QARMA算法的相关密钥不可能差分攻击

QARMA算法是一种代替置换网络结构的轻量级可调分组密码算法。研究QARMA算法抵抗相关密钥不可能差分攻击的能力,根据QARMA-64密钥编排的特点搜索到一个7轮相关密钥不可能差分区分器,在该差分区分器的前、后各添加3轮构成13轮相关密钥不可能差分攻击。分析结果表明,在猜测52 bit密钥时,与现有中间相遇攻击相比,该相关密钥不可能差分攻击具有攻击轮数较多、时间复杂度和空间复杂度较低的优点。     

基于节点1-邻居图相似性的社会网络匿名技术

利用传统的k匿名技术在社会网络中进行隐私保护时会存在聚类准则单一、图中数据信息利用不足等问题. 针对该问题, 提出了一种利用Kullback-Leibler (KL)散度衡量节点1-邻居图相似性的匿名技术(anonymization techniques for measuring the similarity of node 1-neighbor graph based on Kullback-Leibler divergence, SNKL). 根据节点1-邻居图分布的相似性对原始图节点集进行划分, 按照划分好的类进行图修改, 使修改后的图满足k匿名, 完成图的匿名发布. 实验结果表明, SNKL方法与HIGA方法相比在聚类系数上的改变量平均降低了17.3%, 同时生成的匿名图与原始图重要性节点重合度保持在95%以上. 所提方法在有效保证隐私的基础上, 可以显著的降低对原始图结构信息的改变.     

FDA发布区分液体膳食补充剂和饮料行业指南

正美国FDA发布区分液体膳食补充剂和饮料的行业指南,以帮助膳食补充剂及饮料制造商和经销商判断液体产品的归类。该指南描述了区分液体膳食补充剂和饮料的要素,并提醒膳食补充剂及饮料制造商和经销商关注联邦食品、药品和化妆品法对配料和标签的要求。一、区分液体膳食补充剂和饮料,区分的因素包括食品的产品声称名称、包装、食用分量、推荐日常摄入、食用条件、产品组分、包括在标签和广     

新型关系:物业服务企业VS业主

<正>20世纪90年代,随着房地产大潮的汹涌澎湃,伴随着一个个新兴社区的拔地而起,"业主"、"物业"、"物业管理"这些全新的概念,被越来越强烈地灌输到了中国老百姓的耳朵里。产权变化带来新概念当房子这种特殊的商品把一批又一批的人变成了业主,     

对《物权法》中“专有部分”如何界定的探讨

<正>作为一名物业管理从业人员,笔者在学习《物权法》和从事物业管理的实践中。对《物权法》第六章中有关建筑物区分所有权的专有权所指向的"专有部分"的概念界定有很大疑问,恳请领导专家指点。如果我的理解正确.希望引起领导专家的重视.否则在实践中操作的难度很大,不利于法律的实施和法治理念的树立。出现疑问的原因是我将建筑物的"专有部分"理解为建筑物每一产权单位的套内面积部分。以下是我的分析和理解。     

基于EM的多目标跟踪算法

为了提高多目标跟踪的鲁棒性,增强目标之间的区别性,使用了一种基于能量最小化(energy minimization,EM)的多目标跟踪算法,不同于现有算法,本算法专注于将多目标跟踪中的复杂问题表示为能量函数的模型,模型中包括了更优的目标区分策略(相似度模型)。通过将每个能量函数成本值对应一个多目标的跟踪轨迹方案,算法将多目标跟踪问题转化为能量最小化的问题。在能量函数模型的优化方法上,算法采用共轭梯度算法和一系列的跳转运动来找到能量最小的值。公开数据集的实验结果证明了本算法的有效性,而且定量分析结果证明了本算法提高了目标与背景、目标之间的相互区别性从而与其他算法相比能获得更好的鲁棒性能。     

改进特征和时间融合框架的区分式跟踪算法

文章基于多示例学习的跟踪框架,引入改进型的分布场特征并融合目标时间维度信息,提出了一种新的跟踪算法。新的特征能够更为有效地描述目标的空间结构信息,对于目标模糊、局部遮挡以及细微形变有良好的鲁棒性。加入的目标时间维度信息融合方法,包含了目标的历史信息,同时也能响应目标的外观变化,提高了跟踪器从跟踪异常中恢复的能力。通过对比新算法与其他先进算法在多组测试视频上的跟踪结果,可以发现本文提出的算法具有更为优异的性能,能够在各种复杂情况下对目标进行稳定的跟踪。     

浅谈如何区分“视同销售”和“进项税额转出”

在日常学习会计理论的过程中,有一些知识我们总是领悟不了其要旨,理解不了其中深刻的内涵,掌握不了其中的规律,如"视同销售"和"进项税额转出"如何进行区分,我们在上大学期间、考助理会计师、考中级会计师、考注册会计师都学习它,但都是学了忘,忘了学,究其原因,主要是学习它时都是靠死记硬背,学得稀里糊涂,始终不得要领,因此,我们有必要对"视同销售"和"进项税额转出"如何区分进行探讨,找出其中变化规律和理解其深刻内涵,在本文中我们用两句话概括了如何区分它们的规律,而且简单易记,一劳永逸,希望为对此困扰的学子们带来一些启发。     

连续级配碎砾石粗细颗粒区分粒径分析

粗细颗粒区分粒径是连续级配碎砾石细粒含量判别法判别渗透变形类型重要指标,但目前为止,粗细颗粒区分粒径确定方法和量值均不一致,为验证2个典型方法及量值的适宜性和符合性,统计分析了45个工程179个试样的渗透变形试验结果,结果表明,定值法中以2 mm作为粗细颗粒区分粒径时,其渗透变形类型判断结果与试验结果符合率达80.7%,远高于变值法中以(d_(70)d_(10))~(1/2)为区分粒径时的符合率54.2%。推荐以2 mm作为不均匀连续级配碎砾石粗细颗粒区分粒径。     

基于核与改进的条件区分能力的反向删除属性约简算法

粗糙集理论的布尔矩阵表示形式具有直观、易于理解的优点,它的引入为研究粗糙集的理论提供了一个新的思路。在对布尔矩阵性质研究的基础上,针对已有的基于布尔矩阵算法没有考虑到核属性在浓缩布尔矩阵时的重要性的不足,将属性重要性与改进的条件区分能力相结合,提出基于核与改进的条件区分能力的属性约简算法,借助反向删除确保约简集的完备性。实例表明改进后的算法在条件区分能力上更加准确,并且使约简结果更具有较强的完备性。