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基于区块链高效安全的多部门铁路工程数据访问控制策略

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铁道科学与工程学报 2024年第6期21卷 2488-2498页

作者：郑云水刘恒江董昱兰州交通大学自动化与电气工程学院甘肃兰州730070

针对铁路工程建设中各参建部门之间的数据资源,具有共享效率差、利用率低和安全程度不高的问题,提出一种基于区块链(Blockchain)铁路工程数据的共享及安全存储方案来弥补现有的铁路工程数据平台的不足。在工程建设平台中,引入了基于外... 详细信息

针对铁路工程建设中各参建部门之间的数据资源,具有共享效率差、利用率低和安全程度不高的问题,提出一种基于区块链(Blockchain)铁路工程数据的共享及安全存储方案来弥补现有的铁路工程数据平台的不足。在工程建设平台中,引入了基于外包的属性加密技术(Outsourcing-Attribute Based Encryption technology, OABE)、区块链技术和星际文件系统(Interplanetary File System, IPFS)以及边缘节点(Edge Nodes, EN),并提出一种适用于铁路工程建设的多部门区块链与IPFS的协作网络。研究结果表明:当施工现场资源设备有限时,相比于较为传统基于云辅助的密文策略属性基加密技术(Ciphertext Policy Attribute Based Encryption, CP-ABE),通过将铁路工程数据外包给边缘节点,可以更好地为资源受限设备提供大量的计算,减轻设备的计算负担,确保了数据的安全性并且提高了设备的计算效率。而且将铁路工程数据存储在星际文件系统上,避免集中式的服务器机制在故障时造成数据的丢失和泄露。此外,通过使用区块链网络可以提高参建单位之间的数据资源共享效率,增强了数据的利用率,利用区块链的共识性来实现每个参建单位之间数据的一致性,确保了不同参建单位间的信任度。经过安全性证明,采用基于双线性迪菲赫尔曼指数假设(Decision q-Bilinear Diffie Hellman Exponent Assumption, q-BDHE)下具有不可区分性是安全的。实验结果表明,该策略在本地用户计算时间效率上与现有的带关键字搜索的外包属性基加密方案以及属性基加密的方案相比是最优的,可以很好地减轻现场设备的计算负担。

关键词：铁路工程数据区块链关键字搜索外包属性基加密安全性

南京市大学生篮球联赛风险识别及应对策略研究

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南京市大学生篮球联赛风险识别及应对策略研究

作者：凌延南京体育学院

学位级别：硕士

EGCG对咸蛋清中蛋白热聚集行为的调控及在回收脱盐中的应用

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EGCG对咸蛋清中蛋白热聚集行为的调控及在回收脱盐中的应用

作者：凌逍广西大学

学位级别：硕士

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迁移深度卷积神经网络模型秋粮作物泛化识别

遥感学报 2024年第3期28卷 661-676页

作者：张凤张锦水段雅鸣杨志北京师范大学遥感科学国家重点实验室北京100875 北京师范大学地理科学学部北京市陆表遥感数据产品工程技术研究中心北京100875 北京师范大学地理科学学部遥感科学与工程研究院北京100875 青海师范大学高原科学与可持续发展研究院西宁810016

深度卷积神经网络DCNN (Deep Convolutional Neural Networks)具有“端到端”、高效提取多尺度语义特征的优点,被广泛应用于遥感农作物识别中,取得了重要的进展。但深度学习模型需要大量标签样本,获取费时费力、成本高,限制了其广泛使... 详细信息

