运营商大数据平台的敏感信息保护研究

探讨了运营商大数据平台的敏感信息范围,给出了敏感信息保护的方法步骤,总结了该研究领域内的关键技术及每类技术的主流技术方法,并针对实际的运营商大数据平台的分层架构,设计了不同敏感信息保护技术的技术实现方案.     

一种改进的极化敏感阵列解相干算法

在相干信号源情形下,常用的极化敏感阵列信号处理方法(如参数估计、波束形成等)会出现性能下降甚至失效的现象。该文在极化平滑算法的基础上提出一种改进的解相干算法,通过对各子相关矩阵选择适当的加权系数,使平滑之后的相关矩阵具有Toeplitz的形式,进而消除信号之间的相干性。该文推导了最优加权系数的表达式及最大解相干信号个数,并利用加权平滑之后的相关矩阵完成了参数估计和波束形成。计算机仿真结果表明改进的方法具有比常规极化平滑算法更优越的性能,且适用于非均匀噪声和相干噪声的情况。     

锥面共形阵列信源方位和极化参数的联合估计算法

该文用交叉电偶极子对在锥面共形载体表面构造极化敏感阵列,在建立其快拍数据模型的基础上实现了信源方位和极化参数的联合估计。算法首先通过合理的矩阵变换将阵列流形中的信源方位和极化信息去耦合,然后分别根据秩损理论和旋转不变子空间思想对其进行估计,最后通过一种轮换比对配对方法实现信源方位和极化参数的联合估计。Monte-Carlo仿真实验表明,所提算法可以很好地解决锥面共形阵列的多参数联合估计问题。     

利用HCD灯进行U激光敏化荧光光谱测量

利用直流稳定放电的Kr-U HCD灯作为放电等离子体源,在591.54nm波长对U原子进行共振激发,在400～800nm波长范围内观察到了几百条激光敏化荧光光谱线,并由此测定了UHCD灯中相应能级集居数增量的分布。     

用于弹载线阵红外与激光扫描成像引信的轻量化卷积神经网络目标识别方法

为了进一步提高末敏弹在复杂战场环境下对地面装甲目标的识别概率,提出了一种基于轻量化卷积神经网络的红外图像与距离像复合探测识别方法。网络设计考虑了弹载环境对实时性的要求,将网络划分为特征提取、特征融合2个阶段。在特征提取阶段,对不同源的图像进行了分布式卷积,提高了网络的并行性,降低了网络参数量与计算量; 为了弥补分布式卷积带来的特征损失,将距离像与红外图像的融合图像也一并作为网络输入; 在特征融合阶段利用深度可分离卷积实现了进一步的轻量化设计。通过仿真缩比实验环境获得的数据集进行实验验证,实验结果表明,网络具有较小计算复杂度的同时能够对复杂背景环境下的装甲目标进行有效识别。     

基于V/F变换下的数字相敏检测监控光学膜厚

本文采用基于电压-频率变换(V/F)的数字相敏检测技术应用于光学监控信号检测,得到的被检测信号的幅度,即光学监控信号波形.而且针对光学监控系统中被检测信号特点,从理论分析角度说明了本方案抑制被检测信号低次谐波和白噪声的性能.仿真分析中针对加入了2,3,4次谐波和零均值随机白噪声,信噪比为20dB,频率为166Hz的被检测信号,利用本方案检测出光学监控信号反射率最大误差＜0.2%.分别利用本方案检测出的光学监控信号和理想监控信号读取反射率极值点对应薄膜厚度,对比可知采用本方案监控膜厚理论误差＜2nm.     

基于深度卷积神经网络和二进制哈希学习的图像检索方法

随着图像数据的迅猛增长,当前主流的图像检索方法采用的视觉特征编码步骤固定,缺少学习能力,导致其图像表达能力不强,而且视觉特征维数较高,严重制约了其图像检索性能。针对这些问题,该文提出一种基于深度卷积神径网络学习二进制哈希编码的方法,用于大规模的图像检索。该文的基本思想是在深度学习框架中增加一个哈希层,同时学习图像特征和哈希函数,且哈希函数满足独立性和量化误差最小的约束。首先,利用卷积神经网络强大的学习能力挖掘训练图像的内在隐含关系,提取图像深层特征,增强图像特征的区分性和表达能力。然后,将图像特征输入到哈希层,学习哈希函数使得哈希层输出的二进制哈希码分类误差和量化误差最小,且满足独立性约束。最后,给定输入图像通过该框架的哈希层得到相应的哈希码,从而可以在低维汉明空间中完成对大规模图像数据的有效检索。在3个常用数据集上的实验结果表明,利用所提方法得到哈希码,其图像检索性能优于当前主流方法。     

离退休人员门诊规范化服务

该文对微机械气流式水平姿态传感器敏感机理进行了三维的有限元分析.利用ANSYS-FLOTRAN CFD软件,通过建模、划分网格、加载和求解等途径,计算了微机械气流式水平姿态传感器敏感元件密闭腔体中气流速度在不同倾斜状态下的分布.阐明微机械气流式水平姿态传感器的敏感机理,为气流式水平姿态传感器的优化设计开辟了更精确的研究途径.     

A Triple‐Collaborative Strategy for High‐Performance Tumor Therapy by Multifunctional Mesoporous Silica‐Coated Gold Nanorods

To integrate treatments of photothermal therapy, photodynamic therapy (PDT), and chemotherapy, this study reports on a multifunctional nanocomposite based on mesoporous silica‐coated gold nanorod for high‐performance oncotherapy. Gold nanorod core is used as the hyperthermal agent and mesoporous silica shell is used as the reservoir of photosensitizer (Al(III) phthalocyanine chloride tetrasulfonic acid, AlPcS₄). The mesoporous silica shell is modified with β‐cyclodextrin (β‐CD) gatekeeper via redox‐cleavable Pt(IV) complex for controlled drug release. Furthermore, tumor targeting ligand (lactobionic acid, LA) and long‐circulating poly(ethylene glycol) chain are introduced via host–guest interaction. It is found that the nanocomposite can specifically target to hepatoma cells by virtue of the LA targeting moiety. Due to the abundant existence of reducing agents within tumor cells, β‐CD can be removed by reducing the Pt(IV) complex to active cisplatin drug for chemotherapy, along with the releasing of entrapped AlPcS₄ for effective PDT. As confirmed by in vitro and in vivo studies, the nanocomposite exhibits an obvious near‐infrared induced thermal effect, which significantly improves the PDT and chemotherapy efficiency, resulting in a superadditive therapeutic effect. This collaborative strategy paves the way toward high‐performance nanotherapeutics with a superior antitumor efficacy and much reduced side effects.     

纳米ZnO/PDMS复合薄膜力敏特性研究

力学敏感单元作为力学传感检测技术的核心单元,力敏传感技术在航空航天、工程设施、医疗、石油开采等生活、生产的各个领域都存在广泛的应用。研究了纳米ZnO/PDMS复合薄膜的制备,以及复合薄膜在加速度计中的应用。以纳米ZnO颗粒为填充粒子,以聚二甲基硅氧烷（PDMS）为聚合物,采用机械共混法制备了纳米ZnO/PDMS复合薄膜,并研究了复合薄膜的制作工艺、微观结构及力敏特性;并循序渐进地设计了复合薄膜在1G加速度内的力敏特性测试。实验结果表明：加速度计的灵敏度最大可达到0.484pF/g,验证该复合薄膜结构应用到加速度计中的可行性,为基于复合薄膜结构的加速度计力敏效应的验证奠定了理论依据和测试基础。