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51.
传统的数字签名方案存在证书的存储和管理开销大的问题,基于身份的数字签名方案无法解决其固有的密钥托管问题,而无证书签名方案不需使用公钥证书,而且没有密钥托管问题,是目前的一个研究热点。基于双线性映射设计出一个无证书签名方案,并在随机预言机模型下证明了它的安全性。该无证书签名方案在签名和验证阶段共需要两个双线性映射运算,具有较高的执行效率。签名方案的安全性建立在计算Diffie-Hellman问题的困难性假设上。性能分析表明,设计的签名方案在保证安全性的前提下,具有较高的执行效率。 相似文献
52.
镜头边界检测是视频处理与检索中最重要的第一步。对视频流直接在压缩域中部分解压I帧,提取其DC图像的特征,利用连续I帧的DC图像的特征差异粗略定位镜头的边界,再根据压缩域中P、B帧的各种类型的宏块数量变化精确定位镜头边界。实验结果表明,本算法能高效而精确地对突变镜头和渐变镜头进行检测,弥补了压缩域中镜头定位精确性不高的缺点。 相似文献
53.
针对传统Slope One算法在相似性计算时未考虑项目属性信息和时间因素对项目相似性计算的影响,以及推荐在当前大数据背景下面临的计算复杂度高、处理速度慢的问题,提出了一种基于聚类和Spark框架的加权Slope One算法。首先,将时间权重加入到传统的项目评分相似性计算中,并引入项目属性相似性生成项目综合相似度;然后,结合Canopy-K-means聚类算法生成最近邻居集;最后,利用Spark计算框架对数据进行分区迭代计算,实现该算法的并行化。实验结果表明,基于Spark框架的改进算法与传统Slope One算法、基于用户相似性的加权Slope One算法相比,评分预测准确性更高,较Hadoop平台下的运行效率平均可提高3.5~5倍,更适合应用于大规模数据集的推荐。 相似文献
54.
在大数据环境下Apriori频繁模式挖掘算法在数据处理过程具有预先设定最小阈值、时间复杂度高等缺陷, 为此采用多阶段挖掘策略实现并行化频繁模式挖掘算法PTFP-Apriori。首先将预处理数据以模式树的形式存储,通过最为频繁的[k]个模式得到最优阈值。然后根据该值删除预期不能成长为频繁的模式以降低计算规模,并利用弹性分布式数据集RDD完成统计项集支持度计数、候选项集生成的工作。实验分析表明相比于传统的频繁模式挖掘算法,该算法具有更高的效率以及可扩展性。 相似文献
55.
56.
为评价青海胡芦巴的品质,以2-[2-(7H-二苯并[a,g]咔唑)-乙基]氯甲酸酯(DBCEC-Cl)为衍生试剂,采用柱前衍生-高效液相色谱荧光检测法(HPLC-FLD)对胡芦巴种子中的18种氨基酸的含量进行了测定,并结合WHO/FAO氨基酸评分标准等多种方法对青海胡芦巴进行综合评价。结果发现,胡芦巴种子的必需氨基酸总量很高,几种必需氨基酸的比例均超过WHO/FAO标准模式,氨基酸比值系数分为75.54,EAAI指数为111.62。研究表明,胡芦巴种子氨基酸种类多,必需氨基酸含量高,组成合理均衡,有较高的研究价值和良好的开发利用前景。 相似文献
57.
58.
设计了一种采用容抗法测量气液两相流瞬时液膜厚度的测量系统,通过测量气液两相流瞬时液膜厚度,来反映气液两相流截面持液率大小。对容抗法测量瞬时液膜厚度的原理进行了详细分析,建立了探针电容传感器的数学模型,完成了检测电路设计。根据此数学模型,确立了瞬时液膜厚度与输出电压的线性关系。在虚拟电子工作平台上,对该测量系统做了仿真实验分析,仿真数据表明该测量系统是切实可行的。 相似文献
59.
60.