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模格上基于非球面高斯的IBE算法研究

模格上基于非球面高斯的IBE算法研究

作者：顾翱翔广州大学

学位级别：硕士

基于身份的加密(Identity-Based Encryption,IBE)直接将用户的身份作为公钥,避免了公钥基础设施中证书的管理开销,简化了管理密码体系的复杂性,适用于海量用户场景。但是基于传统困难假设构造的IBE无法抵抗量子攻击,而格密码因其良好的... 详细信息

基于身份的加密(Identity-Based Encryption,IBE)直接将用户的身份作为公钥,避免了公钥基础设施中证书的管理开销,简化了管理密码体系的复杂性,适用于海量用户场景。但是基于传统困难假设构造的IBE无法抵抗量子攻击,而格密码因其良好的综合性能成为后量子密码中的主流研究方向。因此设计基于格的IBE对后量子时代提供轻量级应用场景下的加密服务具有重要意义。GPV-IBE(Gentry、Peikert和Vaikuntanathan在格上提出的IBE)是目前效率最高的基于格的IBE,但其在困难随机格上的实例化仍然存在空间尺寸庞大、参数选取不灵活等缺点。针对上述问题,该研究基于一系列的优化技术,在模格上实现了面向实用的GPV-IBE算法,具体内容如下。1.为了提供更灵活的参数选取,适配不同的密码应用场景,基于模格给出了更一般的实现框架,通过调整模的维数可以灵活地调整参数。2.为了降低空间尺寸,在目前效率最高的YJW23、JHTW24采样算法的基础上,结合JHT22非球型采样技术,进一步提高了公开参数和用户私钥的尺寸。另外,为了更有效地存储用户私钥,基于r ANS(Range Asymmetric Numeral Systems)编码技术对原像进行压缩存储。3.对于安全性,该研究在理论上,基于Katsumata等人的证明技术和Bert等人模格上的方案,在量子随机预言机模型下给出方案的证明;对于给出的2组参数,基于Core-SVP安全量化模型对方案的实际安全性进行评估。4.为了验证方案的实用性,该研究采用C语言对所设计的方案进行实现。在实现过程中,该论文严格遵循方案的设计思路,确保每一步都符合预期的要求。最终通过C语言实现的方案准确反映其在实际应用中的性能和效果。

关键词：格密码基于身份加密原像采样算法非球面高斯技术

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基于多任务的多智能体系统分布式控制研究

基于多任务的多智能体系统分布式控制研究

作者：顾芙蓉天津职业技术师范大学

学位级别：硕士

随着计算机和网络通信的发展,多智能体系统的研究受到了许多学者的广泛关注,成为系统科学和控制领域的一个研究热点。随着多智能体系统一致性和编队控制理论的发展,多智能体分布式控制在航空航天、智能电子和工业生产领域有着广泛的应用... 详细信息

随着计算机和网络通信的发展,多智能体系统的研究受到了许多学者的广泛关注,成为系统科学和控制领域的一个研究热点。随着多智能体系统一致性和编队控制理论的发展,多智能体分布式控制在航空航天、智能电子和工业生产领域有着广泛的应用,许多学者在这些领域取得了许多研究成果。作为一种一般性的一致性问题,多智能体的组一致性问题已经成为一个重要的研究课题,它是指一组多智能体被划分为多个子组,属于同一子组的智能体达到相同的状态,不同子组分别完成不同的任务。本文首先研究了基于一致性和编队二阶多智能体多任务控制问题,然后研究了在通信时延下的分布控制问题,最后研究具有滞后的领导跟随组一致性情况。基于上述问题,本文分成了三章进行论述,分别是第三、四、五章。首先,将多智能体划分为不同的组,每个组都有不同的任务,对于线性与非线性两种情况,由二阶动力学模型组成的多智能体系统,设计了一个分布式控制协议,并且一组为一致性控制,另一组为编队控制。通过模型转换,将原来的系统转换为等效系统进行理论分析。然后,对较于理想条件下的分布式控制问题,研究具有时滞领导跟随组一致性情况。接着,由于滞后一致性在实际生活中能有许多应用,但在目前的研究结果中,还未出现组一致性研究情况,因此本文研究具有滞后的领导跟随组一致性情况。最后利用Lyapunov稳定性理论和图论相关知识,得到了多任务多智能体系统分布式控制的充分条件。为了保证结果的有效性,通过数值仿真验证所得结果的正确性。

关键词：多智能体系统一致性编队控制时滞多任务非线性动态

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星巴克长春市场营销策略研究

星巴克长春市场营销策略研究

作者：顾贺鹏吉林大学

学位级别：硕士

基于深度学习的WiFi指纹室内定位算法研究

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基于深度学习的WiFi指纹室内定位算法研究

作者：顾吴郡盐城工学院

学位级别：硕士

随着物联网、人工智能、无线通信和传感器技术的迅猛发展和普及,人们对在室内环境中获取基于位置的服务的需求日益增加。因此室内定位技术是近年来科研人员研究的一个重要方向。其中WiFi信号指纹定位凭借其无需额外设备、低成本和易于... 详细信息

