面向异步网络的安全分布式随机数通用构造

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...     

前言北大核心

20世纪60年代以来,激光和光纤的相继出现催生了新一代光纤通信技术,引领了信息技术的变革。伴随光纤通信技术发展而迅速发展起来的光纤传感技术,是以光波为载体、光纤为媒质,感知和传输外界物理信息的新型传感技术,具有抗电磁干扰、耐腐蚀、高灵敏度、轻质量、小体积、可嵌入(物体)、方便大规模组网进行分布式测量等优良特点,是衡量一个国家信息化程度的重要标志。我国从20世纪70年代末开始研究光纤传感器,与国际基本同步,经过四十多年的发展,我国光纤传感技术日趋完善,研制的传感器种类繁多,包括敏感转动、速度、压力、电流、声波、位移、磁场、液位、应变等物理量的光纤传感器,部分已经在实际场景中获得广泛应用,有力支撑了我国经济的高速发展。光纤传感已成为传感器领域的一个重要分支,具有旺盛的生命力和广阔的市场前景。     

以雷电机理诠释大底盘建筑群电源SPD配置

引入雷电冲击电流分时段特性的重要机理,在细究电感特性的基础上,以电感线路电流不能突变为原理,解释说明雷击建筑物时的高电位在雷击"换路"一刹那间先于雷电流发生,并在大底盘建筑群内可靠传导,形成一全范围的高电位"等电位面".据此得出结论:大底盘建筑群是一栋电位紧密关联的防雷建筑物,在装设电源SPD时应将大底盘地面上多栋物理形态分开的建筑合并视为完整的单一一栋建筑,并根据低压电源线路进出大底盘建筑群的不同情况分别按GB 50057-2010《建筑物防雷设计规范》第4.3.8条第4、5款进行电源SPD配置.     

可再生能源与山西省清洁取暖协同发展研究

山西实施清洁取暖是实现能源消费革命的有力途径,是打造全国能源革命排头兵的有力抓手。通过相关文献检索,列举了山西可再生能源利用与清洁取暖的现状和规划数据,通过对数据分析,得出了山西清洁取暖的发展趋势,并提出了山西省有效利用可再生能源供暖的发展建议。     

综合医院洁净手术部电气设计要点剖析

结合三级医院洁净手术部的设计实践,重点从供电电源、供电方案、配电设计、照明设计、安全接地、电气用房设计等方面,剖析洁净手术部的电气设计要点,为满足医院常态化疫情防控提供技术保障.     

巴斯夫推出基于可再生原料的增塑剂产品组合

巴斯夫已开始向PVC行业提供部分基于循环原料的增塑剂组合。对于这种新的增塑剂组合,在价值链的开始阶段,使用可再生或化学循环原料代替化石资源。替代原料根据质量平衡法分配到销售产品中。巴斯夫的生物质平衡(BMB)增塑剂基于可再生原料,名称为Hexamoll■DINCH BMB、Palatinol■N BMB、Palatinol■10-P BMB和Plastomoll■DOA BMB,使用所需数量的生物石脑油或沼气代替化石资源。这些材料来自有机废物或植物油。生物质平衡增塑剂比传统增塑剂的碳足迹更低,有助于节约化石资源。巴斯夫的质量平衡方法和BMB增塑剂都是根据REDcert2认证的。     

[硕天电源]助力四川省国家教育考试巡查系统

国家教育考试巡查系统建设,电力保障的重要性不言而喻。UPS作为保证供电的核心关键设备必须稳定可靠。硕天电源凭借高质量的产品和全方位的服务,成功将产品应用于四川省多个市区的国家教育考试巡查系统,为系统提供了长效可靠的后备电力,提高招考的信息技术水平和服务保障能力。。     

第二十届中国电气自动化与电控系统学术年会(EACS,2021)

由中国自动化学会电气自动化专业委员会(CAAEA)和中国电工技术学会电控系统与装置专业委员会(CESCS)联合中国电器工业协会变频器分会共同举办电气传动高峰论坛暨第二十届全国电气自动化与电控系统学术年会将于2021年8月在合肥召开。会议将通过大会报告、分会场报告、专家论坛等形式对电气自动化与电控系统相关领域的新理论、可再生能源发电技术、电动汽车电源技术、机器人技术、产业发展需求及趋势等进行深入交流与研讨。会议期间将对第二届"陈伯时马小亮奖"优秀论文颁发证书及奖金。     

基于Hadoop大数据平台的人力资源决策技术研究

针对传统人力资源决策技术对海量人力资源数据辨别能力不高,导致决策效果不佳,研究基于Hadoop大数据平台的人力资源决策技术。该技术对海量的企业人力资源数据进行分布式处理,将神经网络下的员工信息按照输入层、隐含层、输出层进行组别划分;根据影响每一数据组数据变化的影响因素建立初选数据集合;通过计算人力资源的熵值离散度设立决策指标,以员工的姓名、部门、历史业绩、往期工作效率等要素作为选择条件;采用决策树分类算法构建决策树,生成人力资源决策分析报表,以此实现人力资源决策技术。实验结果表明:所研究的人力资源决策技术面对海量的人力资源数据,其辨识能力更强,决策结果的完整度达到了98.35%,比传统决策技术高出了21.55%。由此可见,所研究的决策技术性能更优越、更能满足企业当前的发展需求。