基于高密度电法和综合示踪法的堤坝渗漏通道联合探测方法

为准确探测堤坝渗漏通道的位置及范围,降低单一探测方法的局限性及不确定性,提出了一种基于高密度电法与综合示踪法的堤坝渗漏通道联合探测方法。抽水蓄能电站实例验证表明：综合示踪法通过多种示踪试验对高密度电法测试成果进行验证,可以有效辅助高密度电法判别低阻异常区,解决高密度电法成果解释非唯一性问题;高密度电法和综合示踪法联合进行堤坝渗漏通道探测效率高,准确性强。     

基于机器学习模型的河道水位预测

结合已有机器学习模型——卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的优点,构建了并联卷积循环神经网络(PCNN-GRU)模型,并将其用于赣江下游外洲站日尺度水位变化的预测。结果显示:相较于目前流行的长短时记忆(LSTM)模型、GRU模型以及卷积循环神经网络(CNN-GRU)模型,PCNN-GRU模型的均方根误差和平均绝对误差分别降低了18.39%、21.11%、15.48%和21.31%、18.64%、14.28%,纳什-萨特克里夫效率系数和准确率分别提高至0.999 2和88.12%,表明所建模型具有良好的预测性能,可用于河道水位预测。     

基于组合赋权模糊物元可拓模型的渭河流域甘肃段河流健康评价

从水文完整性、化学完整性、形态结构完整性、生物完整性及社会服务功能5个准则层出发,构建了渭河流域甘肃段河流健康评价指标体系;采用基于改进层次分析法和Critic法的组合赋权法和模糊物元可拓模型计算河流健康状况评价等级,对渭河流域甘肃段河流健康状况进行了评价,并结合障碍诊断模型,分析了该研究区域河流健康突出问题。结果表明：2017—2019年渭河流域甘肃段干流河流健康等级均为亚健康状态,且呈现小幅好转趋势;5个准则层中化学完整性表现最差,流域治理应重点关注河流水质治理;评价河段的敏感度指标与水文、化学、生物完整性相关,是提高河流健康水平最有效的敏感因子。     

多视图动量对比学习算法

比较同一图像不同增强的相似性是对比学习取得显著成果的关键。传统对比学习方法使用了图像的两个不同视图,为了学习到图像更多的信息以提高分类准确率,在MoCo(momentum contrast for unsupervised visual representation learning)的基础上,提出了一种多视图动量对比学习算法。每次迭代中,对于图像的多个数据增强分别使用一个查询编码器和多个动量编码器进行特征提取,使得本次迭代可以使用更多的数据增强和负样本。使用优化的噪声对比估计(InfoNCE)来计算损失,使得查询编码器能得到更有益于下游任务的特征表示。对查询编码器使用梯度回传更新网络,对各动量编码器使用改进的动量更新公式以提高模型的泛化能力。实验结果表明,使用多视图动量对比学习可以有效提高模型的分类准确率。     

区分交互意图的图卷积协同过滤算法

近几年提出了一些基于图卷积网络的协同过滤推荐模型,然而大部分模型将邻域权重视为常量且不区分用户和物品间的交互关系,无法获取令用户满意的推荐列表。因此,为了得到用户和物品更准确的嵌入表示,提出一种区分交互意图的图卷积协同过滤推荐算法MiGCCF(multi-intention graph convolutional collaborative filtering)。该算法将交互关系进行分解,细粒度分析用户与物品间的交互意图,并引入注意力机制,在消息传播过程中赋予邻域可学习的注意力权重,挖掘用户对于不同交互物品的喜爱度。在Gowalla与Amazon-book上的实验表明,该算法相比于基准算法,在两个数据集上的HR@50和NDCG@50指标分别提高了12.5%和8.5%,具有更好的性能表现。     

基于C/S架构的高校座位管理系统

为了实现高校座位的统一智能化管理,并满足不同区域座位的规则独立设定需求,开发了一套基于薄膜压力传感器检测和C/S架构、符合Android MVP设计思维的高校座位管理系统.分析了高校座位管理的需求,基于用户友好和界面友善原则,对系统的功能模块、数据流向和系统架构进行了详细分析和设计.系统包括C/S三层架构,基于Android MVP模式进行分层开发,实现了数据的映射、访问和持久化,并通过用户端APP以及检测终端的设计和调试,实现了座位使用情况的可靠检测和数据的信息化综合管理,提高了座位管理及使用效率,对解决高校座位管理难题,以及校园管理的信息化具有积极意义.     