随着物联网、人工智能、无线通信和传感器技术的迅猛发展和普及,人们对在室内环境中获取基于位置的服务的需求日益增加。因此室内定位技术是近年来科研人员研究的一个重要方向。其中WiFi信号指纹定位凭借其无需额外设备、低成本和易于实现的特点成为研究热点。它的应用场景广泛,涵盖了超商、学校、公司、等各种室内场所,能够实现高精度的室内定位服务,满足人们的定位需求。由于室内环境中的WiFi信号会受到设备异构、多径效应等因素的影响,采集到的原始RSSI数据往往只有较低的定位精度。并且构建指纹库需要在室内参考点上采集信号,这一过程需要投入大量的时间和人力成本。如何降低采集信号的时间人力成本并设计高准确性、抗干扰的室内定位算法是本文研究的重点问题。具体研究内容和创新点如下:(1)针对室内环境中的多径衰落导致的空间模糊和指纹库指纹特征单一的问题,本文提出了基于一维卷积自编码器的WiFi指纹室内定位算法OCAFLoc。首先,设计派生模块利用原始指纹生成16种派生指纹,以增强指纹特征。然后,提出空间模块以增强参考点之间的空间相关性,缓解空间模糊。之后,设计噪声模块模拟环境噪声,提升处理噪声输入数据的能力。接着,设计一维卷积自编码器模型训练经过派生的指纹数据,学习指纹数据特征。最后,设计相似度度量进行定位。该算法能够增强指纹特征,缓解空间模糊的问题并提高定位精度。根据不同场景下的实验,OCAFLoc相较于CNNLoc、WiDeep和WKNN方法平均定位精度分别平均提升了40.29%、36.44%和51.21%。(2)针对设备异构性导致定位精度低和信息采集成本高的问题,本文提出了基于分层定位网络的扩充DIFF指纹室内定位算法HNEDLoc。首先,设计DIFF指纹以降低设备异构性对模型定位精度的影响。然后,设计生成对抗网络模型生成DIFF指纹增加指纹数量,克服指纹库构建中人工和时间成本高的问题并提高数据的多样性。最后,在(1)中只考虑到了单层场景下的定位,为了满足多建筑物多楼层场景下定位,设计了基于卷积神经网络的分层定位网络。实验结果显示,HNEDLoc能够减少信息采集的人工和时间成本,并且在公开数据集下相较于Scalable DNN、HADNN、CNNLoc、KNN、RF和SVM方法定位精度分别提升了10.33%、28.13%、29.29%、28.74%、33.41%和39.37%。

关键词：室内定位 WiFi指纹卷积神经网络自编码器生成对抗网络

高中地理教师新课程实施质量评价指标体系构建研究

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高中地理教师新课程实施质量评价指标体系构建研究

作者：顾尚安徽师范大学

学位级别：硕士

《普通高中地理课程标准(2017年版2020年修订)》的颁布标志着落实核心素养的高中地理新课程改革全面开展。2017年版高中地理课程标准提出了本次课程改革的主旨,从课程性质与基本理念、学科核心素养与课程目标、课程结构、课程内容、学... 详细信息

《普通高中地理课程标准(2017年版2020年修订)》的颁布标志着落实核心素养的高中地理新课程改革全面开展。2017年版高中地理课程标准提出了本次课程改革的主旨,从课程性质与基本理念、学科核心素养与课程目标、课程结构、课程内容、学业质量和实施建议等方面阐述了课程改革的基本方案。2019年秋季部分地区开始使用新课标教材,标志着新课程正式进入课程实施阶段。一线高中地理教师作为课程实施的主体,其课程实施质量关系着课程改革的成效,是课程改革的关键环节。为了解高中地理教师新课程实施质量的现状,需要对高中地理教师新课程实施质量进行评价,由此,笔者希望构建出高中地理教师新课程实施质量评价指标体系,了解高中地理教师新课程实施质量现状,推进国家课程方案和高中地理课程标准的落实。因此,本文聚焦于高中地理教师新课程实施质量评价指标体系的构建,主要从以下三个方面开展研究:第一,通过对高中地理教师新课程实施质量的基本理论分析,梳理出高中地理教师新课程实施的基本要素,并围绕高中地理新课程实施存在的问题进行教师访谈,得出实施过程中亟待解决的问题和高中地理教师新课程实施质量评价的现实诉求,为高中地理教师新课程实施质量评价的构建提供现实依据和理论基础。第二,结合关注为本采纳模式、CIPP评价模型和课程层级理论搭建高中地理教师新课程实施质量评价指标体系框架,初步确定了高中地理教师新课程实施质量评价指标体系的一级指标,并对一级指标的内涵深入解读,得出二级指标和三级指标。为保证评价指标的合理性和科学性,运用专家咨询法得出最终评价指标体系,包括“理解与态度”“投入与保障”“行动与策略”“结果与反思”4个一级指标,11个二级指标和27个三级指标。对最终的评价指标体系运用层次分析法得出各指标的权重值。第三,对构建的高中地理教师新课程实施质量评价指标体系进行验证。通过对调查问卷的信效度检验,验证了评价指标体系在内容结构上具有有效性和合理性,结合收集到的406份高中地理教师调查问卷进行数据分析处理,分析高中地理教师新课程实施质量的整体表现和群体差异分析以及各维度指标的具体情况,得出如下结论:一是高中地理教师新课程实施质量的现状,即高中地理教师新课程实施质量有待继续提高,整体表现一般;二是高中地理教师新课程实施质量会受到教龄、职称、学校区域和学校类型等不同变量的影响。

