智能IC卡支付的电子商务系统的研究和实现

电子支付形式是电子商务系统的关键 ,本文提出了一种小额支付系统的体系结构和加密方法 ,分析了该体系结构的安全性 ,并在安全性满足中国人民银行有关规范的基础上实现了该体系结构     

视觉问答研究综述

视觉问答是计算机视觉领域和自然语言处理领域的交叉方向,近年来受到了广泛关注.在视觉问答任务中,算法需要回答基于特定图片（或视频）的问题.自2014年第一个视觉问答数据集发布以来,若干大规模数据集在近5年内被陆续发布,并有大量算法在此基础上被提出.已有的综述性研究重点针对视觉问答任务的发展进行了总结,但近年来,有研究发现,视觉问答模型强烈依赖语言偏见和数据集的分布,特别是自VQA-CP数据集发布以来,许多模型的效果大幅度下降.主要详细介绍近年来提出的算法以及发布的数据集,特别是讨论了算法在加强鲁棒性方面的研究.对视觉问答任务的算法进行分类总结,介绍了其动机、细节以及局限性.最后讨论了视觉问答任务的挑战及展望.     

数据库中不等式查询语句的resilience计算

针对数据库中不等式连接查询的因果关系问题,引入并实现了resilience计算,并且为了降低其在路径类型不等式连接查询中计算的时间复杂度,提出了求解resilience的动态规划（DPResi）算法。首先,根据路径类型不等式连接查询的特点及最大流最小割原理,实现了多项式时间复杂度的Min-Cut算法;然后通过将带有不等式布尔连接查询语句的溯源表达式编辑为溯源图,进而将resilience求解问题转换为溯源图中最短距离的计算问题,并结合溯源图的包含关系与最优子结构性质,运用动态规划的思想实现了线性时间复杂度的DPResi算法。在TPC-H数据集上进行了大量实验,实验结果表明,与Min-Cut算法相比,DPResi算法极大地提高了resilience计算的效率,并具有较好的扩展性。     

Peer数据管理系统中的视图维护策略

研究Peer数据管理系统(peer data management system,简称PDMS)中的视图维护策略.首先提出一种混合的P2P架构,在该架构中,Peer优先选择基本的P2P架构而不是超级Peer架构.如果一个视图沿着PDMS的一条语义链路传播,那么它通过重构能够从许多数据源检索到数据,因此扩展了视图的定义,提出peer视图、局部视图和全局视图;并且从一条语义链路的任意节点出发,同一查询都能够得到相同的结果.在PDMS中,连接操作限制在各个局部PDMS中,这样,全局物化视图的维护就转化为对各相关局部物化视图的维护.在PDMS中,一个视图可能涉及到多个表的连接,根据该应用的需要扩展了Mork的规则系统.根据扩展了的规则系统进行更新数据传播,同时依据该规则系统提出一种算法来维护PDMS中的视图.最后进行实验验证.实验结果表明,该视图维护策略比Mork的视图维护策略的性能要好.     

A Commit Strategy for Distributed Real-Time Transaction

Ramamritham gives three common types of constraints for the execution his-tory of concurrent transactions. This paper extends the constraints and gives the fourth type of constraint. Then the weak commit dependency and abort dependency between transactions, be-cause of data access conflicts, axe analyzed. Based on the analysis, an optimistic commit protocol 2LC (two-Level Commit) is proposed, which is specially designed for the distributed real-time do-main. It allows transactions to optimistically access the locked data in a controlled manner, which reduces the data inaccessibility and priority inversion inherent and undesirable in distributed real-time database systems. Furthermore, if the prepared transaction is aborted, the transactions in its weak commit dependency set will execute as normal according to 2LC. Extensive simulation ex-periments have been performed to compare the performance of 2LC with that of the base protocol,the permits reading of modified prepared-data for timeliness (PROMPT) and the deadline-driven conflict resolution (DDCR). The simulation results show that 2LC is effective in reducing the num-ber of missed transaction deadlines. Furthermore, it is easy to be incorporated with the existing concurrency control protocols.     

一种分布式实时数据库提交协议

传统的事务提交协议不适合实时环境的需要，并且文献中现有的几个实时提交协议限制了实时事务执行的并发度，影响了实时事务的定时限制，该文针对分布式实时数据库系统的提交处理提供了2SC协议，它增加了事务执行的并发度且有助于事务截止期的满足，文中首先提出了一个分布式实时事务经历模型，着重讨论了事务因为冲突操作而引起的提交依赖和夭折依赖，然后给出了2SC（双空间提交）协议规则，根据该协议分布式实时事务的提交处理在两个空间中完成：结点的局部事务空间和系统的全局事务空间，在局部事务空间中，当处于准备状态的参与者夭折时，仅仅夭折其夭折依赖集中的事务而不会夭折其提交依赖集中的事务；在适当的条件下，处于准备状态的参与者允许其它事务访问其锁住的数据，在全局事务空间中，参与者能够在进入准备之前主动夭折，即当一个事务在进入准备状态之前就超过了截止期，其协调者和所有的参与者都将“寂寞死”，接着该文证明了2SC协议的正确性，即确保分布式事务提交的原子性，同时分析了该协议固有的优点比如提高事务执行的并发度和减缓事务的串联夭折等，并且2SC协议能够和现有的并发控制协议有机地结合在一起，确保分布式实时事务可串行化和提交的原子性，最后通过一个模拟实验证实了2SC协议的性能比较优越。     

