标准模型下的无证书代理环签名方案

由于无证书公钥密码体制是一种新型公钥密码体制,它既克服了密钥托管问题,又不需要使用公钥证书,而在标准模型下所构造的方案与在随机语言模型下所构造的方案相比,具有更高的可证安全性,因此,该文在标准模型下,提出了一个无证书代理环签名方案。与现有的代理环签名方案相比,它具有更高的执行效率和可证安全性,能够归约于CDH（computational diffie-Hellman）问题假定。分析结果表明：它既能有效抵制来自密钥生成中心和授权人的伪造攻击,又能满足代理环签名的其他安全性需求;并且,该方案具有更高的执行效率,只需要两次对运算。     

基于Java点对点通信技术的DES密钥交换

介绍了使用Java的点对点通信技术,基于Diffie-Hellman规则,给出了IBM DES密钥交换的总体方案、算法和应用程序,详细说明了其中涉及的主要技术和方法,同时给出了在PC机上用二进制指数分解法实现大数模运算的算法分析和实现方案。     

基于关键闸坝优选的区域水网水量调控

为实现区域水网水量的高效调控,从水量、水生态、水质和闸坝管理等4个方面构建包含10个指标的闸坝优选评价指标体系,以廊坊市凤河-永定河区域水网为研究对象,计算区域内32座闸坝的综合关键指数并给出影响程度排序,采用水动力数学模型验证关键闸坝选取的合理性。结果表明：优选出的永丰闸和东张务闸是区域水网的关键闸坝,通过调节这两座闸坝的开度即可满足区域水网的生态需水和防洪排涝调度目标,保持区域水网较优的水力连通能力,提高区域水网水量调控效率。     

Mine,ours, and yours: Whose engagement and prior knowledge affects individual achievement from online collaborative learning?

In computer-supported collaborative learning research, studies examining the combined effects of individual level, group level and within-group differences level measures on individual achievement are scarce. The current study addressed this by examining whether individual, group and within-group differences regarding engagement and prior knowledge predict individual achievement. Engagement was operationalised as group members' exhibited activities in the task space (i.e., discussing domain-content) and social space (i.e., regulating ideas, actions and socioemotional processes). Prior knowledge and achievement were operationalised as group members' performance on a domain-related pre-test and post-test, respectively. Data was collected for 95 triads of secondary education students collaborating on a complex business-economics problem. Subsequently, three different multilevel models were tested to examine the combined effect. First a model with the individual level measures (model 1) was tested and in subsequent models the group level measures (model 2) and within-group levels measures (model 3) were added. Findings indicate model 2 showed the best fit; group members' individual engagement in the social space activities as well as the groups' average prior knowledge positively predicts individual achievement. No effects were found for either group members' or groups' engagement in the task space and for the within-group differences.     

融合关键对象识别与深层自注意力的Bi-LSTM情感分析模型

在线评论文本通常涉及多个评价对象,对象的表达方式有显式和隐式之分,针对不同对象的情感倾向可能不会完全一致.关键评价对象是评论中最受关注的对象,其相应的情感语义对整条评论的情感观点起主导作用.本文构建了融合关键对象识别与深层自注意力机制的Bi-LSTM模型,以提升短文本情感分类的效果.使用CNN处理文本,基于卷积层输出结果识别关键评价对象,并在此基础上完成深层自注意力的学习.将对象信息与文本信息进行融合,利用注意力机制强化的Bi-LSTM模型得到评论文本的情感分类结果.在酒店评论数据集上进行实验,与之前基于深度学习的模型相比,本文方法在精确率、召回率和F-score评价指标方面均有更好的表现.     

煤炭企业决策支持信息系统

以龙口矿业集团有限公司的决策支持信息系统为例,详细介绍了煤炭企业决策支持信息系统的总体架构、系统数据来源及处理、关键指标信息、系统功能。该系统通过DTS、中间件等技术获取数据;采用面向主题的数据仓库多维表结构和与业务系统对应的ODS层表结构存储数据;通过分析各种数据指标的类型及属性,建立起一套共包含45个关键指标的企业关键指标体系结构;并采用同比分析、环比分析、趋势分析等数学模型对数据进行分析和展现,从而实现辅助决策。     

Beller-Yacobi协议的研究与模拟实现

本文着重分析了Beller-Yacobi协议及以其中用到的RSA加解密及签名算法,并以RSA加解密算法为例在.NET环境下使用C#语言模拟实现了其详细过程,最终实现了整个Beller-Yacobi密钥传输协议的过程。     

车载自组网中一种支持群签名认证的分布式密钥管理方案

群签名具备良好的匿名认证特性,满足车载自组网信息安全和隐私保护需求。但是,其作废开销较大,不适于在大规模网络环境中应用。为此,本文提出了一种支持群签名认证的分布式密钥管理方案DKM,将车载自组网的覆盖区域划分为若干子区域,车辆周期性地从所在子区域的群管理机构更新群密钥。这样,作废某个成员只需要在其拥有合法密钥的子区域内通告,而不是整个网络,有利于降低作废开销。同时,DKM中的密钥更新机制能够保证车辆的群密钥的私密性,从而避免了车辆与区域群管理机构的授权争议,保持了数字签名的不可否认性。性能分析表明DKM能够显著缩短作废列表长度,同时没有增加认证开销。     

面向工业平稳/非平稳复杂系统的在线故障监测技术

针对复杂系统中关键性能指标（KPI）相关故障检测方法检测精度低的问题,提出基于双层改进潜结构投影（DL-IPLS）的KPI相关故障检测方法. 利用协整分析和主元分析建立底层模型,对非平稳和平稳变量进行特征提取. 将提取的信息进行融合,建立改进潜结构投影的上层模型,根据融合信息对KPI的贡献进行空间分解. 在2个正交子空间中设计统计量,实现KPI相关故障的在线监测. 田纳西-伊斯曼过程和青霉素发酵过程的仿真结果表明,在面向工业平稳和非平稳复杂工业系统检测时,所提方法有效提高了KPI相关故障的检测率,降低了KPI无关故障的误报率.     

高速精密加工工具系统现状与探讨

综述了新型工具系统的发展过程、特点及应用情况 ,着重分析了HSK工具系统的刚度和承载能力、夹紧力、动平衡、测量技术、材料和热处理等几个关键问题 ,指出了尚待解决的一些重要问题 ,提出了今后研究的途径以及我国开发高速加工工具系统时应采取的策略。