摘要：考虑到信息新鲜度对无线传感器状态更新系统设计和部署带来的影响,提出一个由两个传感器源节点和一个公共目的节点组成的状态更新系统。该系统中两个传感器源节点均配备一个单位大小的缓冲区,并根据伯努利过程在每个时隙感知对应物理过程的状态更新。随后传感器以有限块长度短包的形式将状态更新发送至目的节点。该文采用信息年龄(Age of Information,AoI)描述状态更新的新鲜度。首先,以传感器缓冲区状态组合为中心,该系统可建模为连续时间有限状态的马尔可夫过程,其中有限状态表示缓冲区的不同状态,连续时间表示与年龄相关过程的演进。因此,该系统平均AoI可采用随机混合系统(Stochastic Hybrid System,SHS)评估。最后仿真结果表明,当更新包的感知概率为0.2时,信噪比从0 dB增加至3 dB将导致平均AoI降低20.6%;当信噪比固定为4 dB时,状态更新包块长度从300 channel uses增长至400 channel uses会致使平均AoI降低8.8%。该研究可为缓冲区辅助的状态更新系统设计提供基本理论依据。

摘要：考虑无人机空间分布特性给城市热点区域网络部署与设计带来的挑战,基于随机几何理论构建了空间无人机异构网络框架。首先,通过三维部署空中小基站和二维部署地面宏基站的方式对网络进行混合干扰建模,借助最大偏置接收功率级联准则来实现各基站的负载均衡;此外,考虑无人机通信特性,将空对地信道假设为Nakagami-m衰落模型;最后通过用户与各基站的级联概率以及通信距离的分布得出网络中断概率的数学解析表达式。仿真结果表明,三维密集部署无人机的方案可以更加真实地反映无人机热点服务场景下的中断性能,同时,适当设置偏置因子和提高无人机密度可以有效改善网络性能。

摘要：考虑到信息时效性和数据新鲜度对各类实时状态更新系统带来的挑战,提出了一种无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)中继辅助的认知无线电网络(Cognitive Radio Network,CRN)信息年龄(Age of Information,AoI)最小化方案。为了降低CRN中次用户接收机处的AoI,在不影响主用户正常通信的前提下,利用UAV作为移动中继来辅助次用户发射机将数据包传输到对应的接收机。通过联合优化UAV的飞行轨迹和资源分配来确保信息新鲜度。由于联合设计问题是非凸的,故采用连续凸逼近的高效迭代算法得出问题的最优解。仿真结果表明,所提方案可以有效提高信息新鲜度,并获得峰值AoI的最小值。同时,数据包的大小和数量与AoI呈线性关系,对UAV的飞行轨迹也有影响。

摘要：针对无线频谱资源稀缺和空对地视距(Line of Sight,LoS)链路的安全隐患问题,提出了一种无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)中继辅助的认知无线电网络(Cognitive Radio Network,CRN)安全传输方案,研究了在主用户和窃听者存在的情况下,次用户发射机向次用户接收机发送机密信息,UAV充当解码转发移动中继协助从源节点到合法目的节点的机密传输。目的是在源节点和中继节点的功率约束下,通过优化UAV中继的飞行轨迹、发射功率来实现保密率最大化。由于设计问题是非凸的,采用构造非凸约束代理函数的方法,将原问题近似为凸约束,并利用一种基于连续凸逼近的迭代算法来求解。仿真结果表明,相较于静态中继和无优化方案,本文所提的联合优化方案不仅获得UAV飞行的最佳路径,同时系统的平均保密率分别是传统方案的1.06倍和2.88倍。

摘要：图神经网络能够有效地挖掘用户与项目复杂的交互行为,通过捕获图中节点的高阶信息提升推荐效果。提出一种基于增强偏好影响力的图注意力网络推荐算法,该算法利用图注意力网络融合偏好影响力,进而捕获用户与项目交互之间的潜在信息。具体地,首先构建用户-项目交互二部图,设计注意力邻域聚合策略在图结构上自适应地学习用户与项目的表示;其次,设计了偏好影响增强层,强化相似用户(项目)的偏好对目标用户(项目)的影响;最后,将相似用户(项目)对目标用户(项目)的偏好影响与目标用户(项目)的表示耦合,利用多层感知机得到用户-项目交互的可能性分数。在2个真实数据集上的实验结果验证了算法中注意力邻域聚合策略与偏好影响力的合理性与有效性。

