Windows与Linux双系统让旧电脑重获生机

随着当下电脑的普及,Windows操作系统已经成为家喻户晓的计算机产品并走进大众的生活,耳熟能详的有Win7、Win10两个Windows发行版本。如今,Win7系统已经逐步退出了我们的生活,Win10是家家户户电脑系统的首选。在Win?dows外,还有另一种流行、全面、成熟的操作系统,俗称Linux操作系统,其下有多个发行版本,如红帽、Centos、Ubuntu等众多特点各异的系统品种。家中的旧电脑,或许是从前段时间使用的,安装着Win7、硬件配置也比不上新购置的PC,但如果能装上Linux系统,旧电脑也能焕发生机。在此,本篇将带大家走进Linux系统,指导大家安装并在自己的PC或笔记本上使用双系统:Windows与Linux。     

What localizes beneath: A metric multisensor localization and mapping system for autonomous underground mining vehicles

Robustly and accurately localizing vehicles in underground mines is particularly challenging due to the unavailability of GPS, variable and often poor lighting conditions, visual aliasing in long tunnels, and airborne dust and water. In this paper, we present a novel, infrastructure‐less, multisensor localization method for robust autonomous operation within underground mines. The proposed method integrates with existing mine site commissioning and operation procedures and includes both an offline map‐building process and an online localization algorithm. The approach combines the strengths of visual‐based place recognition, LIDAR‐based localization, and odometry in a particle filter fusion process. We provide an extensive experimental validation using new large data sets acquired in two operational Australian underground hard‐rock mines (including a 600m‐deep multilevel mine with approximately 33 km of mapping data and 7 km of vehicle localization) by actual mining vehicles during production operations. We demonstrate a significant increase in localization accuracy over prior state‐of‐the‐art SLAM research systems and real‐time operation, with processing times in the order of 10 Hz. We present results showing a mean error of 0.68 m from the Queensland Mine data set and 1.32 m from the New South Wales Mine data set and at least 86% reduction in error compared with prior state of the art. We also analyze the impact of the particle filter parameters with respect to localization accuracy. Together this study represents a new approach to positioning systems for currently deployed autonomous vehicles within underground mine environments.     

基于隐私保护的可证明安全委托计算协议

通过云计算提供的委托计算服务能够为委托方节省大量的计算时间和计算成本,但如何保证委托计算的隐私性和可证明安全性是具有挑战性的问题。结合全同态加密和多线性映射技术的优势,提出基于隐私保护的可证明安全多元多项式委托计算协议。根据委托计算的输入输出隐私安全需求设计委托计算安全模型,通过多线性映射方案和全同态加密技术构造任意第三方可公开验证的委托计算协议,并在标准模型下基于多线性Diffie-Hellman困难性问题假设证明协议的安全性与隐私性。实验与性能分析结果表明,该协议可保证安全性,同时能够减少计算成本,满足大数据环境下委托计算模式的应用需求。     

多通信方式下的配电通信网融合管理信息模型

为了实现电网配电通信网融合管理,提高优质服务和运维管理能力,本文研究了在扁平化管理模式下的配电通信网的多源、多通信方式的智能管理技术,建立了基于粒子群算法的混合网络的资源映射模型.将WMN和PLC两个不同类型的网络映射到同一个物理网络上,对其安排不同的工作任务,发挥各自网络的优势和特点,将更多的子载波用于业务吞吐上,提高业务吞吐量.对新建立的模型进行仿真验证,通过与遗传算法的比较,证明本文的算法具有明显的优势.     

Blind recognition algorithm for IRA codes in noisy environment

For noisy environment, the parity-check matrix of Irregular Repeat-Accumulate(IRA) codes is hard to reconstruct, moreover, the relationships of the large-scale complex interleaver are hard to recover. To solve the problems, a novel blind recognition algorithm is proposed. First, the code's length and synchronization are identified by applying rank criteria. Second, by implementing matrix transformation, the dual vectors of codewords are found. Then, by setting a threshold, the effective parity-check vectors of dual space are selected. According to the sparse characteristics of the IRA codes' parity-check matrix, the parity matrix can be reconstructed with effective parity-check vectors Finally, relationships of the interleaver can be recovered according to the characteristics of IRA codes. Simulation results show that the proposal can be used to estimate IRA codes encoding parameters and complete the blind recognition in the non-cooperative context with noise.     