内存数据库在TPC-H负载下的处理器性能

Ailamaki等人1999年研究了数据库管理系统(database management system,简称DBMS)在处理器上的时间开销分解.此后,相关研究集中在分析DBMS在处理器上的瓶颈.但这些研究工作均是在磁盘数据库DRDBs(disk resident databases)上开展的,而且都是分析DBMS上的TPC-C类负载.然而,随着硬件技术的进步,现代计算机的多级缓存结构(memory hierarchy)在逐渐地"上移".例如,容量越来越大的芯片内缓存(on-chip caches)和芯片外缓存(off-chip caches),容量越来越大的RAM,Flash Memory等等.为此,处理器负载分析的研究工作也应随之"上移".研究内存数据MMDBs(mainmemory resident databases)在计算密集型负载下的处理器行为特性.由于磁盘数据库的主要性能瓶颈是磁盘I/O,因而可以用索引、压缩等技术进行优化;然而,内存数据库的性能瓶颈却在于处理器和内存之间的数据交换.针对这一问题,首先分析了磁盘数据库和内存数据库在TPC-H负载下处理器性能瓶颈的差异,并给出了一些优化建议,提出了通过预取的优化方法.其次,通过实验比较了不同存储体系结构(行存储与列存储)对处理器利用率的差异,并探索了下一代内存数据库体系结构方面的解决方案.此外,还研究了索引结构对处理器多级缓存的影响,并给出了索引的优化建议.最后,提出一个微测试集用于评估内存数据库在DSS(decision support system)负载下处理器的性能及行为特性.研究结果会对运行于下一代处理器上的内存数据库体系结构设计和性能优化提供一定的实验依据.     

基于集成学习和反馈策略的贝叶斯网络结构学习

为解决单一结构学习算法中普遍存在的学习效果差、易陷入局部最优等问题,本文通过引入最大信息系数MIC(Maximal Information Coefficient)和集成学习思想,提出了一种新的贝叶斯网络结构学习算法.该算法首先利用MIC确定节点间的依赖关系并得到初始网络,接着使用Bootstrap方法对数据样本进行采样获得若干样本集.依次使用每个样本集,在给定初始网络的基础上,通过BDe评分和禁忌搜索算法训练生成贝叶斯网络并将其用邻接矩阵表示.进而利用集成学习策略,根据得到的若干邻接矩阵计算每条边的权重,并通过设定权重阈值得到集成学习结果.根据集成学习结果利用反馈策略更新初始网络并进入下一次迭代,经过不断迭代最终得到贝叶斯网络结构.最后在7种不同大小的标准数据集中进行实验,计算F1值(F1-score)、汉明距离HD(Hamming Distance)和学习到的正确边数(TP),并与其它算法进行对比分析.结果 表明本文提出的算法在可行性、有效性和普适性上更优.     

海量活动轨迹相似查询

活动轨迹的近似查询是在带关键词信息的轨迹集中,检索与查询点集距离最近且满足查询点集关键词要求的活动轨迹的过程。因为GAT（Grid index for Activity Trajectories）不能查询海量活动轨迹,将GAT扩展到适用于海量活动轨迹的近似查询技术GATH（GAT on Hadoop）。和GAT相比,GATH使用两种新的索引结构进行剪枝;其网格索引依照海量数据的特点从底层单元格开始进行基于空间的剪枝;其倒排索引用于进行基于关键词的剪枝。实验结果证实GATH比GAT能有效缩短索引建立时间及提高剪枝效率。     

高效计算因果网中的干预

在因果网中,对和积问题因果效果的计算是其首要问题,从有向无环图的角度,研究者们发现每一个因果网都有一个与之对应的贝叶斯网络,干预是因果网的一个基本操作。类似于贝叶斯网络中的剪枝策略,在剪枝掉所有无效结点后,文中设计了一种优化的算法OFDo来计算对因果网中每个结点的完全原子干预。文中接着研究多干预操作,发现多干预操作具有可交换性,并基于多干预操作的可交换性证明了多干预操作的优化计算策略。最后,通过实验证实OFDo计算对因果网中所有结点完全原子干预的效率比目前的算法都好。