多特征融合和尺度变化估计的船舶跟踪方法

传统的船舶视觉跟踪任务主要集中于单目标船舶跟踪,对多目标船舶跟踪研究相对较少。为解决该问题,提出一种多维特征融合机制和尺度变化估计的多目标船舶跟踪框架,该框架引入位置滤波器对输入的船舶训练样本进行学习,并将其应用于待跟踪的船舶图片序列,通过寻找最大响应的方法判定图像中的船舶位置。在此基础上,构建船舶尺度估计滤波器以确定待跟踪船舶的图像尺寸。通过和中值流跟踪算法和多示例学习跟踪算法对比分析,实验结果表明不同海事交通场景下的船舶跟踪误差均小于10像素,验证了算法的有效性和可靠性。     

便于数据共享的电网数据湖隐私保护方法

数据湖是大数据应用最常用的数据共享方式,然而数据共享带来隐私问题仍然是数据湖设计中缺失的部分,特别是应用于电网数据保密性的要求更高。为了促进有价值数据的流通,必须完成现有数据湖缺失的数据隐私,以便数据更为安全的跨域共享。对此,提出一种数据访问与共享模型,并在此基础上对区块链中的智能合约模块进行了优化。实验结果表明,在区块链中存储数据的哈希值并使用可信执行环境将加密后的原始数据存储在数据湖中,不仅实现了数据访问控制和安全共享的目的,也降低了操作所需的gas使用量和系统吞吐量。     

航运物流企业数字化转型设计与效果分析

近年来航运业数字化的加速,凸显出传统航运物流企业日常运营中存在的服务匹配与结算缺乏自动化、业务数据因缺乏透明度而不作为可信证据采信等问题。区块链具有的透明化与可信等特点可以结合物联网与数字货币等技术帮助航运物流企业以数字化转型针对性地解决问题。因此,通过分析合理转型路径,设计基于“蚁群-智能合约”算法作航运服务自动化匹配、基于区块链与物联网提供运输进程可靠追踪服务及基于数字货币实现海运运费高效结算。以太坊测试链上的模拟结果表明了转型方案的有效性,其对内降低运营与结算成本、对外增强业务信息透明度与可信度的价值,提高了航运物流企业的竞争力。     

医学知识增强的肿瘤分期多任务学习模型

肿瘤分期是指从病人的电子病历文本中推测肿瘤对应阶段的过程。在电子病历数据中存在类别严重不均衡现象,因此使用深度学习方法进行肿瘤分期具有一定的挑战性。该文提出医学知识增强的多任务学习KEMT(knowledge enhanced multi-task) 模型,将肿瘤分期问题视作面向医疗电子病历的文本分类任务,同时引入医生在人工预测肿瘤分期时参考的医学属性,提出基于医学问题的机器阅读理解任务,对上述两种任务进行联合学习。我们与医疗机构合作构建了真实场景下的肿瘤分期的数据集,实验结果显示,KEMT模型可以将医学知识与神经网络结合起来,预测准确率高于传统的文本分类模型。在数据分布不均衡的条件下,在小样本类别上的准确率提升了4.2个百分点,同时模型也具有一定的解释性。     

Ethereum smart contract security research: survey and future research opportunities

Blockchain has recently emerged as a research trend, with potential applications in a broad range of industries and context. One particular successful Blockchain technology is smart contract, which is widely used in commercial settings (e.g., high value financial transactions). This, however, has security implications due to the potential to financially benefit froma security incident (e.g., identification and exploitation of a vulnerability in the smart contract or its implementation). Among, Ethereum is the most active and arresting. Hence, in this paper, we systematically review existing research efforts on Ethereum smart contract security, published between 2015 and 2019. Specifically, we focus on how smart contracts can be maliciously exploited and targeted, such as security issues of contract program model, vulnerabilities in the program and safety consideration introduced by program execution environment. We also identify potential research opportunities and future research agenda.     

基于形状记忆聚合物的智能簧片结构的有限元分析

为了研究基于形状记忆聚合物(shape memory polymer,SMP)新型簧片的形状记忆行为以及金属材料对SMP簧片的增强效应,首先,基于三维SMP应力-应变-温度关系,编写了可供ABAQUS调用的用户材料子程序(user-defined material mechanical behavior,UMAT),开发出可用于三维复杂应力状态下SMP结构的有限元计算方法.然后,利用该方法对SMP簧片结构正向和反向弯曲变形的形状记忆行为(高温加载、降温固形、低温卸载和升温恢复)进行了仿真.最后,模拟和分析金属材料增强的SMP复合簧片结构的折叠过程.结果表明:SMP簧片在正向和反向折叠变形后,通过温度的控制能够自动展开,因此,能够有效解决传统簧片结构中的驱动复杂和过冲震动的问题;金属增强的SMP复合簧片的失稳弯矩和平稳弯矩被明显提高,金属增强效果从强到弱的顺序依次是:合金钢、铸钢、灰铸铁和硬铝合金.     

基于机器学习的用户窃电行为预测

新型智能电表普及后,为了准确检测出电网中的窃电用户,可以结合机器学习的方法.为此,选择了支持向量机、随机森林和迭代决策树3种机器学习中较常用的大数据算法进行分析,通过不断调整试验数据集的大小,对3种算法的效率和准确率进行测试.对比分析结果发现,随机森林算法运行的时间和数据量的大小基本呈线性关系,效率较高,且准确率稳定在86%以上,表现较好.     

隐私保护算法在智能电网中的应用

数据聚合是智能电网中的重要环节,在数据聚合的过程中应达到准确、安全、高效节能等指标.通过对DGK密码体制与盲签名加密钥分配技术两种方法的对比分析,得出盲签名加密钥分配技术更加安全可靠,同时计算开销较小的结论.     

基于LBS的个性化手机菜品推荐系统设计与实现

为满足用户"随身、随时、随地"的个性化服务需求,设计一款基于位置服务(LBS)的个性化菜品推荐系统。在系统中,首先通过对用户的位置感知,记录每个用户的用餐信息;然后通过现有的选择过程或相似关系来获知用户的潜在兴趣;再对当地餐馆和菜肴的信息进行过滤,将用户可能感兴趣的餐厅和菜品推荐给他们。     

Novel plug-configure-play ZigBee-based smart home system

The key purpose of a smart home system is to provide people with a better indoor life experience using the technology of Internet of Things. However, there are some limitations which make the current smart home system impractical, such as high cost, complex installation, poor flexibility and maintainability. In this paper, a novel plug-configure-play ZigBee-based smart home system is proposed to provide repeatable use and improve flexibility and maintainability with the reductions of cost and complexity, which can be customized and reconfigured without redevelopment. In this system, new sensors can be flexibly added through different interfaces on the ZigBee nodes and the sensor network layer is transparent to the users. Therefore, by using our method, users can customize and use the smart home system simply by configuring the sensors information via software on the application layer.