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1.
基于轨迹频率抑制的轨迹隐私保护方法 总被引:8,自引:0,他引:8
移动终端和定位技术的快速发展带来了轨迹大数据.研究者通过挖掘和分析发布的轨迹数据集,可获得一些有价值的信息.攻击者也可利用所掌握的知识对发布的轨迹数据集进行推理分析,以较高的概率推断出用户的隐私信息.轨迹抑制是一类实现隐私保护的重要方法,然而轨迹抑制的点数越多会造成数据效用越低.因此,在满足用户隐私需求的情况下,如何选择合理的抑制点来提高匿名处理后的数据效用是数据发布中要解决的重要问题.针对以上问题,文中提出两种基于轨迹频率的方案对轨迹数据进行匿名处理.第一种方案是根据情况抑制整条有问题的轨迹数据或向有问题的轨迹数据集中添加假数据;第二种方案是采用特定的轨迹局部抑制法对数据进行抑制处理.实验表明相对于已有方案,在满足同等隐私需求的情况下,文中方案处理后的数据效用提升了近30%. 相似文献
2.
在智能可穿戴设备、电子皮肤、空气过滤和组织工程等领域,对透明薄膜材料或基材的需求很大。传统透明材料,如玻璃、塑料等,由于缺乏相互连通的孔道、不理想的孔隙率和柔性,不能满足这些新兴领域的要求。静电纺丝纤维膜因其具有小孔径、高孔隙率和良好的柔性等优点可以弥补传统材料的不足,因此,开发透明的静电纺丝纤维膜具有重大的价值。本次工作报道了一种简单有效的方法,在不使用任何其他添加剂的情况下,通过机械压力,直接将静电纺丝纤维膜制备成柔性的、有孔的透明纤维膜材料。同时,首次总结了压制后聚合物的透明度性能与分子结构之间的关系。经过机械压力处理后,纤维膜仍可以保持纤维形态、微米级孔道和一定的孔隙率。以聚苯乙烯静电纺丝纤维膜为例,所制备的透明聚苯乙烯纤维膜具有优异的光学性能和机械性能。透明纤维膜可实现高透光率(≈89%,可见光波长在550 nm处)、大孔隙率(10%~30%)和强的机械拉伸强度(≈148 MPa),该拉伸强度约为初始静电纺丝纤维膜的78倍。此外,本次工作基于透明纤维膜,利用真空辅助抽滤银纳米线和机械压力作用,也制备出透明的导电纤维膜材料。与氧化铟锡导电薄膜相比,我们所制备的透明导电纤维膜展示... 相似文献
3.
准确预测裂缝的发育程度及其分布规律可指导钻探工程中的井轨迹设计,避免因钻遇裂缝造成的井壁坍塌及掉块导致的钻具阻卡,从而缩短钻井周期和降低钻井成本。利用提取绕射信息的方法研究了顺北区块奥陶系的裂缝发育,基于局部平面波分解技术提取出裂缝等地质异常体在地震波场中产生的绕射信息,形成单独绕射数据体,由此来达到提高裂缝识别准确度的目的。利用该方法预测的顺北区块A井区和B井区的奥陶系裂缝发育情况与实际钻遇裂缝情况具有较高的吻合度,表明该方法能够有效地利用绕射信息预测出裂缝的发育程度及其分布规律,验证了结果的可靠性,可用于指导井轨迹设计。 相似文献
4.
大气除尘装备箱体围护结构形式和荷载情况十分复杂,目前尚无关于除尘器箱体立柱在横向荷载作用下其内力分布的精确计算方法。该文采用理论推导与有限元计算相结合的方法对除尘器箱体立柱在墙板直接受横向荷载作用时的内力与强度计算方法进行研究。在考虑墙板所受横向荷载向立柱传递时,将墙板视作由上、下相邻加劲肋和左、右两侧立柱围成的四边简支板,加劲肋处传递集中力,加劲肋间传递非均匀分布荷载。将立柱作为多跨连续弹性梁,采用力矩分配法编写程序计算其最大弯矩和剪力值。根据除尘器箱体立柱的跨数、每跨立柱范围内对应墙板区格数目以及墙板区格宽高比,编制了立柱最大弯矩计算表格。考虑墙板与立柱的协同受力作用,以有效宽度范围内的墙板与立柱组成组合截面共同抗弯,修正立柱正截面强度计算方法。研究结果表明:在墙板与立柱组合结构体系中,随着墙板壁厚增大或墙板宽度减小,墙板的抗弯贡献提高;随着立柱截面惯性矩增大或立柱横向支撑间距减小,墙板的抗弯贡献降低。根据对工程常用几何构造的除尘器箱体结构计算统计,偏于安全地提出了立柱截面模量统一放大系数。相比于传统工程简化内力计算方法,工程设计人员可以利用该文提出的方法方便、准确地计算立柱内力最大截面的正应力和剪应力,从而设计出安全经济的立柱截面。 相似文献
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6.
赵婧 《军民两用技术与产品》2014,(19)
正确选择和使用电涌保护器(SPD)是保护设备和人身安全的关键。电涌保护器(SPD)的选择及安装是防雷工程最重要的环节,如不能正确的选择和安装电涌保护器(浪涌保护器或防雷器)就不可能起到保护设备的功能,甚至还会出现损坏设备和造成人员伤害的事故。文章主要介绍低压配电系统防雷保护方案设计中所遇到的SPD安装位置、SPD保护模式等问题,以及SPD安装中的注意事项和SPD的日常检查维护。可作为电气设备电源侧电涌保护设计的基础。 相似文献
7.
个人数据空间管理中的任务挖掘策略 总被引:2,自引:0,他引:2
在个人数据空间管理过程中,用户需要处理大量异质数据如邮件、文档、图片等.随着用户数据在数量和种类上的增多,如何有效管理这些数据,为用户提供有效的存储及查询服务成为一个具有挑战性的问题.传统数据管理工具如文件系统、桌面搜索工具等并未给用户提供足够的管理能力.究其原因,个人数据空间是由数据、用户以及服务三要素组成.而传统数据管理工具却忽略了用户这一要素,因此仅能在存储路径或全文索引的基础上提供服务.实际上数据与用户之间具有密不可分的联系,个人数据空间中的数据正是来自于用户行为.而用户行为是由一个一个任务组成的.挖掘个人数据中的任务,可以建立起数据间基于用户行为的语义关系,进而可以为用户提供任务视角的数据管理服务以及基于任务的查询服务.正是基于这一思想,提出了基于用户行为挖掘用户任务的方法.通过分析用户行为,发现个人数据由用户行为产生的时序关系,然后根据该时序关系生成用户的任务.实验证明该方法是有效的. 相似文献
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