Dynamic hierarchical collaborative caching scheme in ultra-dense networks

Pushing popular contents to the edge of the network can meet the growing demand for data traffic, reduce latency and relieve the pressure of the backhaul. However, considering the limited storage space of the base stations, it is impossible to cache all the contents, especially in ultra-dense network ( UDN). Furthermore, the uneven distribution of mobile users results in load imbalance among small base stations (SBSs) in both time and space, which also affects the caching strategy. To overcome these shortcoming, the impact of the changing load imbalance in UDN was investigated, and then a dynamic hierarchical collaborative caching (DHCC) scheme was proposed to optimize latency and caching hit rate. The storage of the SBS is logically divided into the independent caching layer and the collaborative caching layer. The independent caching layer caches the most popular contents for local users爷interest, and the collaborative caching layer caches contents as much as possible for the benefit of content diversity in the region. Different SBSs have respective storage space layer division ratios, according to their real-time traffic load. For SBSs with heavy load, the independent caching layers are allocated with more space. Otherwise, the collaborative caching layers could store more contents with larger space. The simulation results show that, DHCC improved both transmission latency and hit rate compared with existing caching schemes.     

基于1D CNN与XGBoost的恶意代码纹理检测

恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97％.     

基于MFD的多路网子区协调交通控制策略

为了缓解大规模路网的交通拥堵，提出了一种基于宏观基本图的多路网子区协调控制策略。首先，将实际路网划分为城市道路网络的核心区域和相邻区域，并以此以获得不同区域的宏观基本图特征。假设在路网核心区域采用控制策略，进而得到核心区域的预期溢出车辆数；计算出当相邻区域可增加的车辆数量接近核心区域的溢出车辆数量时路网核心区域的绿灯压缩时间。之后对核心区域采取应用了压缩绿色时间的控制策略，使得促进核心区域和邻近区域的交通状况趋于一致，改善整个路网的交通性能。通过实际道路网络建立了仿真路网，并利用仿真工具SUMO对上述区域控制策略的效果进行评估。仿真结果表明，基于MFD的多路网子区协调交通控制策略的实施可以提高整个路网的运行指标。     

基于等保2.0的医院安全态势感知系统设计与实现

近期出现的新式安全胁迫对于医疗行业的信息系统安保维护机制是一种全新挑战,围绕医疗信息系统安全需求,根据等保2.0要求,创设了一种医疗安全态势感应机制,以等保2.0为基础,这一机制具有对全互联网巨量信息安全深层探究分析的功能,启用人工智能手段,并通过智能学习来构设一种信息安全胁迫剖析模型,帮助医院随时清晰掌控安全险度及态势,风险发生时能够立刻自行联动呼应,此机制能够有效提高医疗行业的信息机制安全维护水平。     

大学生感知价值的付费意愿研究——基于视频网站付费业务的调查分析

本文以感知价值为核心理论,利用437份问卷调查结果,构建结构方程模型,研究大学生群体视频平台付费意愿.结果表明:大学生对视频网站的感知易用性对感知有用性和感知价值有显著正向影响;感知有用性、娱乐性对感知价值也起到正向作用,而感知价格和风险对感知价值反向影响;感知价值与主观规范对付费意愿起到积极作用,免费价值观对付费意愿起到消极作用.     

一种改进的特征匹配算法在碎片云测量建模中的应用

为满足超高速撞击典型Whipple防护构型的损伤评估需求,利用图像处理技术对碎片云序列阴影图像进行深入研究。使用超高速序列激光阴影成像仪得到三组不同实验条件下碎片云发展过程的高清阴影图像,分别对每组最具代表性的2帧进行图像处理分析;根据碎片云图像特点以及碎片运动特性,提出了一种改进的碎片二次特征匹配算法,该方法包含碎片粗定位、特征定义及初匹配和精确匹配三步策略;通过运用改进的匹配算法,对选取的相邻两帧图片完成碎片高效匹配,并提取匹配碎片的运动参数,进而分析碎片的速度分布和飞行角度分布,获取二次碎片云相关运动特性;得到三组实验各自的轨迹模拟图。根据得到的轨迹分析结果分别对三组实验的后板损伤进行估计,并通过与防护构型的实际损伤结果进行比较,验证了该方法的有效性。     

排水管道瞬变流的SWMM模拟能力研究

暴雨洪水管理模型（SWMM）在城市雨洪管理中发挥了重要作用，但对其模拟排水管道瞬变流的能力研究较少。针对排水管道中有压水力瞬变情况，以经典特征线法为参照，对SWMM的模拟能力进行了分析及改进。计算结果发现，原SWMM模型对排水管道快速有压瞬变流的模拟能力较差。为此，提出了“设置虚拟节点、修改Preissmann狭缝宽度”的改进方法，可有效提高SWMM模拟瞬变流的计算精度；同时，进一步分析了空间步长、波速、管段管径比、CFL稳定性条件、收敛精度及节点最小表面积等关键参数对模拟准确度、稳定性、计算效率的影响，并给出了建议取值范围。