Multi-Dimensional Pedestrian System on the New Campus of University of Macau

The Multi-dimensional Pedestrian System( MPS) is an integral part of the new campus of University of Macau. It observes the principle of "pedestrian first " and features a pedestrian-vehicle dividing system.Based on a comprehensive analysis of the location,climate,ecology and other factors of the project site,the conception of the idea of MPS and the related researches are illustrated. The transportation features of the MPS,as summarized,include multi-dimensions,short-distance and weather-resistance. Its features for the sake of livability include integration of nature, respect for the environment and sharing of landscape. Upon the completion of the project, the effects on its users were tested. Finally, some constructive rules for the construction of similar campus pedestrian systems were proposed.     

无线传感器网络中移动节点辅助的数据采集效率优化研究

为了提高无线传感器网络中数据采集效率,提出了一种基于节点分级的混合多跳数据采集（hybrid multi-hop data collection,HMDC） 算法。该算法首先基于数据量将所有节点均匀划分成簇,然后在簇内采用节点分级的思想进行数据的多跳传输,最后使用移动采集器沿着最短路径访问簇头节点,对指定节点进行数据集采集。仿真结果表明,HMDC算法有效地提高了数据采集效率,均衡了能量消耗,延长了网络的生命周期,且更加适用于较大规模的数据采集。     

任务序列强度感知的大规模集群服务器控制模型

异构云数据中心各类服务器的控制成本和性能上的差异将影响其运维管理成本及QoS博弈平衡关系,针对任务序列强度具有的时效性,提出了任务序列强度感知的大规模任务调度模型。依据当前到达数据中心的任务序列的强度以及集群中服务器的当前状态,在任务调度中强调节约服务器运维管理成本和各服务器负载均衡的基础上实现优化数据中心对任务序列处理的平均响应时间和系统的吞吐量。通过对实验结果的分析,验证了集群服务器控制模型在任务调度中的可信度大于95%,同时通过与当前应用广且具代表性的算法——最短任务优先,公平分发机制进行比较分析,其效果是三者中最好的,也验证了模型的有效性和可行性。     

边缘计算中基于博弈论的数据协作缓存策略研究

针对边缘计算中服务器存储能力有限的问题,提出一种基于博弈论的数据协作缓存策略。该策略根据基站覆盖范围将边缘计算环境划分为多个区域,每个区域与相邻区域协作缓存数据资源。在每个区域中,计算每个数据块对本地区域及相邻区域的缓存价值,根据待缓存资源的缓存价值进行缓存决策,最小化用户获取数据资源的延迟。仿真实验结果表明,提出缓存策略比现有非协作缓存策略数据资源平均获取延迟降低了36.55%,有效降低了数据资源平均获取延迟。     

基于LBS系统的位置轨迹隐私保护技术综述

基于位置的服务（LBS）方式为用户生活带来了便捷,同时也存在着位置轨迹隐私泄露的风险。如何对这些隐私数据加以保护,成为目前研究者的研究热点。对现有的隐私保护方法系统架构进行总结,对位置隐私保护技术和轨迹隐私保护技术进行综述,分类介绍了基于扭曲技术、加密技术、匿名技术以及差分隐私技术的隐私保护方法,对各种隐私保护技术下的最新算法进行整理归纳。根据对已有技术的了解,提出了现有研究中存在的不足以及未来研究的方向。     

基于多素数和参数替换的改进RSA算法研究

为了提高RSA公钥算法在消息加密过程中的安全性,在深入分析传统RSA算法的基础上,对其进行一些改进性研究,提出了一种比传统RSA算法更加有效的方法优化其安全性。在将传统RSA改进为四素数RSA的基础上,再运用数学变换进行参数替换,消除了在公钥中对传输两个随机素数的乘积n的需要,引入了一个新的参数x代替原参数n。针对改进后的算法在运算效率方面的不足,采用中国剩余定理( Chinese remainder theorem,CRT)优化大数模幂运算。实验结果证实了改进算法的可行性,为通过公钥加密消息发送和接收提供了更安全的路径;同时,对改进算法与传统RSA 和四素数RSA算法的解密(签名)时间进行比较分析。实验结果表明改进后的算法对消息发送方和接收方之间签名效率也有一定程度的优化。     

