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基于区块链和可信执行环境的细粒度访问控制方案研究与应用——以物联网为例

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系统工程理论与实践 2024年第7期44卷 2394-2410页

作者：蒋伟进李恩罗田甜周文颖杨莹湖南工商大学计算机学院长沙410205 湖南信息学院计算机科学与工程学院长沙410151 湘江实验室长沙410205 武汉理工大学计算机与人工智能学院武汉430070

新型物联网技术的普及使得物联网资源的访问和共享需求不断扩大,而现有的物联网访问控制技术显现出的访问策略粗粒度、弱可审计性、缺乏访问过程控制以及过度特权等问题,使物联网设备面临着极大的安全隐患和隐私威胁.基于此,提出了一种... 详细信息

新型物联网技术的普及使得物联网资源的访问和共享需求不断扩大,而现有的物联网访问控制技术显现出的访问策略粗粒度、弱可审计性、缺乏访问过程控制以及过度特权等问题,使物联网设备面临着极大的安全隐患和隐私威胁.基于此,提出了一种以区块链技术为基础的基于加密货币的访问控制模型(cryptocurrency-based access control, CcBAC),可为物联网提供细粒度、有效的可审计性和访问过程控制,并借助可信执行环境来提供更强大的安全性.介绍了访问控制模型的技术原理、特点、研究现状,详细阐述了CcBAC模型框架,并对其进行了形式化定义;同时,对模型中的函数进行了具体的描述,给出了本模型在一般应用场景中的访问控制流程;最后通过理论分析和实验评估验证了本模型的实用性和性能,证实本模型不仅能使资源所有者完全控制对其资源的访问,同时还兼顾访问控制的细粒度和可审计性.

关键词：区块链访问控制物联网加密货币可信执行环境

SiC基底覆多层石墨烯力学强化性能分子动力学模拟

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物理学报 2024年第10期73卷 372-382页

作者：陈晶晶赵洪坡王葵占慧敏罗泽宇南昌理工学院机电工程学院南昌330044 南昌理工学院计算机信息工程学院南昌330044

微机电系统半导体SiC器件覆多层石墨烯的力学强化性能与塑性变形微观研究,将对提升该器件耐久性服役寿命期和强韧化机制理解起到显著作用.因此,本文基于分子动力学法探讨了石墨烯堆垛类型(AA和AB堆垛)和极端使役温度对其接触力学性能(... 详细信息

微机电系统半导体SiC器件覆多层石墨烯的力学强化性能与塑性变形微观研究,将对提升该器件耐久性服役寿命期和强韧化机制理解起到显著作用.因此,本文基于分子动力学法探讨了石墨烯堆垛类型(AA和AB堆垛)和极端使役温度对其接触力学性能(最大承载荷、硬度、杨氏模量、接触刚度)、微结构演化、接触质量、褶皱形貌、位错总长的影响,解释了SiC基底覆多层石墨烯力学强化的原子尺度机制.研究发现:相同使役温度下,随覆石墨烯层数增加,SiC基底微结构的棱柱形位错环演化中越早发生脆断;石墨烯AB堆垛在最大压深时的C-C键断裂会导致石墨烯优异面内弹性变形丧失,以致其最大承载性呈现断崖式下降.研究表明:SiC基底覆三层石墨烯的力学强化性能是纯SiC的2倍,该强化效应不受石墨烯堆垛类型影响,其力学强化机制主要源于多层石墨烯受载加大会引起石墨烯面内褶皱增大,从而增大界面接触刚度,触发界面接触质量减小所致.使役温度升高,会激发原子振动频率增大,诱导界面接触原子数增多,以致界面接触质量增大,而界面接触刚度随之减弱,最终引起SiC基底覆多层石墨烯力学性能随温度升高呈近似直线下降.此外,SiC基底的亚表层应力集中会诱导基底内的微结构产生滑移与演变;基底覆石墨烯层数增加可有效减小基底亚表层的应力集中分布程度,从而对基底起抗载保护作用.

关键词： SiC 多层石墨烯力学强化分子动力学接触刚度

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边缘智能与协同计算:前沿与进展

控制与决策 2024年第7期39卷 2385-2404页

作者：侯祥鹏兰兰陶长乐寇小勇丛佩金邓庆绪周俊龙南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 东北大学计算机科学与工程学院沈阳110819 东南大学移动通信全国重点实验室南京211111

随着万物互联时代的到来,边缘设备规模急剧增加,海量数据在网络边缘产生,人工智能技术的飞速发展为分析和处理这些数据提供了强大的支撑.然而,传统云计算的集中处理模式难以满足用户对任务低时延和设备低功耗的需求,并带来数据隐私泄露... 详细信息

