云存储中的数据安全问题研究

伴随着经济以及科学技术的进步,云计算技术诞生并取得了飞跃性发展,已然深入到大众生产生活的诸多方面,并因而引发各方面(如政府部门、学术界等)的密切关注。本文即就云存储中的数据安全需求做了系统的论述,从身份认证、加密传输及存储等方面进行了需求分析,建立了云存储中的数据安全方案,并详细分析了这套安全方案的特点。通过对云存储中的数据安全问题进行研究,以期推动云存储应用的发展,强化此项应用的安全性。     

扩展稀疏表示稳健HRRP目标特征提取方法

为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能，提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展，实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中，在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理，对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段，利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化，从而实现对噪声的有效抑制，保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试，结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像，并实现较高的识别正确率。     

基于双平行互质阵列的二维非网格DOA估计

近年来,基于稀疏表示的DOA估计方法已经被广泛提出,这些方法都需预设离散的网格点,而实际信号来波方向在空间域内具有随机性,任何来波方向都是等概率出现,很有可能信号的来波方向不在网格上,因而会存在网格误差,使DOA估计结果产生较大偏差。为提高DOA估计精度,本文提出了非网格的DOA估计模型。同时,为提高测向自由度,本文应用由两个均匀线阵组成的互质阵列,并且将两个均匀线阵平行放置在同一平面。通过将两均匀线阵的互协方差矩阵向量化成互协方差矢量,可得到一维虚拟扩展的接收数据矢量,并且在稀疏表示框架下应用相应的稀疏恢复算法恢复出跟DOA参数相关的向量,从该向量中得到唯一的并且自动配对的二维DOA估计参数。仿真实验结果验证了本文算法较传统算法具有更好的DOA估计性能。     

量子信息技术在金融业的探索应用

上世纪七十年代,量子信息技术在量子力学和信息科学的交叉研究中而产生,其主要研究方向包括量子通信、量子计算、量子存储与量子传感等。近年来,随着量子信息技术的研究取得重大突破,量子信息技术的应用价值进一步凸显。本文首先介绍量子信息技术的起源及定义;其次简要介绍量子通信、量子计算、量子存储和量子传感等技术,并结合金融行业发展特点,探索出各项量子信息技术在金融业的应用场景;最后详细分析量子信息技术给金融业带来的巨大挑战,并给出具体发展建议。     

LaCie宣布其Porsche Design移动硬盘装配USB-C双向接头

全球领先的存储解决方案提供商希捷科技公司(NASDAQ:STX)旗下的高端品牌La Cie日前宣布其Porsche Design移动硬盘采用了USB-C技术。该产品融合了La Cie Porsche Design系列经验证的速度、设计、耐用性以及USB-C的易用性,完美匹配最新款Mac Book?笔记本电脑。La Cie?移动硬盘采用了未来人性化的端口—USB-C端口。该项新技术使La Cie移动硬盘的连接极为简单,这得益于连接线的两端完全相同,接头可双向使用,因此     

云储存技术在电气自动化控制中的应用

随着科学技术的进步和发展,云存储技术日渐得到广泛应用,并在诸多领域中发挥重要作用.电气自动化 控制作为电力体系的重要组成部分,更需要做好云存储技术的应用.文章对云储存技术在电气自动化控制中的应用进 行分析,希望可以为电气自动化的优化控制提供借鉴。     

基于分段加权的反向稀疏跟踪算法研究

为提高稀疏表示跟踪模型性能，提出一种分段加权的反向稀疏跟踪算法，将跟踪问题转化为在贝叶斯框架下寻找概率最高的候选对象问题，构造不同的分段权重函数来分别度量候选目标与正负模板的判别特征系数。通过池化来降低跟踪结果的不确定性干扰，选择正负模板加权系数差值最大的候选表示作为跟踪结果。实验表明，在光照变化、遮挡、快速运动、运动模糊情况下，所提出的算法可以确保跟踪结果的准确性和鲁棒性。