智慧标识网络服务机理研究进展及安全性分析

随着互联网规模的不断扩大以及应用场景的多元化,传统网络无法很好地满足新业务的动态多样化需求,因此国内外对未来网络展开了深入研究.本文首先介绍了未来互联网体系架构的研究现状.其次,介绍了具备"三层、两域"特征的智慧标识网络(Smart Identifier NETwork,SINET)体系架构,然后重点阐述了SINET服务机理在服务的命名与解析、路由机制、服务缓存、移动性、传输控制机制、可扩展性、绿色节能等关键技术方面取得的研究进展,并进一步详细分析了SINET服务机理的安全性.最后总结了SINET面临的挑战,对SINET服务机理在大规模场景部署中可能存在的问题做出讨论.     

英国食品GDAs标签的发展经验及对中国的启发

对英国食品每日摄入量指南（GDAs）标签开展案例研究，结果发现，GDAs标签从包装背面标签转为FOP标签，实施已有20年以上。该标签采用特定营养素体系度量法模型，显示每份食品能量、糖、脂肪、饱和脂肪、盐的含量及其每日参考摄入量占比，既没有颜色编码又没有形象的图标显示，且实施效果不如多数FOP标签。对此，中国可考虑将营养成分表信息以食品份量单位直观显示在包装正面，方便消费者关注与理解。     

徐州市黄河故道流域文化旅游标识设计初探

黄河故道是徐州境内重要的干流之一,承载着徐州的历史变迁,对徐州市的生态环境、自然景观和文化传承等方面有着不可估量的作用。近年来,徐州市已建成黄河故道滨水景观带,增强了城市的文化魅力,但在文化旅游标识打造方面仍需要进步一探索。文章从景区标识的类型、规范性、观赏性、安全性等四个方面进行了分析,为了使景点标识类型丰富,从而满足了游客引导、自助游览求知的需求;最后对徐州黄河故道旅游景区标识系统可能存在的问题及完善风景区旅游标识系统提出建议。     

基于应答机定位的路程校正技术

针对现有列车行进中故障定位误差大,安装射频标签的费用和工作量大的问题,通过在列车上安装校正系统,在真实的列车运行过程中采集数据进行试验,采用路程校正时的同步与延时算法,建立应答机数据库模型。通过多次试样测量表明,以应答机为路程校正点获取的路程与实际的路程相比,误差一般在5 m以下。说明列车行进中以应答机为校正源可以保证校正的路程精度。     

《工业互联网标识解析安全白皮书(2020)》正式发布

近期,由国家工业信息安全发展研究中心、工业信息安全产业发展联盟主办的2020年中国工业信息安全大会暨全国工控安全深度行(京津冀站)在北京国际会议中心举行。会上,国家工业信息安全发展研究中心标准质量处处长兼保障技术所所长陈雪鸿发布了《工业互联网标识解析安全白皮书》,奥联作为编制单位之一参与了白皮书的编写工作。     

智融标识网络基础研究

现有互联网因其原始设计不足已在服务质量、资源利用率、管控能力等诸多方面暴露出严重弊端，难以支撑起"互联网+"新业态高速发展对通信网络与服务日趋复杂化、多元化的需求.因此，如何设计全新的互联网已成为信息领域最为迫切与核心的研究内容之一，受到学术界与产业界的高度重视.本文基于前期"标识网络"与"智慧标识网络"研究，创造性提出"智融标识网络"体系及其关键机制，通过全网多空间、多维度资源的智慧融合，实现个性化服务的按需供给与灵活化组网的有效支撑，为不同行业与用户提供高效的差异化、定制化通信网络服务，以普遍适用于高铁网络、工业互联网、车联网等各类迥异应用情景.     

网络舆情监测的数据采集与文本分类技术分析

在这个信息爆炸的网络时代,基于网络与社会舆论而诞生的网络舆情,成为社会、国家关注的研究重点之一,构建互联网时代的舆情监控体系成了当前信息化时代的迫切需求。文章从网络舆情分析与监管的意义入手,介绍了国内外关于网络舆情监测的研究,围绕舆情采集、数据预处理、文本分类技术大致介绍了网络舆情研究的关键技术与步骤。     

基于PU学习的链接预测方法

基于分类的链接预测方法中,由于链接未知节点对的大规模性与不确定性,选择可靠负例成为构造链接预测分类器的难点问题.为此,文中提出基于正例和无标识样本(PU)学习的链接预测方法.首先,提取节点对的拓扑信息以构造样本集.再利用社区结构确定候选负例的分布,基于分布进行多次欠采样,获得多个候选负例子集,集成多个负例集与正例集中构建的分类器选择可靠负例.最后基于正例与可靠负例构造链接预测分类器.在4个网络数据集上的实验表明文中方法预测结果较优.     

一种基于标签的改进主题演化模型

传统主题演化(ToT)模型通常忽略原始数据中的标签元信息。为此,建立一种基于标签的改进ToT模型。针对传统权重算法忽略词汇在文档集类别间和类别内的分布对权重产生影响的问题,结合文档标题特征,使用改进词频-反重力距算法进行权重分析,以扩展模型的生成过程。在ToT模型的基础上引入原始文档的标签属性,构建改进模型并使用吉布斯采样算法估计其参数。实验结果表明,与ToT模型相比,该模型具有较高的泛化能力。