计算机
系统级故障诊断是保障多处理器计算机系统运行可靠性的一种重要手段。为了提高系统的诊断能力,增强系统的可靠性,在条件诊断度的基础上Peng等人进一步提出了g正确邻结点条件诊断度,g正确邻结点条件诊断度是一种更加适用于大规模多处理器计算机系统的故障诊断方式。以新型互连网络拓扑结构研究的最新成果--交换交叉立方网络为研究对象,在得到交换交叉立方网络的Rg点连通度的基础上,首次证得交换交叉立方网络(ECQ(s,t))在PMC模型下的g正确邻结点条件诊断度为2g(s+2-g)-1,其中t≥s>g,进而通过模拟实验验证了结论的正确性和有效性。该研究对于理清交换交叉立方网络的可靠性能并有效推动交换交叉立方网络的应用和推广,有着非常重要的理论价值和现实意义。
在网络协议特征提取问题中,已有的基于频率统计和序列比对等算法在时间效率和准确率上有一定缺陷,因此提出了一种基于Simhash的高频相似序列提取方法。针对传统的Simhash算法一般用于文本处理领域的问题,根据二进制序列的特点将协议数据进行“分词”处理,并采用了减少哈希结果长度、降低比较次数等方法进一步提高算法效率,最终使Simhash适合于高频相似序列提取问题。实验结果表明,该算法的平均覆盖率达到74.28%,并且在此准确率的条件下时间效率较高。
生成式对抗网络度卷积对抗网络功能强大,GAN和带有梯度惩罚的但是具有收敛速度慢训练不稳定、生成对抗网络Wasserstein用带有梯度惩罚的Wasserstein另外为了增强判别器提取特征的能力,WGAN-GP、的优点生成样本多样性不足等缺点该文结合条件深条件梯度距离训练对抗网络保证了训练稳定性且收敛速度更该文设计了全局判别器和局部判别器一起打分最提出了一个混合模型;,-,CDCGAN生成对抗网络同时加入条件Wasserstein快后提取判别器进行图像识别c,来指导数据生成;CDCWGAN-GP,,
工业4.0、中国制造2025、智能制造等先进理念的陆续提出,对数字孪生技术的应用范围和深度都提出了更高的要求。对于复杂度较高、管控深度较深的场景,传统的三维数字孪生模型已无法起到指导作用。北京航空航天大学陶飞团队在此背景下创建了数字孪生五维模型,使得动态分析数字孪生系统成为可能。在此基础上,动态追踪分析五要素在系统中的实际运行情况,对其在数字孪生系统中的结构角色作定向分析,建立可与实际数字孪生系统结构单元对应的拓扑结构。在分析研究过程中提出了多重虚拟实体、工作界面集合体等概念,也可为数字孪生技术的实际应用提供理论参考。
漏洞的修复对于应用软件的安全至关重要。为了能够及时地修复所有已知漏洞,安全防护人员需要准确地检测一个安全补丁是否被应用。提出一个基于关键路径的语义层面的漏洞补丁存在性检测工具Patch-Checker,通过找寻一条在漏洞修复前后发生改变的路径,分析其语义特征,生成能代表漏洞补丁的签名信息;利用这一签名信息,在目标程序中找出对应路径进行比较,判断漏洞补丁的应用情况。PatchChecker通过聚焦于单一路径,在提升对细节变化检测能力的同时,避免了未知代码修改带来的干扰。实验表明,PatchChecker能够以较高的准确率检测漏洞补丁是否被应用。
为了解决大型遗留系统日益凸显的性能与安全问题, 保证系统的可靠平稳运行, 分析和研究了遗留系统的性能及安全现状, 并在此基础上提出了优化策略. 分别从前端、数据库、服务器、系统架构、系统安全五个方面阐述了优化方案, 最后结合实例进行了优化策略验证. 验证结果表明, 该方案可以有效提升遗留系统的性能和安全等级.