深度卷积神经网络DCNN (Deep Convolutional Neural Networks)具有“端到端”、高效提取多尺度语义特征的优点,被广泛应用于遥感农作物识别中,取得了重要的进展。但深度学习模型需要大量标签样本,获取费时费力、成本高,限制了其广泛使用。本文基于模型迁移学习策略,将美国农业部统计署作物数据层CDL(Cropland Data Layer)作为作物标签数据,利用伊利诺伊州和印第安州的作物生长季Landsat OLI卫星影像训练2016年—2019年4个单年份模型和2016年—2017年、2016年—2018年两个多年份的U-net模型,将模型直接在美国3个测试区和中国黑龙江省黑河市的2016年—2020年迁移泛化分类。研究结果表明:1)基于CDL训练的U-net模型能够在美国本土推广应用,美国3个测试区的2016年—2020年的时间泛化总体精度在80%以上,玉米识别精度高于大豆,说明了模型在空间上具有很好的迁移能力。(2)对于黑河市秋粮,多年玉米识别总体精度平均高出大豆3%,原因是玉米种植地块更为规整、种植规模更大,单年份秋粮识别总体精度69%—79%,但多年份模型要优于单年份模型,这可能是随标签样本数量增多提升了训练样本的代表性,将中国与美国秋粮种植的差异通过样本数量的增加得以弥补,模型迁移到中国黑河区域的精度均低于美国本土,这是由于洲际间气候、作物物候、种植农业景观等差异导致遥感特征不一致,导致模型泛化能力降低。

关键词：遥感迁移学习 CDL 时空泛化大豆玉米

多模态视域下秦腔剧本英译研究 ——以《满江红》译本为例

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多模态视域下秦腔剧本英译研究 ——以《满江红》译本为例

作者：凌欢西安理工大学

学位级别：硕士

随着中国综合国力的不断提升,中国优秀传统文化在世界范围内的传播也在不断增强。中国传统戏剧的翻译和研究日益受到学界的关注。秦腔作为中国传统戏剧的一个重要分支,其文本具备多模态形式特征,集表演、文学和音乐于一体。因此,基于多... 详细信息

随着中国综合国力的不断提升,中国优秀传统文化在世界范围内的传播也在不断增强。中国传统戏剧的翻译和研究日益受到学界的关注。秦腔作为中国传统戏剧的一个重要分支,其文本具备多模态形式特征,集表演、文学和音乐于一体。因此,基于多模态理论的秦腔翻译研究对于秦腔翻译过程中的整体意义构建以及秦腔文化的对外传播具有重要意义。多模态话语是通过多种交际模式(如语音、色彩、文字等.)进行信息传播的话语模式。近年来,多模态话语研究得到学界越来越多的重视。本文基于多模态理论的现有研究成果,借鉴张德禄提出的多模态话语分析理论架构,以Kress与van Leeuween为代表所构建的“视觉模态”、“听觉模态”和“语言模态”为切入点,对秦腔剧本《满江红》在文化、语境、内容、表达四个层面的英译过程进行案例分析,探索其翻译策略与方法。本文的主要研究内容包括:文化层面的中国文化意象和历史事件的翻译;语境层面的情境语境中的修辞格翻译;内容层面以人际语义为基础的秦腔对白词的翻译;表达层面上基于听觉模态和视觉模态下的秦腔唱词翻译。本文研究表明,多模态理论对于多模态话语的秦腔剧本的翻译具有一定的指导作用。基于语言模态、视觉模态、听觉模态三维度的秦腔翻译与研究,不仅有助于译者更好地把握秦腔剧本的整体意义,提升秦腔剧本的整体翻译质量,而且可以拓展多模态理论研究与应用范围,进一步丰富秦腔剧本的英译研究,推动秦腔文化走出国门走向世界。

关键词：多模态理论秦腔剧本《满江红》多模态话语分析秦腔翻译

污泥组分及水热碳化条件对水热炭吸附特性的调控及机制研究

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污泥组分及水热碳化条件对水热炭吸附特性的调控及机制研究

作者：凌肖龙南京信息工程大学

学位级别：硕士

多级混合极性Reed-Muller逻辑电路功耗优化

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第4期36卷 615-624页

作者：赵子豪储飞王伦耀夏银水宁波大学信息科学与工程学院宁波315211

针对多级混合极性Reed-Muller(MPRM)电路功耗优化问题,提出一种基于列表法和onset法的多级MPRM功耗优化算法.对于电路的各个割集,结合列表法和多输入AND/XOR门低功耗分解模型,遍历所有极性下的二级MPRM最优功耗函数;然后在二级MPRM函数... 详细信息