对混合属性数据表可行的差分隐私保护方法

为加强隐私保护和提高数据可用性,提出一种可对混合属性数据表执行差分隐私的数据保护方法。该方法首先采用ICMD（insensitive clustering for mixed data）聚类算法对数据集进行聚类匿名,然后在此基础上进行
-差分隐私保护。ICMD聚类算法对数据表中的分类属性和数值属性采用不同方法计算距离和质心,并引入全序函数以满足执行差分隐私的要求。通过聚类,实现了将查询敏感度由单条数据向组数据的分化,降低了信息损失和信息披露的风险。最后实验结果表明了该方法的有效性。     

基于广义分形插值理论的多尺度分类尺度下推算法

多尺度数据挖掘多应用于空间遥感图像数据,以图像的分辨率或者区域分割为依据进行尺度划分,然后在每个尺度层进行分析。近期,有不少学者将多尺度数据挖掘应用于一般数据集上,以等级理论、概念分层和包含度理论尺度划分等为尺度划分依据,研究不同尺度层的分布规律,进而发现有意义的事实,如多尺度关联规则以及多尺度聚类。但是在一般数据集下,很少将多尺度数据挖掘应用于分类算法领域。本文定义了广义分形插值理论的概念,打破了局限于迭代函数系统IFS(Iterative Function Systems)的缺憾,拓展了分形插值的应用;提出了基于广义分形插值理论的多尺度分类尺度下推算法MSCSDA(Multi-Scale Classification Scaling-Down Algorithm);仿真实验建立在4个UCI基准数据集和1个H省部分人口真实数据集上,并将MSCSDA与KNN、Decision Tree以及Libsvm算法进行对比分析;实验结果表明,MSCSDA算法在不同的数据集上,均优于其他算法。     

泵驱动两相复合制冷机组变频运转特性

为研究泵驱动两相复合制冷机组的工作特性,特别是换热性能随工质泵频率和室内外温差的变化规律,搭建泵驱动两相复合制冷机组的实验装置,对其进行了实验研究.在本实验装置中,蒸气压缩制冷模式分别采用2.63 k W压缩机和3.75 k W压缩机作为驱动元件,泵驱动两相冷却模式采用带变频器的工质泵驱动.结果表明:室内温度25℃、室外温度10℃时,机组换热量随工质泵频率先增大后减小,在工质泵频率为35 Hz时达到最大值;能效比(energy efficiency ratio,EER)随工质泵频率初始变化不明显,然后逐渐降低.在室外温度为0~30℃时,实验获得了2种运行模式的性能变化情况和最佳转换温度.     

基于Apriori算法的数据挖掘在移动医疗系统中的应用

针对医疗行业海量数据的数据挖掘应用少、基础差,数据分析的需求迫切等问题,提出一套创新型数据采集与挖掘方案.该方案选用Apriori算法就目前产科数据集展开关联分析,重点研究剖宫产与体征、药品之间的关联,并分析了产妇入院时间及新生儿出生时间分布与数量的关系.另外,还对关系到数据采集与传输效率的移动医疗系统进行研究,选用便携数字终端(portable digtital assistant,PDA)进行移动式数据采集,并阐述了基于新型分布式多层系统模型和SSH2框架的设计方案.在北京市某妇产医院的临床应用表明:该系统能够为医护人员提供精确、客观的数据支持,优化医护流程.数据挖掘分析结果对于药房的备药、发药,手术室准备,医护人员排班等具有指导意义和参考价值,可为后续医疗数据的统计和处理提供良好的技术基础.