一种基于MPS的图像重建方法

提出了一种利用多点地质统计法实现图像重建的方法.由于传统基于线性降维的多点地质统计法不能有效处理非线性数据,因此引入等距特征映射以实现非线性数据的降维,并利用条件数据以提高重建图像的质量.实验证明,该方法有利于提高图像重建的有效性.     

对称式基坑渗流涌水量的计算方法

随着地铁、越江隧道等地下工程的日益增多,涌现出了大量的对称式基坑。基于共形映射理论,推导了对称式基坑涌水量计算表达式,并对其计算参数进行分析。研究表明,对称式基坑的单宽涌水量与渗透系数、基坑内外水头差成正比,与（相对）隔水层层顶到坑底的距离和基坑两侧止水帷幕间距的比值、止水帷幕嵌固深度和（相对）隔水层层顶到坑底距离的比值、基坑内外水头差和（相对）隔水层层顶到坑底距离的比值成反相关。     

一种基于占有率反馈的虚拟网络映射算法

网络虚拟化技术通过对物理资源的抽象,可以有效解决现有互联网架构中存在的网络结构僵化、可扩展性差等问题.虚拟网络映射问题是指将用户发送的所有虚网请求映射到底层物理网络中,同时还要满足虚网请求中对各个资源的限制要求(如节点计算能力、链路带宽等).从节点负载平衡的角度出发,在基于就近原则的虚网映射算法基础上,引入节点负载平衡的反馈机制,引导各个虚网请求更均匀地映射到底层物理网络中.另外,在k短路径算法机制中引入了当前链路资源占有率作为评价参考标准,这样可以尽可能均匀地分散链路压力.同时,在检验链路资源是否满足虚网请求的过程中,由于优先选中的链路资源占有率低,所以算法映射成功率高,映射耗时更短,虚拟网络映射效率得到了有效提高.     

基于独立连续变量和复合指数函数的位移约束平面连续体结构拓扑优化

为了进一步研究连续体结构拓扑优化模型的合理性和可行性,基于独立、连续、映射( independent continuous mapping,ICM)方法,在满足结构位移约束的条件下,通过引入复合指数形式过滤函数对位移约束下质量最小化( minimum weight with a displacement constraint,MWDC)模型进行了改进,建立了基于独立连续变量和复合指数函数的位移约束平面连续体结构拓扑优化模型,并进行了优化求解。同时,利用M语言,基于Matlab软件平台,开发了相应的拓扑优化计算程序,并针对4种典型平面连续体结构进行了数值验证,分别比较分析了体积约束下的柔顺度最小化( minimum compliance with a volume constraint,MCVC)模型、MWDC模型以及改进的MWDC模型所得到的最优拓扑结构。数值结果表明：采用复合指数形式过滤函数改进的MWDC优化模型迭代次数更少,优化求解计算效率更高。     

混合策略改进的鲸鱼优化算法

针对标准鲸鱼优化算法易出现搜索速度慢、寻优精度低及早熟收敛等问题,提出一种混合策略改进的鲸鱼优化算法。首先采用混沌映射生成初始种群增加种群多样性,为算法全局搜索奠定基础;然后引入非线性策略改进收敛因子和惯性权重,平衡算法的全局探索与局部开发能力并加快收敛速度;最后根据群体适应度方差设定阈值进行变异操作,避免算法出现早熟收敛的现象。通过对12个典型基准函数进行三方面的性能测试,实验结果表明,改进算法在搜索速度、收敛精度等方面有显著提高,且摆脱陷入局部最优解的能力强。