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改进PBFT算法的配电物联网接入认证方法

计算机工程与应用 2024年第2期60卷 279-287页

作者：张铭泉杨甜朵春红华北电力大学(保定)计算机系河北保定071003

随着物联网与配电网深度融合,海量终端设备接入系统给配电物联网安全稳定运行带来巨大挑战。针对传统身份认证方式过于中心化且无法承载大规模终端等现状,设计一种基于区块链共识机制的配电物联网终端接入认证方法。由配电物联网网关负... 详细信息

随着物联网与配电网深度融合,海量终端设备接入系统给配电物联网安全稳定运行带来巨大挑战。针对传统身份认证方式过于中心化且无法承载大规模终端等现状,设计一种基于区块链共识机制的配电物联网终端接入认证方法。由配电物联网网关负责对待接入终端节点登记注册,采用共识算法进行分布式认证,将合法终端上链存储。在传统PBFT算法的基础上,设计了配电物联网终端共识算法。该算法引入权重机制,根据终端节点权重选取认证节点,缩小共识规模;引入可验证随机函数增强主节点安全,避免启动视图切换协议,提高共识效率;结合实际应用场景优化一致性协议,降低通信开销。实验分析表明该方法可有效规避多种网络攻击,通信开销和吞吐量优于其他方法,系统抗攻击性较强,满足配电物联网对认证效率和系统可靠性等要求。

关键词：配电物联网区块链接入认证共识算法权重机制可验证随机函数(VRF)

荧光原位杂交检测骨与软组织肿瘤EWSR1基因重排的临床应用价值及不典型信号分析

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中华病理学杂志 2024年第5期53卷 458-463页

作者：李兰张铭张婷婷丁宜首都医科大学附属北京积水潭医院病理科北京100035

目的探讨应用荧光原位杂交(FISH)检测骨与软组织肿瘤EWSR1基因重排的临床应用价值并对出现不典型信号的病例进行分析。方法收集首都医科大学附属北京积水潭医院2014—2021年应用FISH检测EWSR1基因重排的病例,分析其用于诊断相关骨与软... 详细信息

目的探讨应用荧光原位杂交(FISH)检测骨与软组织肿瘤EWSR1基因重排的临床应用价值并对出现不典型信号的病例进行分析。方法收集首都医科大学附属北京积水潭医院2014—2021年应用FISH检测EWSR1基因重排的病例,分析其用于诊断相关骨与软组织肿瘤的临床应用价值并对FISH检测结果呈不典型信号的病例进行二代测序以进一步分析。结果应用FISH检测EWSR1基因重排病例211例,检测成功205例(205/211,97%),失败6例(6/211,3%)。6例检测失败病例中,4例因骨组织脱钙不当未检测到荧光信号,1例因切片太厚信号重叠无法判读,1例因信号扩增且杂乱无法判读。205例检测成功病例中,阳性122例(122/205,59%),不典型阳性8例(8/205,4%),阴性75例(75/205,37%)。阳性者其阳性细胞百分数为34%~98%,其中120例(120/122,98%)阳性细胞百分数>50%。205例检测成功病例中,156例组织学诊断为尤因肉瘤,其中阳性110例(110/156,71%),不典型阳性7例(7/156,4%),阴性39例(39/156,25%)。9例组织学诊断为软组织透明细胞肉瘤,其中阳性6例(6/9),不典型阳性1例(1/9),阴性2例(2/9)。5例组织学诊断为骨外黏液样软骨肉瘤,其中阳性2例(2/5),阴性3例(3/5)。3例组织学诊断为血管瘤样纤维组织细胞瘤,其中阳性2例(2/3),阴性1例(1/3)。2例组织学诊断为软组织肌上皮瘤,其中阳性1例(1/2),阴性1例(1/2)。1例组织学诊断为嗅神经母细胞瘤,结果为阳性。检测其他肿瘤29例,包括骨肉瘤、滑膜肉瘤、恶性黑色素瘤等,均为阴性。以组织学为金标准,将不典型阳性按阴性考虑,以29例其他肿瘤为对照组病例,检测EWSR1基因重排诊断尤因肉瘤的灵敏度为71%,特异度为100%;诊断软组织透明细胞肉瘤的灵敏度为67%,特异度为100%;诊断骨外黏液样软骨肉瘤的灵敏度为40%,特异度为100%;诊断血管瘤样纤维组织细胞瘤的灵敏度为67%,特异度为100%;诊断软组织肌上皮瘤的灵敏度为50%,特异度为100%;诊断嗅神经母细胞瘤的灵敏度为100%,特异度为100%。8例具有不典型阳性信号的病例中4例有足够组织材料送检二代测序,结果均证实存在EWSR1基因重排,形成的融合基因分别为EWSR1::FLI1(尤因肉瘤)、EWSR1::NFATC2(EWSR1::NFATC2肉瘤)、EWSR1::ATF1(软组织透明细胞肉瘤)和EWSR1::NR4A3(骨外黏液样软骨肉瘤)。结论应用FISH检测EWSR1基因重排对骨与软组织肿瘤的诊断具有重要意义。对于出现不典型信号病例的解读要紧密结合组织形态,必要时应用其他分子检测方法验证。

