比尔·盖茨退学与你无关

选择以什么样的态度度过大学时光是对一个人是否成熟、是否学会为自己负责的考验。今天的大学教育.缺乏一个好的榜样。一位滑稽的美国专栏作家,杜撰了甲骨文公司首席执行官     

GM(1,1)模型和新陈代谢模型的应用比较

灰色系统理论是一种研究少数据、贫信息的不确定性问题的新方法.其中的灰色预测模型具有所需数据少、预测精度高和无需先验信息的特点.本文详细介绍了两种常见的灰色预测模型建模方法,即GM(1,1)模型和新陈代谢模型,并通过它们实例预测某地区的年私人汽车拥有量.利用相对误差法将两种模型的预测值与实际值比较进行精度检验,最后预测该区未来几年的私人汽车数量.以分析这两种预测模型的变化范围和发展趋势,为相关部门提供科学的决策依据.结果表明1)该地区未来几年的私人汽车拥有量呈增长趋势,地方经济发展态势良好;2)GM(1,1)模型在此实例中的变化范围更小、预测精度相对更高、预测误差更小;3)灰色预测模型简单实用,预测精度较高.     

基于改进DTCWT和引导滤波的低剂量CT图像降噪

针对低剂量计算机断层扫描(CT)图像噪点较多和空间分辨率低的问题,提出了一种基于改进双树复小波变换(DTCWT)和引导滤波的低剂量CT图像降噪方法。首先使用DTCWT对低剂量CT图像进行多尺度分解,对高频子带系数使用拟合优度检验框架进行去噪,对低频子带使用三边滤波进行降噪,逆DTCWT重构得到初始去噪图像;然后使用降噪并插值的低频子带图像作为导向图像对CT图像进行引导滤波;接着结合初始去噪图像和引导滤波的去噪结果生成细节残存图像;最后用3维块匹配滤波(BM3D)阈值算法对细节残存图像进行二次去噪,叠加两次去噪结果得到最终去噪图像。实验结果表明,该方法优于其他传统图像去噪算法,在抑制噪声的同时,良好地保留了图像的边缘轮廓和纹理特征,对低剂量CT图像有着显著的去噪效果。     

高光谱激光雷达后向散射强度的粗糙表面二向反射模型EI北大核心CSCD

高光谱激光雷达是同时获取光谱和空间信息的主动遥感探测方法。在激光扫描过程中,激光入射角是重要的影响因素之一。在实际应用中,目标表面粗糙度会使其入射角效应偏离朗伯模型。因此,基于Oren-Nayar模型对粗糙表面建立二向反射模型,研究了入射角效应的辐射校正方法。选取8种典型的粗糙表面作为实验对象,分析了各波段后向散射强度与入射角的关系,并量化了粗糙度对强度的影响。基于构建的模型,对该研究样本的入射角效应进行辐射校正。辐射校正后,不同入射角反射率的标准差均不大于0.06;与校正前相比,标准差平均改善率为67.86%。结果表明,所提出的方法提高了提取目标反射特性的准确性,为高光谱激光雷达更好地为开展数据分析与应用提供良好的物理基础。     

基于遗传算法的抗网表逆向攻击逻辑混淆方法

随着集成电路(IC)产业进入后摩尔时代,芯片一次性工程成本愈发高昂,而以逆向工程技术为代表的知识产权窃取手段,越来越严重地威胁着芯片信息安全。为了抵抗逆向工程攻击,该文提出一种基于遗传算法的自动化逻辑混淆方法,通过分析网表寄存器的拓扑网络结构,筛选逻辑节点并创建冗余连接,从而混淆词级寄存器的相似性特征,在低开销下防止逆向攻击恢复寄存器传输级的词级变量、控制逻辑与数据通路。基于SM4国密算法基准电路开展验证实验,结果表明:经该文方法混淆后,逆向结果与设计真实情况的标准化互信息相关度下降了46%,拓扑复杂度提升61.46倍,面积额外开销为0.216%;同时相较于随机混淆,该混淆方法效率提升为2.718倍,面积额外开销降低70.8%。     