随着万物互联时代的到来,边缘设备规模急剧增加,海量数据在网络边缘产生,人工智能技术的飞速发展为分析和处理这些数据提供了强大的支撑.然而,传统云计算的集中处理模式难以满足用户对任务低时延和设备低功耗的需求,并带来数据隐私泄露的潜在隐患.与此同时,嵌入式高性能芯片的发展显著提升了边缘设备的计算能力,使其能够在边缘侧实时处理部分计算密集型任务.在此背景下,边缘计算和人工智能有机融合,孕育了一种新的计算范式:边缘智能.鉴于此,聚焦边缘智能与协同计算的前沿与进展,首先概述边缘计算、人工智能和边缘智能的相关背景、基本原理与发展趋势;然后从训练、推理和缓存3个方面回顾面向单个设备的边缘智能方法;接着从架构、技术和功能3个维度介绍多个设备合作实现边缘智能协同的相关工作;最后总结边缘智能在工业物联网、智慧城市和虚拟现实等领域的广泛应用.

关键词：边缘智能边缘设备边缘训练边缘推理边缘缓存协同计算

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面向算力网络的智慧调度综述

自动化学报 2024年第6期50卷 1086-1103页

作者：李逸博李小平王爽蒋嶷川东南大学计算机科学与工程学院南京211189 东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室南京211189 广东工业大学计算机学院广州510006

分布异构计算资源通过网络连接形成算力网络(Computing power network,CPN),其以“连”和“算”为核心.针对广分布异构性导致可行解空间巨大、强不确定性导致可行解空间易变、高约束复杂性导致可行解孤岛繁多、多目标性导致冲突目标权... 详细信息

分布异构计算资源通过网络连接形成算力网络(Computing power network,CPN),其以“连”和“算”为核心.针对广分布异构性导致可行解空间巨大、强不确定性导致可行解空间易变、高约束复杂性导致可行解孤岛繁多、多目标性导致冲突目标权衡优化难等挑战,提出一个多层次算力网络体系框架,包括参数化结构化业务管理、三阶段(计划、调度、执行)闭环调度模式、多模态资源管理三个功能.提出支持快速、高效、鲁棒的“算法+知识+数据+算力”的算力网络智慧调度框架,形式化分析可行解空间,解析调度策略关键参数,定性分析调度算法性能与效率的内在关系,详细综述调度算法类型,综述算力网络调度研究进展与发展方向.对比已有相关综述研究,展望算力网络调度未来理论和技术的难点与趋势.

关键词：算力网络云计算边缘计算资源调度知识

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基于聚合物分散液晶薄膜的光场透视混合现实显示系统

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光学学报 2024年第14期44卷 100-110页

作者：陈思李晖李甜苏晨博吴云韬武汉工程大学计算机科学与工程学院智能机器人湖北省重点实验室

为了解决视觉辐辏调节冲突（VAC）问题，本文提出了一种基于聚合物分散液晶薄膜（PDLC）的光场透视混合现实显示系统。该系统利用PDLC的电控可调透过率特性，将投影目标物体的光场信息与真实场景进行有效融合；并基于凸优化理论，提出... 详细信息

为了解决视觉辐辏调节冲突（VAC）问题，本文提出了一种基于聚合物分散液晶薄膜（PDLC）的光场透视混合现实显示系统。该系统利用PDLC的电控可调透过率特性，将投影目标物体的光场信息与真实场景进行有效融合；并基于凸优化理论，提出了适配的光场渲染算法；联合PDLC不同电压下目标物体光场信息的冗余性，以及真实场景与目标物体色彩亮度差异，生成了不同焦深下和谐化虚实场景融合的二维图像。实验结果表明，所提出的系统能呈现高质量、连续焦深和谐化虚实场景融合效果。该系统计算量小、硬件成本低、融合效果佳，可有效解决VAC问题，在透视混合现实显示领域具有极大的应用潜力。

关键词：透视混合现实显示聚合物分散液晶光场渲染虚实融合正则化约束

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基于深度学习的光场显微像差校正

光学学报 2024年第14期44卷 90-99页

作者：王长淼李晖张水平吴云韬武汉工程大学计算机科学与工程学院智能机器人湖北省重点实验室

由于光场显微镜中透镜的固有缺陷以及样品折射率分布不均匀会引起光学像差，这严重影响光场显微成像的质量。引入光场解耦模块，解析获得光场的相位和强度信息；并设计用于光场显微像差校正的相位-强度双路径网络（PCANet）。实验结果... 详细信息

由于光场显微镜中透镜的固有缺陷以及样品折射率分布不均匀会引起光学像差，这严重影响光场显微成像的质量。引入光场解耦模块，解析获得光场的相位和强度信息；并设计用于光场显微像差校正的相位-强度双路径网络（PCANet）。实验结果表明，所提出的方法不仅可实现光场显微像差校正，而且重建出的图像具有高分辨率和清晰的细节边缘；相较于其他传统的图像超分辨率网络，所提方法重建结果的峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）分别提高了15.4%和11.7%。本研究为低成本光场显微像差校正提供了一种高效的方案。

