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随机数在密码学和区块链领域扮演着极其重要的角色,如密码学中的安全参数生成、共识机制中的委员会重配置以及电子投票的智能合约应用等.近年来针对不依赖可信第三方的分布式随机数生成技术的研究受到了越来越多的关注,其中基于秘密共享的方案数量最多,但普遍通信复杂度较高,而通信复杂度较低的一些方案通常牺牲了随机数的抗偏置性和不可预测性.另外,现有大多数方案基于同步网络模型,网络假设较强,与现实网络环境不符.本文主要研究基于秘密共享的分布式随机数生成技术,抽象出不同方案的共性并兼容特殊性,以及弱化网络假设和优化通信开销.具体贡献如下:(1)提出了交互的分布式随机数生成通用构造.满足伪随机性、唯一性和鲁棒性安全目标,并使用该通用构造对一个分布式随机数生成方案进行了分析,从而更加证明其通用性;(2)设计了面向异步网络的安全分布式随机数生成方案.将现有方案O(n3)和O(f2n2)的通信复杂度降为O(fn2),将O(fn2)计算复杂度降为O(n2);(3)实现了分布式随机数仿真... 相似文献
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针对基站柜式空调耗电量大的问题,创造性地使用基站分布式冷却的方式,达到精确送风,节能高效的目的.在应用实践中检验了分布式冷却系统实际节能量和应用效果,总结出分布式冷却系统应用场景和范围,为更大范围推广应用DCS分布式冷却系统提供实践依据. 相似文献
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在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。 相似文献
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