Factors that determine residents’ acceptance of smart city technologies

ABSTRACT

While some cities attempt to determine their residents’ demand for smart-city technologies, others simply move forward with smart-related strategies and projects. This study is among the first to empirically determine which factors most affect residents’ and public servants’ intention to use smart-city services. A Smart Cities Stakeholders Adoption Model (SSA), based on Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT2), is developed and tested on a mid-size U.S. city as a case study. A questionnaire was administered in order to determine the influence of seven factors – effort expectancy, self-efficacy, perceived privacy, perceived security, trust in technology, price value and trust in government – on behaviour intention, specifically the decision to adopt smart-city technologies. Results show that each of these factors significantly influenced citizen intention to use smart-city services. They also reveal perceived security and perceived privacy to be strong determinants of trust in technology, and price value a determinant of trust in government. In turn, both types of trust are shown to increase user intention to both adopt and use smart-city services. These findings offer city officials an approach to gauging residential intention to use smart-city services, as well as identify those factors critical to developing a successful smart-city strategy.     

基于马尔可夫随机场的加密二值图像有损压缩算法

尽管当前已有众多二值图像的压缩方法,但这些方法并不能直接应用于加密二值图像的压缩。在云计算、分布式处理等场景下,如何高效地对加密二值图像进行有损压缩仍然是一个挑战,而当前鲜有这方面的研究。针对此问题,提出了一种基于马尔可夫随机场(MRF)的加密二值图像有损压缩算法。该算法用MRF表征二值图像的空域统计特性,进而借助MRF及解压缩还原的像素推断加密二值图像压缩过程中被丢弃的像素。所提算法的发送方采用流密码对二值图像进行加密,云端先后利用分块均匀但块内随机的下抽样方式及低密度奇偶校验(LDPC)编码对加密二值图像进行压缩,接收方则通过构造包含解码、解密及MRF重构的联合因子图实现二值图像的有损重构。实验结果表明,所提算法获得了较好的压缩效率,在0.2~0.4 bpp压缩率时有损重构图像的比特误差率(BER)不超过5%;而与针对未加密原始二值图像的国际压缩标准JBIG2的压缩效率相比,所提算法的压缩效率与其相当。这些充分表明了所提算法的可行性与有效性。     

变分布的量子行为粒子群优化算法求解工程约束优化问题

针对工程形状设计领域中带有多个约束条件的非线性设计优化问题,提出了一种自适应的基于高斯分布的量子行为粒子群优化(AG-QPSO)算法。通过自适应地调整高斯分布,AG-QPSO算法能够在搜索的初始阶段有很强的全局搜索能力,随着搜索过程的进行,算法的局部搜索能力逐渐增强,从而满足了算法在搜索过程不同阶段的需要。为了验证算法的有效性,在压力容器和张弦设计问题这两个工程约束优化问题上进行50轮独立实验。实验结果表明,在满足所有约束条件的情况下,AG-QPSO算法在压力容器设计问题上取得了5890.9315的平均解和5885.3328的最优解,在张弦设计问题上取得了0.01096的平均解和0.01096的最优解,远优于标准粒子群优化(PSO)算法、具有量子行为的粒子群优化(QPSO)算法和高斯量子行为粒子群(G-QPSO)算法等现有的算法的结果,同时AG-QPSO算法取得的结果的方差较小,说明该算法具有很好的鲁棒性。     

基于Python的油田生产资料预处理软件设计与应用

油田内部生产资料类型包括钻井、录井、测井、试油等多种类型。针对资料整理过程中存在的问题如:从原始资料库中下载的资料格式多样;不同石油软件所需加载的数据格式不同;已有资料预处理软件功能均较单一等,从编程语言优选、软件兼容性、软件功能集成化三个方面出发,选取Python语言进行软件设计,利用Python扩展性强的特点,设计出红番茄资料预处理软件,并在新疆油田进行试点,生产资料整理时间缩短至原耗时间的约33%。Python语言在油田生产中的应用可为具有相同问题的其他油田提供参考。     

