云计算环境安全综述

伴随云计算技术的飞速发展,其所面临的安全问题日益凸显,在工业界和学术界引起了广泛的关注.传统的云基础架构中存在较高安全风险,攻击者对虚拟机的非法入侵破坏了云服务或资源的可用性,不可信的云存储环境增大了用户共享、检索私有数据的难度,各类外包计算和云应用需求带来了隐私泄露的风险.该文从云计算环境下安全与隐私保护技术的角度出发,通过介绍云虚拟化安全、云数据安全以及云应用安全的相关研究进展,分析并对比典型方案的特点、适用范围及其在安全防御和隐私保护方面的不同效用,讨论已有工作的局限性,进而指出未来发展趋势和后续研究方向.  

图像理解中的卷积神经网络

近年来，卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN）已在图像理解领域得到了广泛的应用，引起了研究者的关注. 特别是随着大规模图像数据的产生以及计算机硬件（特别是GPU）的飞速发展，卷积神经网络以及其改进方法在图像理解中取得了突破性的成果，引发了研究的热潮. 本文综述了卷积神经网络在图像理解中的研究进展与典型应用. 首先，阐述卷积神经网络的基础理论;然后，阐述其在图像理解的具体方面，如图像分类与物体检测、人脸识别和场景的语义分割等的研究进展与应用.  

Landsat-8卫星数据应用探讨

在过去的40年里,Landsat系列卫星对启蒙和推动遥感应用技术的发展起到了重要作用,其遥感图像数据在我国得到了广泛应用.Landsat-8卫星是Landsat系列卫星的后续任务,已于2013年2月发射,目标是延续Landsat系列卫星数据的连续性,为农业、水资源管理、植被监测、灾害响应等领域继续提供高质量的图像数据.本文将首先介绍Landsat-8卫星的研制背景、卫星的基本参数和新型成像仪的数据特点,然后对比ETM+数据,介绍了Landsat-8卫星的数据产品分级以及数据的应用方向上的变化.  

Android安全综述

Android是一款拥有庞大市场份额的智能移动操作系统,其安全性受到了研究者的广泛关注.介绍了Android的系统架构,分析了Android的安全机制,从系统安全和应用安全2个角度对其安全性能和相关研究进行了讨论.Android系统安全包括了内核层安全、架构层安全和用户认证机制安全3个方面.内核层和架构层的安全威胁主要来自于安全漏洞,内核层的安全研究集中于将SELinux引入内核层以增强安全性能,架构层的安全研究集中于权限机制的改进和应用编程接口(application programming interface,API)的安全实现、规范使用.用户认证机制直接关系到整个系统的隐私数据安全,实现方式灵活多样,得到了研究者的广泛关注.Android应用安全的研究包括了恶意应用检测和漏洞挖掘2项技术,对恶意应用的伪造技术、应用安装时恶意应用检测技术和应用运行过程中实时行为监控技术进行了讨论,对组件暴露漏洞和安全相关API的调用漏洞2类漏洞的相关研究进行了介绍.最后,总结了Android安全研究现状,讨论了未来的研究方向.  

康复机器人与智能辅助系统的研究进展

我国正面临日益严重的老龄化问题和数量庞大的残疾人群，康复机器人与智能辅助系统的研究开发和应用有望为解决养老、失能辅助和康复问题提供部分技术手段.康复机器人与智能辅助系统涉及医学、信息、机械、电子、材料、力学等多个学科领域，其研究与开发也面临诸多挑战和困难，本文从“康复机器人及多种康复训练模式”、“智能辅助系统与生机电技术”、“康复与辅助相关的多模态传感与控制方法”、“外骨骼和可穿戴系统、智能假肢与人机安全性”等方面介绍和讨论康复机器人和智能辅助系统的问题和研究进展，以期为未来康复机器人和智能辅助系统的研究与开发提供些许借鉴.  