关键词：骨肿瘤软组织肿瘤原位杂交荧光基因重排

基于Kano-AHP的智能穿戴首饰产品设计研究

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包装工程 2024年第S1期 220-227页

作者：吴越俞书伟张铭胡锦虹中国计量大学

目的通过Kano-AHP方法解决智能首饰如何寻找设计痛点问题，以及精准定位用户需求使用AIGC进行设计创新。方法通过文献分析和需求分析对智能首饰的各设计问题要素进行分类；再以Kano对用户需求划分层次；将划分层次采用AHP构建智能首... 详细信息

目的通过Kano-AHP方法解决智能首饰如何寻找设计痛点问题，以及精准定位用户需求使用AIGC进行设计创新。方法通过文献分析和需求分析对智能首饰的各设计问题要素进行分类；再以Kano对用户需求划分层次；将划分层次采用AHP构建智能首饰外观功能要素的需求模型，计算并总结不同种类智能首饰在各层级功能外观方面的需求权重，得出设计痛点，并以设计痛点的关键词生成AIGC草案，运用设计评价对草案进行评估，并得出最终设计方案。结果通过Kano-AHP方法探索了一条通过智能首饰设计痛点发掘定量化，以AIGC设计结果导出可评价化的设计方法，完成了对智能首饰设计从痛点产出到方案的实现。结论通过Kano-AHP方法寻找智能首饰设计痛点，并通过AIGC设计落地的设计方法能够为未来智能首饰设计提供一种可量化的设计方法，为同类智能穿戴产品研发提供参考。

关键词：智能首饰可穿戴AIGC 用户需求 Kano-AHP

ZnO(110)衬底上单层黑磷烯的外延生长

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Chinese Journal of Chemical Physics 2024年第1期37卷 79-86,I0029-I0035,I0118页

作者：赵程宇张铭军赵宋焘李震宇青岛科技大学化学与分子工程学院光电传感与生命分析教育部重点实验室青岛266042 中国科学技术大学精准智能化学重点实验室合肥230026

二维黑磷烯作为新一代半导体材料,具有可调带隙和高载流子迁移率等优点,具有广阔的应用前景.但二维黑磷烯目前还不能直接大规模制备,限制了其进一步的研究和应用.分子束外延是一种广泛使用的具有较高外延质量的单晶薄膜生长方法,在制备... 详细信息

二维黑磷烯作为新一代半导体材料,具有可调带隙和高载流子迁移率等优点,具有广阔的应用前景.但二维黑磷烯目前还不能直接大规模制备,限制了其进一步的研究和应用.分子束外延是一种广泛使用的具有较高外延质量的单晶薄膜生长方法,在制备二维黑磷烯方面具有广阔的应用前景.本文基于密度泛函理论计算筛选了ZnO(110)、GaN(110)、BP(110)和SiC(110)四种潜在的衬底,研究了二维黑磷烯在这些衬底上的生长情况.研究表明,ZnO(110)上的黑磷单层及团簇结构是稳定的,且磷在该表面扩散特性也有助于磷团簇的成核生长.本研究为高效制备二维黑磷烯及其他二维材料提供了有益的指导.

