BLP模型在云存储中应用分析

云存储中包含各种各样的文件,各文件包含了不同程度的敏感信息,需要受到不同访问控制策略的保护,给予其不同的安全级。为确保高敏感数据的完整性和安全性,可对BLP模型进行修改使其适应云存储的要求。文章讨论在该模型下的安全访问控制问题,研究该模型的体系结构并给出云存储中的访问控制算法。     

众筹项目推荐:面向隐式反馈的深度学习协同过滤

目前,在推荐系统研究中,用户的隐式反馈,以及极度稀疏的数据,已成为影响协同过滤推荐效果的主要问题.针对这一现象,本文提出了深度学习协同过滤算法,先利用卷积神经网络,对用户-项目矩阵的隐层特征进行学习,再结合协同过滤,对用户-项目的交互信息进行建模,并将两种特征融合预测推荐列表.以众筹平台的数据为实验对象,比较模型中各参数对推荐效果的影响,并设计与基线方法的对比实验.实验结果表明:均匀采集负反馈,并在一定卷积层数的网络中,数据稀疏度越高,效果越好;对比基线方法,本文提出的算法在公开数据集(Yahoo!Movie)上取得了最好的推荐结果.本文提出的算法有助于提高众筹平台的融资成功率,同时也丰富了推荐系统的研究体系.     

无相位反馈的分布式发射波束成形技术研究

分布式发射波束成形技术是实现协作通信的一种有效方式,而分布式发射波束成形面临的主要技术挑战有发射信息共享、载波同步、发射时间同步等。本文针对这些技术挑战利用时分双工系统前后向信道的一致性,提出了一种不需要在节点之间反馈相位控制信息的分布式发射波束成形技术。在此基础上,发射节点和目标节点之间数据传输采用OFDM技术,提出了对每个子载波信号分别进行发射波束成形的实现方法。     

美国国家人工智能安全委员会最终报告解析及启示

随着人工智能技术的快速发展和广泛应用,人工智能在国际竞争中的战略作用日益显现,特别是对以技术优势确保军事优势、实现国家安全目标具有不可替代的作用.为了促进入工智能和相关技术发展、满足美国的国家安全和国防需求,2018年8月,美国根据约翰·麦凯恩《2019财年国防授权法》成立了国家人工智能安全委员会,旨在为美国政府和国会提供战略层面的规划建议.     

铝合金局部加压凝固及流动数值模拟的研究

局部加压方法是压铸中用于消除铸件厚壁处缩孔缺陷的一种新工艺.本研究通过实验模型测量了不同加压条件下铸件的冷却曲线,分析了局部加压引起的凝固变化.考虑局部加压引起的补缩流动,通过适时修改网格文件、初始和边界条件的方法,模拟了局部加压过程中铝合金的凝固及流动变化,并与实验结果进行了对比,二者基本吻合.     

电磁搅拌与变质对Al-20Si合金初生硅相的影响

研究了电磁搅拌和变质的复合作用对过共晶Al-20Si合金中初生Si长大和形貌的影响.结果表明复合作用可以获得比单种变质处理和电磁搅拌的过共晶Al-20Si合金更加细小,更加圆整的初生Si组织,对提高过共晶Al-20Si合金的力学性能有着重要意义.     

过共晶铝硅合金半固态浆料表观粘度研究

通过自制的双筒旋转粘度计对过共晶ZL117合金的表观粘度进行了研究。结果表明,随着保温温度的降低,即固相率的升高,ZL117合金浆料的表观粘度随之增加;随着搅拌电流的增加,其表观粘度先降低,在搅拌电流为14A左右时达到最低,然后增大;随着冷却速度的增大,其表观粘度增大。     

热管技术的应用进展

介绍了目前国内外热管技术的应用现状。主要论述了热管的结构、工作原理、特点和种类，同时举例讨论了其在传统产业(建筑)和新兴产业(空调)的应用情况。由于热管具有传热系数高、具有优良的等温性能、环境适应力强、结构简单和运行维修费用低等优点。因此其在各个领域应用极其广泛，在降低了企业的能耗同时，也保护了环境，取得了良好的经济效益和社会效益。