关键词：高中地理教师课程实施质量评价指标体系

南美白对虾不同养殖模式中肠道及环境微生物群落结构特征

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南美白对虾不同养殖模式中肠道及环境微生物群落结构特征

作者：顾舒文扬州大学

学位级别：硕士

“双评价”约束和土地利用模拟下的城镇开发边界划定研究 ——以咸阳市为例

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“双评价”约束和土地利用模拟下的城镇开发边界划定研究 ——以...

作者：顾彤西北农林科技大学

学位级别：硕士

基于改进噪声表示的低剂量CT图像解剖学先验去噪方法

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基于改进噪声表示的低剂量CT图像解剖学先验去噪方法

作者：顾凌锐中山大学

学位级别：硕士

X射线计算机断层扫描(CT)已成为临床诊断的重要方式,为临床医生提供了强有力的帮助。但CT检测时产生的辐射对患者产生的伤害不容忽视。近年来,利用低剂量技术降低辐射对人体的影响,已广泛应用于临床诊断。然而,辐射剂量的减少导致投影... 详细信息

X射线计算机断层扫描(CT)已成为临床诊断的重要方式,为临床医生提供了强有力的帮助。但CT检测时产生的辐射对患者产生的伤害不容忽视。近年来,利用低剂量技术降低辐射对人体的影响,已广泛应用于临床诊断。然而,辐射剂量的减少导致投影数据受到污染,使得CT图像在重建时产生大量噪声和伪影,对图像质量和诊断精度产生了不利影响。因此,如何在减少CT扫描剂量的同时提高图像质量,成为了CT成像领域的重要研究方向。目前,深度学习在低剂量CT(Low-dose CT,LDCT)图像去噪方法方面已经取得了不错的效果。然而,现有的低剂量CT图像去噪算法主要集中在改进网络结构和优化损失函数,不能有效地表达噪声,缺乏解剖学的先验知识,并且单一模型无法适用于多种场景,从而限制了其性能和应用。在低剂量CT图像中,噪声呈现复杂多样的混合泊松-高斯分布,这增加了去噪工作的难度。混合泊松高斯分布结合了泊松分布和高斯分布的特点,包含了许多难以预料的噪声特征,因此对深度学习模型的预测构成了巨大挑战。为了对抗这种噪声,有必要专门设计一个模块来处理这种复杂的噪声表示方式。过去的方法一般从随机初始化的权重出发开始训练,但随机初始化的权重中未包含解剖学先验知识,无益于模型的训练。因此,本研究提出了一个预训练框架,以获得解剖学先验,这将有助于处理低剂量CT图像去噪任务。同时,本研究分析发现,当前网络结构在各CT扫描参数、重建参数下的通用性不足,并提出了基于Prompt的多场景通用性优化方案。在使用了该方案后,一个模型可以在多场景下具有不错的表现。基于以上,本文的创新点主要有以下几点:(1)提出了基于分布回归的低剂量CT图像噪声表示模型。通过改善网络建模方式,将噪声建模为通用分布,使用Distribution Regression Layer替代传统的回归层,实现对噪声更准确的预测。同时,为了提升训练速度和预测精度,加入了联合损失函数。并通过消融实验和预测结果可视化来验证了本方法的有效性。(2)提出基于解剖学先验的预训练框架。在预训练的过程中,基于CT图像的序列特性,引导模型学习解剖结构的先验知识,从而提供大量有用的信息。这种学习方式大幅度提高了模型在处理下游任务,即低剂量CT图像去噪任务时的表现。通过优化,预训练框架使模型更有能力理解并处理图像信息,实现了高质量的图像去噪。通过进行可视化实验和有效性讨论,证实了该框架的有效性,验证了设计的合理性。(3)提出了基于Prompt的多场景通用性优化方案。在现有的模型结构下,由于模型能力的限制,在同时训练多种场景的数据时,一个模型往往无法有效应对各种通用场景。因此,本研究利用Prompt Module,引入了可学习的Prompt参数。这种做法可以引导模型进行有效的任务识别、特征选择和场景建模,从而提高了模型的通用性能。实验证明,经过优化后的模型在表现上超过只进行单一场景训练的模型。

关键词：低剂量CT 图像去噪噪声表示解剖学先验

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计算机辅助认知行为治疗对产后焦虑的影响

计算机辅助认知行为治疗对产后焦虑的影响

作者：顾智伟西北师范大学

学位级别：硕士