摘要：直接设计对于图的加密算法比较困难,为此,提出了2种解决方案.一是借鉴二维易辛模型简单高效和局部化的优点;二是将图的加密问题转换成较简单问题的组合.通过改进基本的易辛模型设计了用于一维数据、二维数据、树结构的加密算法,最终实现了图的加密.分析和实验结果表明,该方法可以实现图加密所要求的可逆性、多样性、高效性、随机性和扩散性等.

摘要：Winograd转置卷积算法是现场可编程门阵列中广泛使用的卷积加速方法,可通过分组后执行Winograd卷积来解决转置卷积的零填充问题。然而该方法需要对输入特征映射和卷积核进行分组运算,且需要对运算结果进行重组,以生成完整的输出特征映射,复杂的元素坐标计算增加了设计的复杂度。针对上述问题,提出一种采用统一转换矩阵计算Winograd转置卷积的方法,使用统一的转换矩阵代替对输入特征映射和卷积核进行分组,有效解决了重叠求和、零填充、卷积核翻转、分解和重组等问题。并在该方法的指导下,结合数据重用、双缓冲区设计和流水线等方法,完成了现场可编程门阵列上转置卷积的加速器的设计。选择高斯-泊松生成对抗网络进行实验验证,并与主流的转置卷积设计方法进行了综合比较。实验结果表明,提出的方法可有效降低资源消耗和功耗,加速器的有效性能比现有的转置卷积方法提高了约1.13至23.92倍。

摘要：蓝牙和VoIP(voiceoverIP)技术成熟,为无线IP电话的发展提供了依据。将两种技术结合起来,提出一种实现无线IP电话的新方法。在介绍蓝牙和SIP(sessioninitiationprotocol)的应用模型和网络协议层次基础上,验证了蓝牙无线接入VoIP网关的可行性,比较详细地介绍了系统的软硬件设计方案,对下一步工作进行了展望。

摘要：当前,相关定位设备及数据库技术的发展使得模拟和查询位置或形状随时间变化的移动物体成为可能。设计时空查询语言是构建移动对象数据库必不可少的步骤。本文在前人研究成果的基础上,提出了时空数据类型以及为了在移动对象数据库中进行时空查询而引入的相关操作符。

摘要：多通道数据采集[3,5]系统是工业CT(IndustrialComputedTomography)[4]系统图像处理必不可少的环节,是获取图像信息、研究图像内容的基础。如何实时采集、存储这些庞大的数据是工业CT系统要解决的重要问题之一。介绍了工业CT数据采集系统体系结构的设计方法,主要针对工业CT机的多通道数据采集系统进行设计,论述了多通道数据采集系统的总体设计、模块设计、PCI(PeripheralComponentInterconnect,外围部件互连)总线高速多通道数据采集系统硬件接口设计方法,给出了系统的设计与实现方案。克服了系统中的有关数据传输速率、可靠性等方面的问题,以及提高数据传输过程中抗干扰能力等方面的问题。

摘要：角色分配是机器人动作协调过程中必须解决的问题之一.角色分配的数学本质就是一种二部图的匹配问题,仿人智能控制器控制决策的二次映射结构提供了一种具有普适意义的控制结构以解决这类控制问题.以此为基础,提出了由决策分配策略选择器、角色分配策略库、角色冲突协调器以及时序系统构成的基于仿人智能控制的角色分配器结构模型作为角色分配的参考模型,总结了这种角色分配器的设计方法.最后介绍了这种模型在足球机器人系统中的运用实现.在实际足球机器人系统(MiroSot系统)中的成功运用证明了该模型的有效性.

摘要：随着对海量数据处理的广泛需求,对数据库系统的性能也提出了更高的要求。本文介绍了一种带快照的混合数据库系统的设计。它在传统数据库系统基于磁盘存储的基础上,选择部分需被频繁或快速访问的数据以快照的形式组织在主存中,从而兼顾了处理海量数据和快速响应用户访问要求两方面的需求。最后,简要给出了一个在地理信息系统中的应用实例。

摘要：车载自组织网络(VANET)中有关安全的信息无疑具有最高优先级,应为其设计低延迟、高准确率的信息传递算法,基于此,提出一种基于认知代理的紧急数据处理算法。为每个簇分配三种代理,数据采集代理与数据传递代理独立、并行地工作,提高了整体处理的效率;紧急数据的聚集过程中,基于回归模型,过滤其中的冗余信息与重复信息,提高了数据紧凑度。实验结果表明,相较于其他仅针对数据传输的VANET路由算法,算法的端到端延迟与控制信息的开销较低。

摘要：为了应对终端设备网络带宽受限对联邦学习通信效率的影响,高效地传输本地模型更新以完成模型聚合,提出了一种冗余数据去除的联邦学习高效通信方法。该方法通过分析冗余更新参数产生的本质原因,根据联邦学习中数据非独立同分布特性和模型分布式训练特点,给出新的核心数据集敏感度和损失函数容忍度定义,提出联邦核心数据集构建算法。此外,为了适配所提取的核心数据,设计了分布式自适应模型演化机制,在每次训练迭代前动态调整训练模型的结构和大小,在减少终端与云服务器通信比特数传输的同时,保证了训练模型的准确率。仿真实验表明,与目前最优的方法相比,所提方法减少了17%的通信比特数,且只有0.5%的模型准确率降低。

摘要：对传统的Web服务选择算法进行分析,并指出其在动态环境下存在的问题。为了解决该问题,提出了基于协同过滤算法的个性化Web服务选择方法,并设计了一个动态的Web服务选择架构,架构使用协同过滤算法对Web服务的服务质量(QoS)值进行预测并选择最优的Web服务以满足用户的需求。使用150万条真实Web服务的QoS数据与其他4类算法进行了对比实验,结果表明所提方法的可行性和准确性。