关键词：几何光学光场显微深度学习像差校正高分辨率相位恢复

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叠层模型驱动的书法文字识别方法研究

自动化学报 2024年第5期50卷 947-957页

作者：麻斯亮许勇华南理工大学计算机科学与工程学院广州510006 鹏城实验室深圳518000

基于二维图像的书法文字识别是指利用计算机视觉技术对书法文字单字图像进行识别,在古籍研究和文化传播中具有重要应用.目前书法文字识别技术已经取得了相当不错的进展,但依旧面临很多挑战,比如复杂多变的字形可能导致的识别误差,汉字... 详细信息

基于二维图像的书法文字识别是指利用计算机视觉技术对书法文字单字图像进行识别,在古籍研究和文化传播中具有重要应用.目前书法文字识别技术已经取得了相当不错的进展,但依旧面临很多挑战,比如复杂多变的字形可能导致的识别误差,汉字本身又存在较多形近字,且汉字字符类别数与其他语言文字相比更多,书法文字图像普遍存在类内差距大、类间差距小的问题.为解决这些问题,提出叠层模型驱动的书法文字识别方法(Stacked-model driven character recognition,SDCR),通过使用数据预处理、节点分离策略和叠层模型对现有单一分类模型进行改进,按照字体类别对同一类别不同字体风格的文字进行二次划分;针对类间差距小的问题,根据书法文字训练集图像识别置信度对形近字进行子集划分,针对子集进行嵌套模型增强训练,在测试阶段利用叠层模型对形近字进行二次识别,提升形近字的识别准确率.为了验证该方法的鲁棒性,在自主生成的SCUT_Calligraphy数据集和CASIA-HWDB 1.1,CASIA-AHCDB公开数据集上进行训练和测试,实验结果表明该方法在上述数据集的识别准确率均有较大幅度提升,在CASIA-HWDB 1.1、CASIA-AHCDB和自建数据集SCUT_Calligraphy上测试准确率分别达到96.33%、99.51%和99.90%,证明了该方法的有效性.

关键词：书法文字识别模型驱动节点分离叠层模型精度学习

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基于深度学习的可见光通信系统室内三维定位

光学技术 2024年第2期50卷 201-208页

作者：马玉磊张兵新乡学院计算机与信息工程学院河南新乡453000

针对目前室内可见光通信系统三维定位的准确率与定位速度依然不佳的问题,提出一种基于深度学习的可见光通信系统室内定位方法。首先,设计了一个神经网络将指纹数据编码成二维阵列,利用卷积神经网络学习指纹阵列与目标位置之间的关系;然... 详细信息

针对目前室内可见光通信系统三维定位的准确率与定位速度依然不佳的问题,提出一种基于深度学习的可见光通信系统室内定位方法。首先,设计了一个神经网络将指纹数据编码成二维阵列,利用卷积神经网络学习指纹阵列与目标位置之间的关系;然后,通过粒子群优化算法自动搜索卷积神经网络的超参数,以降低深度神经网络的训练难度。此外,设计了定位数据训练集、验证集与测试集的划分方法,有助于缓解神经网络的过拟合问题,并提高定位准确性。仿真结果表明,所提方法在6×6×4m3室内环境下的平均定位误差为0.024m,平均定位时间为0.478s。

关键词：可见光通信系统室内定位信号强度检测前馈神经网络卷积神经网络指纹正则化

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区域感知实时人像超分辨率重建网络

北京航空航天大学学报 2024年第2期50卷 588-595页

作者：龚柯存周梦琳唐东明西南民族大学国家民族事务委员会计算机系统重点实验室成都610041 西南民族大学计算机科学与工程学院成都610041 成都信息工程大学软件工程学院成都610225

在人像超分辨率重建领域,传统方法通常将整幅图像进行统一处理,导致效率低下。为降低模型的推理时延,提出了一种实时超分辨率重建模型RASR。该模型利用门控单元处理低分辨率图像,识别出人像边缘区域;采用分区重建策略,使用不同尺寸的子... 详细信息

在人像超分辨率重建领域,传统方法通常将整幅图像进行统一处理,导致效率低下。为降低模型的推理时延,提出了一种实时超分辨率重建模型RASR。该模型利用门控单元处理低分辨率图像,识别出人像边缘区域;采用分区重建策略,使用不同尺寸的子模型分别针对包含或不包含人像边缘的区域进行重建。实验结果表明:与现有方法相比,RASR模型在4倍上采样重建场景下的推理时延降低了88%,能够更有效地重建高分辨率人像图像。

关键词：区域感知单图像超分辨率门控单元通道划分块深度学习