数据结构课程设计辅助教学平台设计与实现

介绍数据结构课程设计辅助教学平台的设计过程,说明其构建思路、系统结构和实现方法,阐述该平台集内容提供、多媒体资料库浏览、流媒体播放和交流互动于一身,采用Adobe Flex、PHP、My SQL、Apache和Flash Media Server等技术,以纯Flash方式展现,指出使用该平台可以更好地发挥教师引导、启发、监控教学过程的主导作用,同时又能充分体现学生作为学习过程主体的主动性和创造性,有利于教师启发教学和学生自主建构知识体系。     

基于XML Web Service的气象信息发布服务

根据气象信息发布的现状,结合统一的Web服务对象封装技术,提出了一种跨平台、无缝集成的方案:采用XML Web服务发布气象信息.结合XML Web服务特点给出一种气象服务体系结构,从而实现了跨平台和不同语言的应用集成.     

多云存储中保护隐私的数据完整性验证方案

随着云存储的应用,越来越多的用户选择将数据分散地存储在多个云服务器上,但是这种远程存储方式给用户数据的完整性带来了挑战。同时,代替用户校验数据完整性的第三方审计（TPA）近来也被指出存在泄露用户数据隐私的风险。针对现有的远程数据安全性、隐私性及高效验证的问题,提出一种多用户多服务器环境下支持隐私保护的批处理数据完整性验证方案。方案在一般群模型和随机谕言机模型下是可证明安全的。性能分析和实验表明,与其他在多用户多服务器环境下拓展并保护隐私的方案相比,该方案具有较低的通信复杂度和计算复杂度。     

一种支持完美隐私保护的批处理数据拥有性证明方案

数据拥有性证明技术是当前云存储安全领域中的一项重要研究内容,可使用户无须下载所有文件就能高效地远程校验用户数据是否完整存储于云服务器。现实中,用户趋向于委托第三方验证机构TPA代替自己来验证数据的完整性;然而,多数支持第三方公开审计的数据拥有性证明方案通常只考虑恶意服务器是否能够伪造标签或证明的问题,鲜有考虑恶意TPA可能会窃取用户隐私的情况。近几年,一些既针对服务器保证数据的安全性又针对TPA实现数据隐私保护的数据拥有性证明方案逐渐被提出,但多应用于单云服务器环境下;个别应用在多云服务器环境下可支持批量审计的方案,或者不能有效抵抗恶意云服务器的攻击,或者无法实现针对TPA的零知识隐私保护。因此,文中在Yu等工作的基础上,提出了一个多云服务器环境下支持批量审计的数据拥有性证明方案。所提方案既可保证针对恶意云服务器的安全性,还可实现针对TPA的完美零知识隐私保护。性能分析及仿真实验表明所提方案是高效且可行的。     

案例驱动的数据结构课程设计教学改革实践

本文针对传统数据结构课程设计教学过程中出现的问题,提出一种案例驱动的数据结构课程设计教学方式,以帮助学生理解和掌握分析问题、解决问题的方法,提高自主学习能力,锻炼设计创新能力。实践表明,此教学方式能够弥补传统教学的不足,开阔学生的思路,提高自主完成率,达到课程设计目的。     

支持多关键字分级的可搜索同态加密方案

为满足加密文件的多关键字检索需求并解决云存储下用户的隐私与数据安全的问题,提出改进的分级的多关键字可搜索加密方案。该方案保障数据与查询机密性的同时,利用向量空间模型构建可搜索索引,使用同态加密算法进行加解密,支持查询结果的分级检索,有效避免了服务器端返回相关度不大的文件。进一步的安全分析和性能评估表明,该方案在安全性上满足[CCA2]安全,降低了通信开销,也消除了不必要的流量开销。     

基于SVD-SAE-GPR的锂离子电池RUL预测北大核心CSCD

锂离子电池是重要的储能手段之一,对其剩余使用寿命(RUL)进行预测具有非常重要的实际意义。本工作首先针对传统特征提取方法依赖参数设置且对于不同锂离子电池数据集适应性差的缺陷,将电池数据视作矩阵,并引入奇异值分解(SVD)从测量数据和包含更多退化信息的特征提取对象中提取潜在健康因子(HIs)。其次,潜在HIs的冗余和不足会影响RUL的预测,同时考虑到主成分分析(PCA)的缺点,使用Spearman相关分析和堆叠自编码器(SAE)处理HIs得到一个融合HI。在此基础上,利用高斯过程回归(GPR)算法构建了融合HI与容量之间的模型,得到了带有不确定性表达的最终预测结果。最后,通过NASA提供的四个老化电池数据验证了所提预测模型的可行性和有效性。并额外选取MIT电池数据集验证特征提取方法的适应性。实验结果表明,所提出的RUL预测框架具有较好的预测性能,SVD特征提取方法在避免参数设置的前提下具有较好的适应性。本工作提取的HI与经过PCA融合的HI、其他HI相比,预测精度有显著提高。