多层圆片级堆叠THz硅微波导结构的制作

基于微电子机械系统(MEMS)工艺,提出一种多层圆片堆叠的THz硅微波导结构及其制作方法。为了验证该结构在制作THz无源器件中的优势,基于6层圆片堆叠的硅微波导结构,设计了一种中心频率365 GHz、带宽80 GHz的功率分配/合成结构,并对其进行了仿真。研究了制作该结构的工艺流程,攻克了工艺过程中的关键技术,包括硅深槽刻蚀技术和多层热压键合技术,并给出了工艺结果。最终实现了多层圆片堆叠功率分配/合成结构的工艺制作和测试。测试结果表明,尽管样品的插入损耗较仿真值增加3 dB左右,考虑到加工误差和夹具损耗等情况,样品主要技术指标与设计值较为一致。     

增强现实中基于位置安全性的LBS位置隐私保护方法

为了解决基于位置的服务(LBS)和增强现实(AR)技术快速发展带来的用户位置隐私泄露的隐患,分析了现有的位置隐私保护方法的优缺点,提出基于位置安全性的位置隐私保护方法。将区域安全度和伪装区域引入该方法中,将提示某区域是否需要保护这一度量标准定义为区域安全度,非安全区域(即需要给予保护的区域)的区域安全度设置为1,安全区域(即不需要保护的区域)设置为0,通过扩大区域安全度和识别等级来计算位置安全度。实验结果表明,该方法与未引入位置安全性的方法相比降低了平均定位误差,提高了平均安全性,从而有效地保护了用户的位置隐私,提高了LBS的服务质量。     

水平衡法与高温转化法在矿泉水氢氧稳定同位素测定中的应用

为了鉴别不同品牌矿泉水标注水源地信息真伪,对11种不同品牌饮用水的氢氧稳定同位素(δD和δ18 O)进行测定。结果表明,水平衡法(GasBench-IRMS)和高温转化法(TC/EA-IRMS)的测定结果一致性较好,两种方法测定6种不同饮用水的δD和δ18 O的平均差异分别为(0.6±1.59)‰和(0.02±0.13)‰。水平衡法需要较长的制备和测定时间,但δD和δ18 O的测定精度明显优于高温转化法。11种饮用水δD和δ18 O变化范围较大,其δD和δ18 O受不同品牌饮用水的水源地降水影响形成明显的地域性。虽然无法区分矿泉水是否由其他类别饮用水伪造,但δD和δ18 O可以为特定区域(如高海拔与沿海地区)以及产地相近的矿泉水水源地鉴别提供依据。     

融合语义标签和噪声先验的图像生成

针对现有生成模型难以直接从复杂语义标签生成高分辨率图像的问题,提出了融合语义标签和噪声先验的生成对抗网络(SLNP-GAN)。首先,直接输入语义标签(包含形状、位置和类别等信息),使用全局生成器对其进行编码,并结合噪声先验来学习粗粒度的全局属性,初步合成低分辨率图像;然后,基于注意力机制,使用局部细化生成器来查询低分辨率图像子区域对应的高分辨率子标签,获取细粒度信息,从而生成纹理清晰的复杂图像;最后,采用改进的引入动量的Adam算法(AMM)算法来优化对抗训练。实验结果表明,与现有方法text2img相比,所提方法的像素精确度(PA)在COCO_Stuff和ADE20K数据集上分别提高了23.73%和11.09%;相较于Adam算法,AMM算法收敛速度提升了约一倍,且损失值波幅较小。可见,SLNP-GAN能高效地获取全局特征和局部纹理,生成细粒度、高质量的图像。     

同频段混合信号中的无人机信号盲检测识别

无人机信号的探测识别技术是应对无人机黑飞滥用的关键技术之一。在实际信号监测环境中，经常会接收到多个信号的混合信号，它们在时域和频域上混叠且各信号分量调制样式相同。为解决在同频段混合信号中检测识别出无人机信号的问题，提出了一种通过谱特征分析判断无人机信号存在性的方法。分别采用基于二次方谱特征的无人机图传和WiFi混合信号检测识别算法以及基于频谱带宽特征的多无人机混合信号检测识别算法，通过对射频电路采集的信号进行仿真验证，实现了从同频段混合信号中检测识别出无人机信号分量。理论分析和实验测试结果证实了所提检测识别算法的有效性。