车队纵向控制动力学模型,结合滑模控制器规律,利用切换函数,实现网联式车队车辆自适应控制。在此基础上,利用粒子群优化算法,将滑模控制器4个参数设置为空间粒子,通过搜索个体极值和全局极值动态调整粒子参数,获得滑模控制器的最优参数。采用MATLAB软件进行仿真研究,仿真结果表明,相对于给定的未优化控制器参数,优化后的滑模控制器具有响应快、精度高等特点,能够有效实现网联式车队的稳定控制。

摘要：共识机制研究如何在分布式的节点中达成数据的一致性,作为区块链中的核心技术,直接影响着区块链系统的性能。拜占庭容错类共识机制是当前主流的联盟链共识算法,但存在着记账节点选取安全性差和通信的时间复杂度过高的问题。针对上述问题,提出一种基于BP神经网络的节点信誉值评估机制,通过训练优化节点信誉值评价指标的权重,更为精确地得到节点信誉值。根据信誉值来挑选记账节点,提高共识效率和减小恶意节点成为记账节点的风险,提高共识的安全性。设计了一种自适应的树型通信拓扑结构,根据节点信誉值的信息熵自适应调整树型结构的叉度,减小传统P2P拓扑结构中的通信的时间复杂度,自由叉度结构增加了通信结构的可扩展性并减小了节点作恶带来的负面影响。通过大量的实验分析验证了提出算法的有效性,在区块链网络中节点数增加到500时,该算法的吞吐量为相似方法的3倍,时延仅为1/7。同时在记账节点连续切换和节点作恶情况下,该算法的吞吐量稳定,并能有效降低节点作恶带来的影响。算法具有较高的吞吐量、低时延和高安全性,适用于在分布式系统中进行共识。

摘要：针对大数据环境下并行支持向量机(SVM)算法存在冗余数据敏感、参数选取困难、并行化效率低等问题,提出了一种基于Relief和BFO算法的并行SVM算法RBFO-PSVM。首先,基于互信息和Relief算法设计了一种特征权值计算策略MI-Relief,剔除数据集中的冗余特征,有效地降低了冗余数据对并行SVM分类的干扰;接着,提出了基于MapReduce的MR-HBFO算法,并行选取SVM的最优参数,提高SVM的参数寻优能力;最后,提出核聚类策略KCS,减小参与并行化训练的数据集规模,并提出改进CSVM反馈机制的交叉融合级联式并行支持向量机CFCPSVM,结合MapReduce编程框架并行训练SVM,提高了并行SVM的并行化效率。实验表明,RBFO-PSVM算法对大型数据集的分类效果更佳,更适用于大数据环境。