A hierarchical simple particle swarm optimization with mean dimensional information

To reduce the negative influence of the overemphasis of gbest the dimensional information of particle is introduced to be a new example. This additional information source is incorporated into simple PSO to establish a simpler position model. Another two simpler position updating models, cognition only model and social only model, based on the simple PSO algorithm are presented as well. Time hierarchy strategy is extended from probability hierarchy, both aiming to make full use of advantages of three models. Three models are used with time or probability hierarchy to update each particle’s position. Thus, two proposed algorithms THSPSO and PHSPSO are finally obtained. Experiments are conducted on fifteen benchmark functions. The results demonstrate the two proposed algorithms both have excellent performances for basic functions compared with other popular PSO variants. Probability hierarchy strategy is more effective than time hierarchy strategy in general.     

一种标准模型下无证书签名方案的安全性分析与改进

无证书签名具有基于身份密码体制和传统公钥密码体制的优点，可解决复杂的公钥证书管理和密钥托管问题.Wu和Jing提出了一种强不可伪造的无证书签名方案，其安全性不依赖于理想的随机预言机.针对该方案的安全性，提出了两类伪造攻击.分析结果表明，该方案无法实现强不可伪造性，并在"malicious-but-passive"的密钥生成中心攻击下也是不安全的.为了提升该方案的安全性，设计了一个改进的无证书签名方案.在标准模型中证明了改进的方案对于适应性选择消息攻击是强不可伪造的，还能抵抗恶意的密钥生成中心攻击.此外，改进的方案具有较低的计算开销和较短的私钥长度，可应用于区块链、车联网、无线体域网等领域.     

A Novel Automatic Liver Segmentation by Level Set Method Over Real-Time Sensory Computed Tomography

Wireless Personal Communications - The issues based on gastroenterology are the most distressing diseases in a human anatomy with the largest solid organ, liver that requires serious attention in...     

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。     

基于优势学习的深度Q网络

强化学习问题中，同一状态下不同动作所对应的状态-动作值存在差距过小的现象，Q-Learning算法采用MAX进行动作选择时会出现过估计问题，且结合了Q-Learning的深度Q网络（Deep Q Net）同样存在过估计问题。为了缓解深度Q网络中存在的过估计问题，提出一种基于优势学习的深度Q网络，通过优势学习的方法构造一个更正项，利用目标值网络对更正项进行建模，同时与深度Q网络的评估函数进行求和作为新的评估函数。当选择的动作是最优动作时，更正项为零，不对评估函数的值进行改动，当选择的动作不是最优动作时，更正项的值为负，降低了非最优动作的评估值。和传统的深度Q网络相比，基于优势学习的深度Q网络在Playing Atari 2600的控制问题breakout、seaquest、phoenix、amidar中取得了更高的平均奖赏值，在krull、seaquest中取得了更加稳定的策略。     

面向任务口语理解研究现状综述

口语理解是对话系统重要的功能模块，语义槽填充和意图识别是面向任务口语理解的两个关键子任务。近年来，联合识别方法已经成为解决口语理解中语义槽填充和意图识别任务的主流方法，介绍两个任务由独立建模到联合建模的方法，重点介绍基于深度神经网络的语义槽填充和意图识别联合建模方法，并总结了目前存在的问题以及未来的发展趋势。     

Mechanical and thermal properties and microstructural evolution of Ta-doped Nb4AlC3