无摘要
)解决了网络实名制管理的用户信息保护问题,但缺乏不断更新的用户特征信息,容易被他人所用,需要采取必要的措施来保证其实名安全。对此,提出一种EEID与人脸识别的关联方法,建立EEID与人脸特征信息的关联,实现EEID+人脸识别的网络实名制管理。这既保持了EEID的优势,又增加了人脸识别的特征信息获取与更新,更好地实现了用户实名安全的登录管理。在实验室模拟EEID系统测试结果表明,该系统EEID与人脸识别的关联效果好,注册登录成功率高,响应速度快。
为解决传统数据速率变化(DRC)传输算法中因速率震荡造成的高误码率(BER)问题,提出一种基于自适应帧长(AFL)的DRC改进传输算法。首先,在初始化阶段,根据当前信道的参数和以往经验值信息确定初始传输的帧长和传输速率,并进行数据传输。然后,当检测到传输过程中连续两个相同长度帧发送成功后,开始增加帧长;若出现重发帧连续两次重传失败的情况,则在下次传输时将帧长减半。最后,结合当前的帧长计算误帧率,若该值小于预设的阈值,则提高数据传输速率。与RapidMDRC算法相比,该算法的链路平均BER降低了个1.8百分点,链路连通率提高了11个百分点。实验结果表明,所提算法基本消除了速率震荡的现象,能够提高短波通信系统的通信能力。
无摘要
随着安全关键系统对计算性能要求的日趋提高,能够提供更强计算能力而又减少电子设备的体积、重量和功耗的多核处理器将在安全关键领域得到广泛应用.同步语言能够表达确定性并发行为且具有精确时间语义等特性,适用于安全关键软件的建模和验证.目前,同步语言SIGNAL编译器主要支持串行代码生成,较少关注多线程代码生成.提出一种同步语言SIGNAL多线程代码生成工具.首先将SIGNAL程序转换为经过时钟演算的S-CGA中间程序;之后将S-CGA中间程序转换为时钟数据依赖图以分析依赖关系;然后对时钟数据依赖图进行拓扑排序划分,并针对划分结果提出优化算法和基于流水线方式的任务划分方法;最后将划分结果转换为虚拟多线程结构并进一步生成可执行多线程C/Java代码.通过在多核处理器上的实验,验证了所提方法的有效性.
随着现代互联网数据中心的规模越来越大,数据中心面临着能耗、可靠性、可管理性与可扩展性等方面的挑战.同时,数据中心承载的服务多样,既有在线Web服务,也有离线批处理任务.在线任务要求较低的延迟,而离线任务要求较高的吞吐量.为了提高服务器利用率,降低数据中心能耗,当前数据中心往往将在线任务和离线任务混合部署到同一个计算集群中.在混部场景下,如何同时满足在线和离线任务的不同要求,是目前面临的关键挑战.分析了阿里巴巴于2018年发布的含有4034台服务器的混部计算集群在8天内的日志数据(clusterGtraceGv2018),从静态配置信息、动态混部运行状态、离线批处理作业DAG依赖结构等出发,揭示其负载特征,包括任务倾斜与容器部署的相关关系等,根据任务依赖关系与关键路径,提出了相应的任务调度优化策略.
提出一种可有效提高常规预测控制方法控制性能与计算效率的数据驱动自适应非线性模型预测控制方法.首先,为了提高多输出非线性系统最小二乘支持向量回归(leastsquaressupportvectorregression,LS–SVR)建模的精度,考虑各维输出间的耦合关系,采用在目标函数中加入样本整体拟合误差项,实现多输出LS–SVR(multi-outputLS–SVR,M–LS–SVR)预测建模,同时采用粒子群算法优化模型参数;其次,针对动态过程建模的模型失配问题以及由于M–LS–SVR模型复杂导致传统智能算法求解预测控制律缓慢的问题,提出自适应非线性模型预测控制策略,包括两个非线性优化层:第1层采用梯度下降算法实时优化模型和实际过程输出的偏差,以自适应调节模型参数;第2层采用具有全局收敛性和超线性收敛速度序列二次规划(sequentialquadraticprogramming,SQP)算法设计非线性预测控制器,以加速预测控制律的求解速度.Benchmark仿真实例及在高炉炼铁过程的数据试验表明:所提基于M–LS–SVR预测