面向服务一体化的网上办事平台

建设网上办事平台是《教育信息化2.0行动计划》对高校智慧校园建设的必然要求.本文结合实际网上办事服务平台案例,从服务多校区一体化管理的视角,提出了符合多校区管理需求的一体化建模、要素、方法和步骤,设计基于工作流引擎的组件体系和服务用户统一交互界面,通过实际示例分析说明建模方法和设计的有效性,并在实际业务中发挥了作用.     

基于改进迭代最近点算法的接骨板贴合性快捷计算方法

为了快速计算出接骨板在断骨表面的最佳贴合位置,以减少手术中接骨板反复调整的次数,提出了一种基于改进迭代最近点（ICP）算法的接骨板贴合性快捷计算方法。首先,由医生指导在断骨表面选取贴合区域,并利用接骨板表面点的法向量之间的夹角提取接骨板的内曲面点云;然后,在对两组点云模型进行平滑处理并采用格点采样的方式来简化点云模型后,利用点云之间的特征关系进行初始配准;最后,对接骨板内曲面点云模型进行边界及内部特征关键点提取,并采用K-维树（KD-Tree）搜索邻近点,对接骨板的特征关键点和断骨表面选取区域执行ICP精确配准。以胫骨为例进行实验,实验结果表明,所提算法相较于近年所提配准算法在保持较高配准度的同时提高了配准效率,能够实现胫骨不同受损类型与接骨板之间的快速配准,并且对其他受损骨骼具有通用性。     

后量子加密算法的硬件实现综述

现有的密码体制大多基于RSA、ECC等公钥密码体制,在信息安全系统中实现密钥交换、数字签名和身份认证等,有其独特的优势,其安全性分别依赖于解决整数分解问题和离散对数问题的难度。近年来,随着量子计算机的快速发展,破解上述数学问题的时间大幅减少,这将严重损害数字通信的安全性、保密性和完整性。与此同时,一个新的密码学领域,即后量子密码学应运而生,基于它的加密算法可以对抗量子计算机的攻击,因此成为近年来的热点研究方向。2016年以来,NIST向世界各地的研究者征集候选抗量子密码学方案,并对全部方案进行安全性、成本和性能的评估,最终通过评估的候选方案将被标准化。本文比较了NIST后量子密码学算法征集(第2轮、第3轮)的各个方案,概述目前后量子加密算法的主要实现方法:基于哈希、基于编码、基于格和基于多变量,分析了各自的安全性,签名参数及计算量的特点以及后期的优化方向。PQC算法在硬件实现上的挑战其一是算法规范的数学复杂性,这些规范通常是由密码学家编写的,关注的重点是其安全性而非实现的效率,其二需要存储大型公钥、私钥和内部状态,这可能会导致不能实现真正的轻量级,从而降低硬件实现的效率。本文重点介绍了目前后量子加密算法的硬件实现方式,包括PQC硬件应用程序编程接口的开发,基于HLS的抽象实现和基于FPGA/ASIC平台的硬件实现。PQC方案的硬件化过程中不仅需要算法的高效实现,同时需要抵抗针对硬件结构的侧信道攻击。侧信道攻击可以通过来自目标设备泄露的相关信息来提取密码设备的密钥。本文讨论了后量子加密算法在具体实现和应用中受到侧信道攻击类别和防御对策。     

基于EDEM的混凝土板桩静压贯入过程三维颗粒流数值模拟

针对混凝土板桩在干粗砂地基中的静压贯入问题,为了明确贯入过程中的挤土效应及贯入阻力的发展规律,利用离散元数值模拟软件EDEM(Engineering Discrete Element Method)对干粗砂中混凝土板桩静压贯入过程进行了三维数值模拟。为此,提出了适用于类似试验的参数标定方法,分析了贯入过程中颗粒的运动特征。针对板桩结构的特点,对长边和短边方向的挤土效应进行了对比,并以短边为例,分析了不同高度处的挤土效应。最后,根据颗粒与桩结构的接触力,提取了桩端阻力和桩侧摩阻力的值,分析了两者在贯入过程中的变化规律。结果显示:在贯入过程中,颗粒的运动呈现"涡流状",并随贯入过程演化;板桩沿短边方向的表面隆起量约为沿长边方向的隆起量的2倍;随着长宽比的增加,板桩结构在短边方向和长边方向的隆起值相应增加,且短边方向的隆起值与长边方向的隆起值的比值与相应板桩的长宽比近似相等;随着贯入的进行,桩侧摩阻力所占的比重逐渐增加,在完全贯入后,侧摩阻力值约占桩端阻力的1/25;不同长宽比的板桩结构,其桩端阻力和桩侧摩阻力的单位值近似相等,并与准二维计算结果相近。