关键词：黑磷烯外延生长密度泛函理论从头算分子动力学过渡态理论方法

基于人群流动和地理关联的城市活跃区域发现算法研究

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基于人群流动和地理关联的城市活跃区域发现算法研究

作者：张铭凯广州大学

学位级别：硕士

随着中国经济的快速发展和城市化进程的加速,城市空间的合理利用与规划关系到城市的可持续发展和居民的生活质量。城市活跃区域,作为城市中人群活动的密集地带,是智慧城市技术发展的基础性数据单元。通过对城市活跃区域的发现,城市管理... 详细信息

随着中国经济的快速发展和城市化进程的加速,城市空间的合理利用与规划关系到城市的可持续发展和居民的生活质量。城市活跃区域,作为城市中人群活动的密集地带,是智慧城市技术发展的基础性数据单元。通过对城市活跃区域的发现,城市管理者可以更好地理解城市功能布局,优化城市结构,提升城市服务功能,从而提高居民的生活质量。人群流动作为城市区域“活跃”的主要因素,是探究城市活跃区域不可忽视的重要视角。人群流动数据能够直接反映城市居民的日常活动模式和行为习惯,使得活跃区域的识别更加符合实际的区域活跃动态。在城市活跃区域的识别算法中,地理关联性的考量确保了同一区域内人群流动的轨迹点之间不仅流动性较强,在空间上也相对接近。通过结合人群流动和地理关联,算法能够避免将地理上分散的点错误地视为一个活跃区域,从而提高了活跃区域识别的准确性和实用性。现有的城市活跃区域发现方法缺乏对数据中人群流动和地理关联信息的充分利用。此外,部分方法存在参数敏感性问题,即算法结果的质量高度依赖于所预设的参数数值。为了解决这些问题,本文提出了一种基于人群流动和地理关联的城市活跃区域发现算法,主要创新点如下:(1)综合考虑人群流动和地理关联性:在城市活跃区域发现算法中,本文分别基于多维度人群流动指标设计了城市区域活跃度,基于地理关联性设计了轨迹点相关活跃区域的合并策略。通过综合考虑人群流动和地理关联性,算法能够更准确地识别出城市中的活跃区域,并揭示轨迹点相关活跃区域之间的内在联系和相互作用。(2)自适应参数确定机制:文章引入了一种基于最小熵原理的自适应参数确定机制,该机制能够自动调整城市区域活跃度指标中的参数,避免了算法对预先设定参数的依赖,并提高了算法在不同数据的适用性。(3)无需预设活跃区域数量:本文的提出的方法能够根据数据特征自然地揭示活跃区域的数量和范围,无需用户预先设定活跃区域的数量。这使得算法更加符合城市活跃区域发现的自动化要求。(4)真实数据实验验证:本文在公开的用户签到数据上开展了算法评估,展示了算法所发现的活跃区域的指标分数表现和具体案例的有效性,验证了算法在城市活跃区域发现的应用潜力。

关键词：智慧城市活跃区域人群流动地理关联

教育强国建设的价值遵循、基本路径与动力机制

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西北师大学报（社会科学版） 2024年第2期61卷 57-64页

作者：张铭凯靳玉乐西南大学教育学部重庆400715 深圳大学教育学部广东深圳518060

教育强国建设是新时代教育高质量发展的题中之义和战略举措,对中国式现代化深入推进和中华民族伟大复兴具有先导意义。作为一项复杂的系统工程,教育强国建设特别需要以价值遵循的坚守厚植建设之根,以基本路径的厘定奠实建设之基,以动力... 详细信息

教育强国建设是新时代教育高质量发展的题中之义和战略举措,对中国式现代化深入推进和中华民族伟大复兴具有先导意义。作为一项复杂的系统工程,教育强国建设特别需要以价值遵循的坚守厚植建设之根,以基本路径的厘定奠实建设之基,以动力机制的激活赋能建设之实。教育强国建设的基本路径在于着力推进教育理念、教育体系、教育制度、教育内容、教育方法和教育治理的全面且深入现代化。教育强国建设需要久久为功,澄明并构建适切的动力机制是建设实践持久推进的重要保障。动力机制的构建关键在于廓清内部改革重心以释放内生动力、完善对外开放战略以激活外源动力、深化协同共建共识以凝聚多方合力、探究科学思维方法以提升动力效能和瞄准中国式现代化以实现动能创生。如此,教育强国建设的实践方可扎实推进,教育强国目标才能稳步实现,进而为中华民族伟大复兴提供更有力的支撑。

关键词：教育强国教育现代化立德树人高质量发展改革创新

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平滑交互式压缩网络的红外小目标检测算法

西安电子科技大学学报 2024年第4期51卷 1-14页

作者：张铭津周楠李云松西安电子科技大学通信工程学院陕西西安710071

红外小目标检测是对地观测、抢险救灾等诸多领域的重要课题,一直受到学界的广泛关注。由于红外小目标通常只占据几十个像素且分布在整个背景中,因此大范围内探索图像特征之间的语义信息以挖掘目标与背景之间的差异对检测性能的提升至关... 详细信息