(Nb_1-xTa_x)₄AlC₃ (x = 0–0.5) ceramics were prepared by the hot press sintering method. The XRD results show that the second phase (Nb_1-xTa_x)C is formed when the Ta content increases to 25 mol%. The SEM micrographs show that (Nb_1-xTa_x)C has a core/rim structure, whose formation mechanism was also investigated. Substituting some Ta for Nb can significantly improve the mechanical properties of Nb₄AlC₃. (Nb_0.75Ta_0.25)₄AlC₃ exhibits an excellent fracture toughness of 8.3 ± 0.3 MPa m^1/2 at room temperature (RT). The highest Young's modulus (349 ± 16 GPa) and Vickers hardness (4.5 ± 0.3 GPa) at RT are exhibited by the (Nb_0.5Ta_0.5)₄AlC₃ sample, which correlate to increases of 18% and 80%, respectively, compared with those of Nb₄AlC₃. The flexural strengths of (Nb_0.5Ta_0.5)₄AlC₃ are 439 ± 18 MPa at RT and 344 ± 22 MPa at 1100 °C, which correlate to increases of 27% and 45%, respectively, compared with those of Nb₄AlC₃. The solid solution of Ta and the formation of (Nb_1-xTa_x)C are beneficial to the strengthening of Nb₄AlC₃. The coefficient of thermal expansion (CTE) increases slightly from 7.08 × 10⁻⁶ K⁻¹ for Nb₄AlC₃ to 7.24 × 10⁻⁶ K⁻¹ for (Nb_0.75Ta_0.25)₄AlC₃ at 25–1400 °C. The thermal conductivity of (Nb_0.75Ta_0.25)₄AlC₃ (28.4–29.8 W/m·K) is higher than that of Nb₄AlC₃ (18.1–21.2 W/m·K) over the whole test range (25–1000 °C). Owing to their excellent mechanical and thermal properties, Ta-doped Nb₄AlC₃ ceramics have good potential as structural materials.     

采用信道估计法的基站VSWR实时检测

为解决无线基站宽带工作频带内电压驻波比(Voltage Standing Wave Ratio,VSWR)的实时测量，提出了一种采用信道估计法的测量方案。该方案实现简单，在基带处理单元高速率位置发送数据，依次抓取射频通道反馈和反射数据，分别求取信道响应序列，结合工厂装备测试数据，计算驻波反射系数和反射点位置。发送信号采用宽带正交频分复用信号，能检测到工作频段内任何频点处的驻波异常。有用信号前加循环前缀，并引入峰值抵消核，能正确检测到多个反射点驻波。仿真结果表明，该方案驻波测量精度和单回波点位置精度达到预期，多回波点测量能抓准外部主要故障点，在基站VSWR实时测量中具有良好的应用前景。     

GreyFan:一种Wi-Fi隐蔽信道攻击框架

针对现实网络中诸如侧信道攻击、HID 攻击等传统的物理攻击，物理隔离被认为是一种较为彻底的抵御网络攻击的安全防护手段。2018 年，业界首次提出了一种物理隔离环境下的 Wi-Fi 隐蔽信道方法——Ghost Tunnel，即在Wi-Fi尚未连接的状态下，无线AP可成功将数据传给发起连接请求的计算机。提出了一种基于Ghost Tunnel方法的攻击框架—— GreyFan，利用该攻击框架攻击者可以对未连接Wi-Fi的用户实施无感知攻击，如文件隐蔽传输、任意代码执行等，并分析了相应的防御技术。     

基于需求预测的PaaS平台资源分配方法

针对缺乏PaaS平台下资源需求的有效预测与优化分配的问题，提出一种资源需求预测模型和分配方法。首先，根据PaaS平台中应用对资源需求的周期性来对资源序列进行切分，并在短期预测的基础上结合应用的多周期性特征，利用多元回归算法建立综合的预测模型。然后，基于MapReduce架构设计实现了一个Master-Slave模式的PaaS平台资源分配系统。最后，结合当前任务请求和资源需求预测结果进行资源分配。实验结果表明，采用该资源需求预测模型和分配方法后，相比于自回归模型和指数平滑算法，平均绝对百分比误差分别下降8.71个百分点和2.07个百分点，均方根误差分别下降2.01个百分点和0.46个百分点。所提预测模型的预测结果不仅误差小，与真实值的拟合程度也较高，而且利用较小的时间开销就可以获得较高的准确度。此外，使用该预测模型的PaaS平台的资源请求的平均等待时间有了明显的下降。