为有效缓解机器类通信业务场景下的网络接入冲],提出一种基于流量预测的随机接入控制方法。采用一种基于最大Lyapunov指数的预测法,根据小区内参与竞争随机接入的终端数量计算最大Lyapunov指数,判断时间序列的混沌特性,预测下一时刻竞争接入的终端数量。采用自适应统一接入控制(UAC)方式实时调节参与竞争随机接入信道(RACH)的终端数量。仿真结果表明,该方法具有更高的接入成功率和更低的接入冲]率,改善了网络接入状况。
针对GJB899A中规定的可靠性鉴定方法无法应用于机械产品或系统级可靠性指标的验证问题,基于舰炮武器系统特征的基础上简要分析了传统LM法、MML法的应用特点。从任务可靠度的定义出发,简化系统典型任务剖面,构建系统的模拟试验任务剖面,利用GB4087中贝泽一普拉特近似方法给出系统试验方案,并将该方法应用于工程上某舰炮武器系统任务可靠度评估,在最小有效的试验资源消耗的原则下,可以验证系统的任务可靠度水平;最后给出了该方法的简要评价,保证了系统可靠度参数一定的评估精度,较好的适用于舰炮武器系统任务可靠度的验证。
矩阵补全是网络数据信息丢失填补恢复的重要手段,在实际应用中具有重要意义。当前有关矩阵补全的算法存在丢包情况不理想和补全效率较低的问题,提出将加权的方式应用至多层信任网络结构化噪声矩阵补全中。利用压缩感知的方式采集网络数据信息,对得到的数据干扰进行抑制。在空域中对于扰与噪声相结合下的协方差矩阵进行构建,在时域中对得到的协方差矩阵实行平滑操作,同时根据拉格朗日乘子获取可靠性比较强的空域时域滤波权值,实现网络结构化噪声干扰滤除和抑制。基于滤噪操作,引入加权理念,利用赋予不同权值给迹范数中各奇异值,防止采用相同常数闽值化所有奇异值,通过逼近梯度法实现加权矩阵补全目标模型求解,完成课题研究。实验结果显示,所提算法能够高效补全矩阵,补全结果完整性优于文献算法,大大降低了数据丢包率和补全延迟。
无摘要
随着智能移动设备普及化、医疗设备数字化及电子病历结构化的推进,医疗数据呈现爆发增长的特点。在深入研究探讨医疗大数据发展规律,提高对医疗大数据真实价值的认识的同时,如何有效保护数据的隐私安全现已成为广受关注的重要议题。医疗大数据自身特点以及存储环境等都为隐私保护带来了不小的挑战。首先,介绍了医疗大数据的相关概念以及特点。然后,围绕医疗大数据生命周期的四个阶段数据的采集、存储、共享以及分析,分别介绍面临的风险挑战以及相应的隐私保护技术,并对不同技术的优缺点、适用范围等进行分析。在数据采集时,匿名技术、差分隐私可以抵御数据集成融合带来的基于背景知识的攻击。在存储阶段,医疗大数据多存储于云平台,为了数据的机密性和完整性,常使用加密、审计的方法。在数据共享阶段,主要使用访问控制方法来控制获取数据的对象。在数据分析阶段,在机器学习框架下对医疗健康大数据进行隐私保护。最后,针对贯穿医疗大数据生命周期的普遍隐私保护挑战,从管理的层面提出合理的建议。
RFID技术作为物联网领域的关键技术,具有广阔的应用前景。然而RFID设备在读取标签信息时会产生大量冗余数据。因此,RFID数据冗余处理的研究对于减少RFID中间件系统负荷、快速检测出入标签有着重要的意义。之前针对RFID数据冗余过滤的研究往往是单维度、静态场景的简单过滤,无法实现复杂场景下标签的出入检测。因此,本文提出一种名为时间距离布隆过滤器(TDBF)的算法,该算法从时间和空间两个维度进行冗余过滤。与常用的时间布隆过滤器相比,该算法兼顾了RFID标签的读取时间和读取距离,极大的降低了数据的冗余问题。在保证漏读率较低的情况下,极大的降低了数据的误读率。同时该算法支持动态场景中移动标签的冗余过滤,能够较好的满足出入监控需求。
中提取技术术语,利用卡龙的共词分并以此构建专利技术共现网络动态析方法和原则对专利技术主题结构进行分析。李登杰网络主要用于揭示网络的演化过程及规律等[15]基于动态网络对技术创新网络演化机制进行并验证了该方法在刻画技术创新网络了系统分析,考虑到专利技术共现复杂网络演化方面的有效性和动态网络在技术分析中的有效性本文将这两种网络进行结合作为产业共性技术预测方法的基础,。。,。共性技术预测理论基础1的最新发明成果和技术情报的成果未在非专利文献上发表,专利文献中包含世且约,专利文献可以作为技术的预测性本文选择专利文献作为。据世界知识产权组织调查70%90%~95%界上有涵盖着全球最新创新成果因此竞争情报来源[16-18]。共性技术预测的研究对象,,。。,。广泛性、如果一项专利涉及两个或两个