摘要：一族安全性较高的分组密码算法Eslice,包含3个版本:Eslice-64-64,分组长度和密钥长度均为64比特;Eslice-64-128,分组长度为64比特,密钥长度为128比特;Eslice-128-128,分组长度和密钥长度均为128比特。Eslice的设计灵感源于LBlock。整体采用Feistel结构,轮函数采用SP结构,所选取的S盒其各项密码性质均达到最优。线性变换仅有循环移位和异或两种操作,且密钥生成算法与加密算法使用相同的S盒。进一步,分析Eslice针对差分、线性、积分等密码分析方法的安全性,利用基于混合整数线性规划(MILP)的搜索模型,得到20轮的最小活跃S盒的个数为41个,比LBlock 20轮的最小活跃S盒的个数少3个,通过活跃S盒的个数估算差分概率和线性偏差,对算法进行安全性评估。结果表明,Eslice算法可以有效的抵抗差分攻击和线性攻击。

摘要：信息安全数学基础是网络与信息安全专业研究生的基础课程,主要为学生后续的课程学习提供数学理论基础。经过探讨信息安全数学基础教学中存在的不足,设计了一个基于密码算法为案例的教学改革模式。该教学模式将数学理论与密码算法相结合、将密码算法与编程实践相结合。经过教学实践证明,该教学方法能充分调动学生的积极性和主动性,让学生在掌握数学理论的同时,深入地理解数学理论在密码实践中的应用,同时算法编程的实现让知识的掌握更为直观。

摘要：针对西部地方高校计算机专业课程思政实施中的现状和痛点,提出围绕“一个目标”、依托“两个主体”、构建“三个体系”、达到“四个实现”的课程思政设计原则,探讨如何在课程思政中融入“红色”奉献精神和“蓝色”工匠精神,将系统思维与计算机系统能力培养相结合,围绕“三纵六横”课程,形成“红蓝交融”的课程思政教育体系,最后说明教学效果。

摘要：针对现有的分类深度神经网络大多为扁平型的网络架构,很少关注数据类别的层次性结构,导致分类器训练难度较大的问题,本文提出一种基于数据层次关系的多任务学习分类网络模型。依托番茄叶片病害的层次结构信息设计了一个带有共享网络的由粗粒度到细粒度的层次结构进行病害程度分类,网络模型以ResNet-50作为网络主干,包括两个子网络:粗粒度网络模块负责区分番茄病害共5类,细粒度网络模块在残差网络模块的基础上添加SE模块负责病害程度的分类共9类。通过对网络架构各个分支的验证,以及同VGG-16、ResNet-34、ResNet-50 3种扁平型网络在病害程度分类任务上做比较,证明本文网络结构的可行性和有效性,最终测试集分类精度达到93.97%。证明本文结合数据与网络的层次结构采用多任务分类方法,是一种有效的病害程度分类算法。

摘要：从电子病历中自动提取有价值的信息并进行疾病辅助诊断,对于临床决策支持、智慧医院建设等都有重要的理论和实践意义。然而,电子病历中病症数据存在分布不平衡问题,导致辅助诊断中部分疾病的病历数据量不足;同时,传统方法忽略了病历的异构性和多源情境信息,这些都会使疾病预测准确性欠佳。提出了一种基于异构图病历注意力网络的临床辅助诊断预测模型HCAD。首先,通过构建外部医学知识图谱,解决电子病历数据不平衡问题;其次,有效融合患者病情描述和生理记录等情境信息,通过设计节点级注意力机制和语义关系级注意力机制,来重点识别节点和不同语义关系信息的重要程度;最后,通过分层聚合得到具有高度代表性的患者节点向量表示,从而准确地进行疾病预测。在真实电子病历数据集上的实验表明,模型HCAD具有较高的可行性、有效性和可解释性,其F1值相比基准模型的平均提高了7.45%。