SDN技术背景下校企合作机制探究

不断加强并深化学校和企业之间的合作交流,是提高企业自身在市场上的竞争优势和有针对性地培养可满足社会需求的各种实用型的人才的有效途径。SDN技术的发展和应用,可在传统校企合作机制的基础上提供更多便利和保障。基于此,笔者详细分析了传统校企合作机制存在的不足,然后针对这些问题,通过结合SDN技术的各种优势,提出了相应的完善策略。     

标准气体配制计算系统

标准气体配制计算系统、通信系统传统的操作方式需要人工进行繁琐的计算、推算,最终得出理想值,通过理想值再进行配制,整个过程对配气人员有着较高的要求,导致培训成本和后续管理成本较高。标准气体配制计算系统很好的解决了这一问题,该系统对操作人员的要求很低,操作人员只需要输入相应组分及含量,计算机自动计算配制所需的气体质量和压力,涉及爆炸性气体的自动计算爆炸极限,涉及液化性气体的自动计算最大配制压力,并实时自动采集控制系统实际配制数据进行再计算,不需要操作人员进行配制前及配制过程中的手工计算。     

粒子群属性聚类的位置隐私保护

针对基于位置服务中连续查询情况下，用户自身属性信息很容易被攻击者获取，并通过关联获得用户位置隐私的情况，提出了一种利用粒子群聚类加速相似属性用户寻找，并由相似属性匿名实现用户位置泛化的隐私保护方法。该方法利用位置隐私保护中常用的可信中心服务器，通过对发送到中心服务器中的查询信息进行粒子群属性聚类，在聚类的过程中加速相似属性用户的寻找过程，由相似属性用户完成位置泛化，以此实现位置隐私保护。实验结果证明，这种基于粒子群属性聚类的隐私保护方法具有高于同类算法的隐私保护能力，以及更快的计算处理速度。     

基于UG的采煤机防爆盖板三维标注及数控工艺研究

随着三维CAD技术的发展,产品制造信息在三维模型和二维图纸之间的反复传递,严重影响了产品制造信息的正确、快速传递。基于三维产品制造信息技术,以采煤机防爆盖板为例,在UG NX10.0中建立了防爆盖板的三维模型并进行了三维标注,设计了加工工艺路线,规划了数控加工刀具轨迹,进行了加工仿真,验证了数控加工的正确性,在此基础上完成了采煤机防爆盖板的三维工艺式设计。该研究对基于模型定义的数字化设计与制造研究,实现制造业信息化具有重要意义。     

个性化高校新闻分类推荐的应用研究

随着信息化和数字化时代的到来,大数据广泛渗入到各个领域。信息过载使得用户无法快速、准确地获取个人最关注的内容,这严重影响了浏览页面时的用户体验。为了能精准地进行分类推荐,对新闻分类和推荐方法进行细致的研究,进而提出一种能够进行精准分类,准确获取信息的推荐方法。利用爬虫技术获取真实的高校新闻数据;采用基于肘部法则改进的K-means算法进行聚类分析;结合用户注册时选定的兴趣标签,利用基于内容与协同过滤组合的推荐策略,针对不同用户的需求进行个性化推荐;以列表等形式将个性化的推荐结果展示给用户。根据高校的真实数据进行实验,结果表明,该算法能够有效地对高校师生的个性化服务需求进行处理,提高获取新闻时的高效性、准确性和智能性。     

基于CORS的高精度GPS测量方法在公路测量中的应用研究

社会经济的不断发展壮大使我国交通网络不断建设,给人们的生活带来了便利。但是在设计方案初期,受到施工环境、地形地貌的影响,增加了测量工作的难度,这时采用传统的测量方法取得的数据存在准确度不高、存在误差等问题,从而导致施工图纸存在诸多问题,无法确保施工质量,不利于公路交通事业的稳定长期发展。目前,一种基于CORS的高精度GPS测量技术已被广泛应用于公路测量中,该技术具有准确度高、效率高等优点。该文将针对基于CORS的高精度GPS测量技术进行分析。     

基于ATP-ABE的访问控制方案

对访问控制机制中存在的安全性和有效性的问题进行了研究，提出了基于访问树剪枝的属性加密ATP-ABE（Access Tree Pruning Attribute Based Encryption）的访问控制方案。当ATP-ABE算法需要访问它的树型结构访问策略时，通过剪枝处理访问树结构中包含用户ID属性节点的分支，提高了用户所有者DO（Data Owner）管理和控制属性的效率，更加有效地实现了数据共享。还为访问树结构设计了许可访问属性，使DO仍保留共享数据的关键属性，并且能够完全控制它们的共享数据。基于决策双线性密钥交换算法DBDH（Decisional Bilinear Diffie-Hellman）假设分析了ATP-ABE方案的安全性，研究结果表明与两种经典ABE方案比较，ATP-ABE更加有效地减少了算法的系统设置、私钥生成、密文大小、用户属性撤销以及加解密过程中的计算开销，并给出了定量结论。     

基于密度进化理论改进的LDPC码偏移最小和算法

针对目前LDPC码偏移最小和算法的偏移因子的选取方式不够准确灵活等问题，提出了一种基于密度进化理论改进的最小和算法，称为DOMS算法。该算法首先根据密度进化理论计算BP算法和MS算法在每次迭代译码过程中，校验节点传递给变量节点的信息的概率质量函数，然后由两者的差值得出每次迭代对应的偏移因子βｍ，ｍ表示第ｍ次迭代，再对偏移因子序列βｍ做加权平均处理得到新的偏移因子β，通过使用该偏移因子DOMS算法与经典的OMS算法相比。仿真结果表明大约可以取得0.2ｄＢ的增益。此外，当对比与BP算法译码性能相近的LMMSE Min Sum算法时，DOMS算法在获得相似译码性能的基础上，可以节省大约28.29％的逻辑元器件和34.33％的内存。