智能手机能耗多目标优化机制研究

智能手机的网络请求导致其续航能力下降,合并转发技术可有效降低能耗,但设置最优的合并转发时间仍是技术发展的关键,通过大量人工实验解决该问题耗时耗力。因此,基于统计模型检验,使用工具UPPAAL-SMC,以概率时间自动机对安卓设备中用户请求以及WiFi模块进行仿真建模,量化能耗、延迟、用户满意度等属性,进而利用统计模型检验,对不同请求频率的场景进行蒙特卡洛模拟,获得延迟对能耗以及用户满意度的影响。最终进行多目标优化,求得通用最优合并转发延迟时间为22 s,在满足用户体验的前提下平均降低了20%的能耗。该方法可在不同的使用场景下模拟得到通用最优合并转发延迟时间,为开发者提供参考。     

500 kV断路器合后即分原因分析及整改措施研究

断路器是电力系统的重要电气设备,其安全稳定运行对提高电力系统运行的稳定性和安全性具有重要意义。断路器操动机构设计复杂,机械结构配合精度要求高,故障分析难度大。对某换流站500 kV断路器的合后即分故障进行研究。首先分析断路器操动机构动作原理,明确故障发生过程的机械运动关系;其次进行异常操动机构解体检查和测试,发现轴承存在的设计缺陷易导致滚针脱落,从而引发合后即分故障;最后针对设计缺陷提出整改措施,避免同类故障再次发生。     

基于拉曼光谱的口罩物证检验方法研究

为分析口罩材质,建立口罩物证鉴别方法,试验用拉曼光谱仪检测107个口罩纤维样品,研究黑色、粉红色、蓝色染料对口罩纤维拉曼光谱的影响程度,基于主成分分析和相关性检验法对不同品牌、相同品牌不同批次的口罩进行区分,并实现未知品牌口罩的预测。研究表明,在拉曼特征峰相同的条件下,通过分析口罩纤维拉曼强度的差异和主成分得分图可快速找到与未知品牌相关性最强的口罩。在犯罪现场模拟试验中,未知品牌与相似品牌在主成分得分图中显示的距离最近,Pearson、Kendall Rank和Spearman 3种相关系数最大分别为0.932、0.799、0.942,据此找到了与未知品牌相似度较高的口罩。该方法缩小了物证搜查范围,可为公安办案寻找线索提供依据。     

基于双向索引的高效连接关键字查询动态可搜索加密方案

为了解决现有动态可搜索加密方案更新过程操作复杂、信息泄露以及查询方式单一等问题,提出了一种前向安全和后向安全的高效连接关键字查询动态可搜索加密方案——BPC-DSSE方案。该方案利用位图索引构建了双向索引结构来简化动态更新过程,并通过具有加法同态性质的对称加密隐藏访问模式。同时,由于添加和删除操作均通过模加法完成,可通过隐藏更新类型减少更新过程的泄露。此外,为了解决现有方案查询方式不灵活的问题,引入内积匹配算法实现了高效的连接关键字查询。安全分析表明,BPC-DSSE方案实现了前向安全以及Type-I-的后向安全。仿真结果表明,相对于其他连接关键字查询的方案,BPC-DSSE方案具有更高的更新、查询效率。     

基于智能手机平台的计算光学显微成像技术研究综述

计算光学显微成像技术将光学编码和计算解码相结合,通过光学操作和图像算法重建来恢复微观物体的多维信息,为显微成像技术突破传统成像能力提供了强大的助力。这项技术的发展得益于现代光学系统、图像传感器以及高性能数据处理设备的优化,同时也被先进的通信技术和设备的发展所赋能。智能手机平台作为高度集成化的电子设备,具有先进的图像传感器和高性能的处理器,可以采集光学系统的图像并运行图像处理算法,为计算光学显微成像技术的实现创造了全新的方式。进一步地,作为可移动通信终端,智能手机平台开放的操作系统和多样的无线网络接入方法,赋予了显微镜灵活智能化操控能力与丰富的显示和处理分析功能,可用于实现各种复杂环境下多样化的生物学检测应用。文中从四个方面综述了基于智能手机平台的计算光学显微成像技术,首先综述了智能手机平台作为光学成像器件的新型显微成像光路设计,接下来介绍了基于智能手机平台先进传感器的计算光学高通量显微成像技术,然后介绍了智能手机平台的数据处理能力和互联能力在计算显微成像中的应用,最后讨论了这项技术现存在的一些问题及解决方向。