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...     

本质易学的理论与实践

易经是中华文化的重要源头,是中华民族文化自信的重要内容.本质易学建立了一个易经理论及运用的知识系统,主要通过"观物取质、取质成象"的方法,抽取事物发展的内因和外因本质要素,按易经思维方法设卦,并纳入易经系统,进行成象比类和分析推演.其目的 与意义在于:一是传承中华传统文化精髓,并融汇东、西方哲学思想和科学方法于一体;二是有利于易经的科学化、现代化,开辟了易经推广的一条新路;三是在科学预测领域,具有广泛的应用价值.     

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。     

DCS分布式冷却系统在通信基站的应用研究

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.     

基于神经网络算法的三维模型预取系统

三维漫游已经成为十分普遍的远程游览或监控的一种方式。三维漫游过程中,系统往往需要动态调用数据并生成三维模型,这会影响系统运行的效率,降低用户体验。针对这一问题,提出一种基于神经网络的智能预取系统。历史访问日志中,模型的特征与被访问频率之间的映射被提取出来,并用以训练系统。系统可以根据模型特征判断哪些模型更可能被用户请求到,并把它们提前存入内存中。通过某三维变电站实时监控与装配管理系统对该预取系统进行验证。结果表明,通过短时间(一天)对系统的训练,即可做出长期(三个月)的高准确率(90%)的预测,有效提高了系统运行的效率。     

应用于雷达接收机的宽阻带带通滤波器设计

介绍了交指型微带滤波器的基本设计原理,并利用ADS和HFSS软件仿真设计了通带为2.7~3.5 GHz的高陡峭度的宽阻带带通滤波器,并已应用于某雷达接收机。该方法虽然原理上基于传统公式计算、查表,但是充分利用了ADS软件强大的设计功能,直接由指标要求得到近似的尺寸,然后进行优化得到最终设计结果。测试结果表明,该方法可行有效,设计周期短,对雷达接收机滤波器设计有很强的工程指导作用。