摘要：以编目分类和规则匹配为主的古籍文本主题分类方法存在工作效能低、专家知识依赖性强、分类依据单一化、古籍文本主题自动分类难等问题。对此,本文结合古籍文本内容和文字特征,尝试从古籍内容分类得到符合研究者需求的主题,推动数字人文研究范式的转型。首先,参照东汉古籍《说文解字》对文字的分析方式,以前期标注的古籍语料数据集为基础,构建全新的“字音(说)-原文(文)-结构(解)-字形(字)”四维特征数据集。其次,设计四维特征向量提取模型(speaking,word,pattern,and font to vector,SWPF2vec),并结合预训练模型实现对古籍文本细粒度的特征表示。再其次,构建融合卷积神经网络、循环神经网络和多头注意力机制的古籍文本主题分类模型(dianji-recurrent convolutional neural networks for text classification,DJ-TextRCNN)。最后,融入四维语义特征,实现对古籍文本多维度、深层次、细粒度的语义挖掘。在古籍文本主题分类任务上,DJ-TextRCNN模型在不同维度特征下的主题分类准确率均为最优,在“说文解字”四维特征下达到76.23%的准确率,初步实现了对古籍文本的精准主题分类。

摘要：函数加密作为一种多功能的新型公钥加密原语,因其能实现细粒度的密文计算,在云存储中有着广阔的应用前景,受到研究者们的广泛研究.因此,将数据的访问权限控制有机地融合到加解密算法中,实现“部分加解密可控、按需安全计算”是一个非常有意义的探索方向.但现有函数加密方案无法精细控制发送者权限且使用了较复杂的理论工具(如不可区分性混淆、多线性映射等),难以满足一些特定应用场合需求.面对量子攻击挑战,如何设计抗量子攻击的特殊、高效的函数加密方案成为一个研究热点.内积函数加密是函数加密的特殊形式,不仅能够实现更复杂的访问控制策略和策略隐藏,而且可以有效地控制数据的“部分访问”,提供更细粒度的查询,在满足数据机密性的同时提高隐私保护.针对更加灵活可控按需安全计算的难点,该文基于格上Learning with errors困难问题提出一种基于身份的细粒度访问控制内积函数加密方案.该方案首先将内积函数与通过原像抽样算法产生的向量相关联,生成函数私钥以此控制接收方的计算能力.其次,引入一个第三方(访问控制中心)充当访问控制功能实施者,通过剩余哈希引理及矩阵的秩检验密文的随机性,完成对密文的重随机化以实现控制发送者权限的目的.最后,接收者将转换后的密文通过内积函数私钥解密,仅计算得到关于原始消息的内积值.理论分析与实验评估表明,所提方案在性能上有明显优势,不仅可以抵御量子攻击,而且能够控制接收者的计算权限与发送者的发送权限,在保护用户数据机密性的同时,有效实现开放环境下数据可用不可见、数据可算不可识的细粒度权限可控密文计算的目标.

摘要：中小微型企业在用户画像实际应用中缺乏足够的数据和特征标签,难以得到精准的结果。同时,跨行业、跨部门数据以集中方式进行训练会导致隐私泄露。针对以上问题,提出了一种基于联邦学习的多源数据用户画像设计方案。该方案设计了联邦画像系统框架,利用联邦学习的计算机制和隐私求交算法,实现了多源数据共享,保证了各方数据集的隐私安全。实验表明,对比本地画像方案和部分多源数据画像方案,所提方案能够大幅度提高预测精度,具有更高的隐私安全性和算法扩展性。

摘要：针对麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)存在收敛速度慢、稳定性差和易陷入局部最优等问题,提出融合差分进化和混合多策略的麻雀搜索算法(DEH-SSA)。引入反向学习初始化以增加种群的多样性,避免陷入局部最优;加入非线性权重因子改进麻雀发现者的位置更新公式以平衡算法的局部和全局搜索能力,使算法的收敛速度加快;融合差分进化和精英策略增强SSA算法的全局搜索能力并提高算法的收敛精度。在10个基准测试函数上与其它群智能算法进行比较实验,其结果表明,DEH-SSA具有更高的收敛精度、更快的收敛速度和更好的稳定性,通过Wilcoxon秩和检验方法也验证了DEH-SSA算法具有更好的显著性差异。

摘要：针对随机数据增强的不确定性和模型迁移过程中自身性能受限的问题,提出一种基于自动数据增强的不变性跨域行人重识别模型。利用自动数据增强策略对源域和目标域数据进行增强,在ResNet-50中引入外观不变形使图像的外观变化不会影响模型输出,联合交叉熵损失函数和圆损失函数对源域进行监督学习,通过学习目标域内的变化适应源域与目标域数据分布差异。所提模型在公共数据集Market-1501、DukeMTMC-reID和MSMT17上进行比较分析,验证了模型的有效性,结果表明,相比目前一些跨域行人重识别先进算法,所提算法效果有明显提升。

摘要：为了提高无线射频识别(RFID)系统执行身份认证的效率和解决通信双方身份隐私保护问题,提出一种新的轻量级RFID双向认证协议,该协议主要采用ECC密码算法和Hash函数。基于Hash函数、ECC密码算法与或运算,使用随机数生成器生成不可预测的消息认证码以保障双向认证时传输消息的新鲜性;通过椭圆曲线加密算法隐藏通信双方的真实身份,基于ECDLP(椭圆曲线离散对数问题)困难问题,在保证身份隐私的前提下,采用两轮消息交互的模式让通信双方相互验证新鲜的消息认证码来实现协议的双向认证;通过指定密钥种子协商出标签和服务器的共享会话密钥,并设计密钥自动更新机制以实现双方的密钥同步。与部分典型的双向认证协议进行分析对比,所提出的双向认证协议相较同类的双向认证协议最多节省近40%的计算时间和25%的存储空间,并且能够支持多种安全需求和抵抗不同的恶意攻击。

摘要：为加强机床全生命周期管控,加快其供应链建设,调动上下游的积极性,降低整机生产价格,使产品从设计、制造、使用到拆分降解循环,从全生命周期的角度使得产品设计更加完善和合理。文章从评价指标体系、配置评价模型、评价数学模型和环境影响方面对全生命周期机床供应链的评价方法进行研究,提出全生命周期的机床云平台设计,建立全生命周期机床云服务体系架构,并对其进行了评价体系构建,为云技术应用于传统机床业提供了新思路。