红外小目标检测是对地观测、抢险救灾等诸多领域的重要课题,一直受到学界的广泛关注。由于红外小目标通常只占据几十个像素且分布在整个背景中,因此大范围内探索图像特征之间的语义信息以挖掘目标与背景之间的差异对检测性能的提升至关重要。然而,传统卷积神经网络的编码局域性与计算资源的巨大需求削弱了网络捕获小目标形状和位置的能力,极易产生漏检与虚警。基于此,提出了一种平滑交互式压缩网络模型,主要包含平滑交互模块与交叉关注模块。平滑交互模块在拓展特征图感受野的同时增添其依赖性,提升了网络在复杂背景条件下检测性能的鲁棒性。交叉关注模块综合考量信道的贡献度与剪枝的可解释性,从而动态融合不同分辨率的特征图。最后,在公开的SIRST数据集和IRSTD-1K数据集上的大量试验结果表明,提出的网络可以有效地解决目标丢失、虚警率高、视觉效果不佳等问题。以SIRST数据集为例,与性能第2的模型相比,IoU、nIoU和P_(d)分别提高了约3.05%、3.41%和1.02%;F_(a)和FLOPs分别降低了约33.33%和82.30%。

关键词：红外小目标检测深度学习网络编码模型压缩

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基于改进Faster R-CNN的变电站设备外部缺陷检测

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智能系统学报 2024年第2期19卷 290-298页

作者：张铭泉邢福德刘冬华北电力大学计算机系河北保定071003

针对变电站设备外部缺陷目标检测任务中目标形状多样,周围环境复杂,当前代表性算法识别准确度低,错检漏检严重的问题,对比了众多目标检测算法在变电站设备缺陷数据集上的检测结果,检测精度较高的是添加了特征融合金字塔结构的Faster R-C... 详细信息

针对变电站设备外部缺陷目标检测任务中目标形状多样,周围环境复杂,当前代表性算法识别准确度低,错检漏检严重的问题,对比了众多目标检测算法在变电站设备缺陷数据集上的检测结果,检测精度较高的是添加了特征融合金字塔结构的Faster R-CNN(faster region-based convolutional network)算法,但其对小目标物体和设备渗漏油的检测精度仍有提升空间,为此设计一种基于Faster R-CNN的改进算法。改进算法通过对输入图像进行数据增强,在网络中添加SPP(spatial pyramid pooling)结构以及改进特征融合方式,对分类以及边界框回归损失函数进行改进的方式来提高缺陷的检测精度。与原Faster R-CNN算法进行对比,改进算法在变电站设备缺陷目标检测数据集的检测结果中AP(average precision)(0.5∶0.95)提高了2.7个百分点,AP(0.5)提高了4.3个百分点,对小目标物体的检测精度也提高了1.8个百分点,试验结果验证了该方法的有效性。

关键词：变电站设备外部缺陷深度学习目标检测卷积神经网络 Faster R-CNN 特征提取特征融合金字塔结构损失函数

改进单点定位模型的轻量级端到端文本识别方法

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智能系统学报 2024年

作者：曹锦纲张泽恩张铭泉华北电力大学控制与计算机工程学院华北电力大学复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心

针对现有文本识别方法推理速度慢、模型参数量大的问题，提出一种改进单点定位模型（single-point scene text spotting， SPTS）的轻量级端到端文本识别方法。首先，引入PP-LCNet作为骨干网络进行特征提取；接着，在解码器之前设计三... 详细信息

针对现有文本识别方法推理速度慢、模型参数量大的问题，提出一种改进单点定位模型（single-point scene text spotting， SPTS）的轻量级端到端文本识别方法。首先，引入PP-LCNet作为骨干网络进行特征提取；接着，在解码器之前设计三局部通道注意力模块，通过3种不同尺度的一维卷积增强通道间的信息交互；然后，提出用局部增强注意力模块替换原解码器中的前馈网络部分，通过深度可分离卷积增强文本特征空间关联性；再后，在各层解码器之后设计标记选择模块，通过显著性标记突出文本特征，减少无关像素的累积；最后，通过自回归解码方式预测出相应识别结果。将所提方法在Total-Text、CTW1500和ICDAR2015数据集上进行试验，并与6种先进方法（ABCNet、MANGO、ABCNet v2、SPTS、SwinTextSpotter和TESTR）对比。相比于SPTS方法，所提方法的推理速度分别提高了19.6帧/s、35.7帧/s和21.1帧/s，参数量减少了70.7%，证明了所提方法的有效性。

关键词：注意力模块自回归解码轻量级网络单点定位文本识别