针对多级混合极性Reed-Muller(MPRM)电路功耗优化问题,提出一种基于列表法和onset法的多级MPRM功耗优化算法.对于电路的各个割集,结合列表法和多输入AND/XOR门低功耗分解模型,遍历所有极性下的二级MPRM最优功耗函数;然后在二级MPRM函数的基础上,通过onset法得到多级MPRM函数,对其中的多输入AND/XOR门进行低功耗分解.在MCNC和EPFL测试集上的实验结果表明,与原电路相比,所提算法的平均功耗优化率达到49.90%和27.87%;与二级MPRM功耗优化算法相比,该算法的平均面积优化率为20.52%,平均功耗优化率达到21.24%.

关键词：多级混合极性Reed-Muller 功耗优化逻辑综合

英语情感叙实谓词中的隐性否定及英语学习者对它的认知

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英语情感叙实谓词中的隐性否定及英语学习者对它的认知

作者：凌婵广西大学

学位级别：硕士

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面向导购机器人的图文跨模态检索算法研究

面向导购机器人的图文跨模态检索算法研究

作者：水翔宇山东交通学院

学位级别：硕士

由于人工智能的兴起,导购机器人在智能零售领域扮演着重要角色,其中图文跨模态检索技术在提升其服务水平方面具有优势。图文跨模态检索,也称为图文匹配,该技术通过将图像与文本信息进行关联,实现了从图像到文本、从文本到图像的跨模态检... 详细信息

由于人工智能的兴起,导购机器人在智能零售领域扮演着重要角色,其中图文跨模态检索技术在提升其服务水平方面具有优势。图文跨模态检索,也称为图文匹配,该技术通过将图像与文本信息进行关联,实现了从图像到文本、从文本到图像的跨模态检索,为用户提供了更加丰富、便捷的信息检索体验。然而,由于图像和文本之间存在着语义上的不一致性和信息表达的差异性,导致图文跨模态检索技术在实际应用中面临诸多挑战。目前主流的方法通常首先检测图像中的显著区域,然后寻找这些区域与文本单词之间的关联性。然而,这些方法主要关注图像中显著区域的特征,而忽略了图像不同区域之间的相关性,并且未充分利用图像区域属性标签,从而无法捕捉到图像和文本中更细节的语义信息,导致图文检索精度不够高。此外,尽管区域-词对构成了跨模态的局部匹配,但当从图像-文本关系的全局视角来看时,它们可能导致相关性的测量不准确。此外,跨模态注意机制可能会引入冗余或不相关的区域单词比对,这会降低检索精度并限制效率。为了解决这些问题,我们提出了以下方法:(1)传统方法往往关注显著区域并且忽略区域间的关联性。针对此类问题,本研究提出了基于图注意力网络的多级语义增强方法。通过联合学习构建全局区域特征图,加强了图像的语义清晰度。在文本端,引入了双层聚合文本网络,以维持语义完整性。此外,利用图注意力网络进一步优化全局图像和文本特征,提升图像-文本跨模态匹配效果。(2)针对全局视角相关性测量不准确和隐式匹配方法中的冗余问题,本研究提出了基于双重感知注意力和本地全局相似度融合框架。通过综合全局和局部相似性融合,建立更准确的图像和文本对应关系。整合了双重感知-注意力机制来学习图像和文本之间的关系,利用注意力极性来确定匹配程度,并更好地考虑上下文和语义信息,从而减少来自无关区域的干扰。(3)实验结果证明,我们提出的模型在Flickr30K和MSCOCO两个基准数据集上优于现有方法,为提升导购机器人的检索性能和服务水平提供了有效的技术支持。

关键词：跨模态检索导购机器人注意力机制图文匹配