基于质量权重的Savitzky-Golay时间序列滤波方法

归一化植被指数(NDVI)时间序列数据因含有大量噪声,给其应用带来诸多不便,甚至产生错误结果。自适应Savitzky-Golay滤波器能够有效地抑制突降噪声,但在对高值噪声的抑制和突降非噪声数据的保护方面存在不足。将MODIS VI产品中的质量因子作为权重,提出基于质量权重的Savitzky-Golay滤波方法,经验证该方法能够保持高质量NDVI数据的稳定性和相关性,并能够有效抑制噪声的影响。  

基于光谱角和光谱距离评价指标的遥感影像融合方法比较研究——以QuickBird数据为例

遥感数据融合是一种得到具有较高空间分辨率和光谱分辨率数据的有效方法,而如何保持地物光谱特性是遥感数据融合的关键问题。QuickBird卫星数据是高空间分辨率遥感数据的典型代表,探讨QuickBird数据的融合方法对于促进该数据的广泛应用具有重要意义,同时也能为其他高分辨率数据的处理提供借鉴。以QuickBird高分辨遥感数据为例,比较研究了目前针对高分辨率遥感数据常用的高通滤波、小波变换、Gram-Schmidt和Pan-sharpening 4种融合方法,以反映光谱曲线变化程度的光谱角和光谱距离为指标,评价了4种融合方法对多光谱影像地物光谱信息的保持能力。结果表明:小波变换在显著提高空间分辨率的同时最大程度地保持了原始多光谱影像的光谱信息,是4种方法中最适合QuickBird遥感数据的融合方法。  

大规模图数据匹配技术综述

在大数据时代海量的多源异构数据间存在着紧密的关联性,图作为表示数据之间关系的基本结构在社交网络分析、社会安全分析、生物数据分析等领域有着广泛应用.在大规模图数据上进行高效地查询、匹配是大数据分析处理的基础问题.从应用角度对用于图查询的图数据匹配技术的研究进展进行综述,根据图数据的不同特征以及应用的不同需求对图匹配问题分类进行介绍.同时,将重点介绍精确图匹配,包括无索引的匹配和基于索引的匹配,以及相关的关键技术、主要算法、性能评价等进行了介绍、测试和分析.最后对图匹配技术的应用现状和面临的问题进行了总结,并对该技术的未来发展趋势进行了展望.  

基于多时相环境星NDVI时间序列的农作物分类研究

时相和归一化植被指数(NDVI)时间序列特征在农作物分类提取方面具有重要的应用价值。以黑龙江红星农场为研究区,利用多时相环境星HJ\|1 A/B CCD数据及其多期平滑重构后的NDVI时间序列曲线特征,在对象尺度上采用决策树算法开展了农作物分类研究,通过与单独利用多时相遥感数据分类结果的对比分析,研究了增加NDVI时序曲线特征对分类精度的影响。结果表明:面向对象分类方法得到的地块较为规则,平滑了地块内部同种作物间的噪声,避免了“椒盐现象”,适合于我国东北地区农作物分类识别;利用NDVI时序曲线特征参与分类,增强了不同作物之间的光谱差异,提高了作物分类精度,比仅使用3个多时相HJ\|1 A/B CCD数据分类精度提高了5.45%,Kappa系数提高了0.09。通过该研究探讨了NDVI时序曲线特征在作物分类中的应用,拓展了遥感数据在农业领域的应用范围,具有推广价值。  

红外焦平面阵列非均匀性校正算法研究

红外焦平面阵列( IRFPA)的非均匀性校正是提升红外系统成像质量的重要环节。非均匀性校正算法主要分为基于参考辐射源的标定类校正算法和基于场景的校正算法。将基于参考辐射源的标定类校正算法按线性模型与非线性模型进行详细分类，基于场景的校正算法按空域和时域进行详细分类。针对不同类特点，分别对上述算法进行了详细的分析及比较，为今后非均匀性校正算法的选择提供理论基础，并根据现有两类算法特点，提出算法未来的研究方向。