基于DF中继协作的车联网安全传输性能研究

5G时代的到来加快了以车路协同为核心的车联网技术的发展脚步。高效，可靠，安全的通信质量将是实现智能交通管理系统，完善智慧出行的基本要求。因此，针对存在信息窃取者的车联网中继协作传输场景，利用机会式中继选择策略与最大比合并技术设计了直接传输链路与多跳中继转发链路共存的安全传输方案，旨在提高信息传输的可靠性及安全性。同时，在获得信道概率密度函数及累积分布函数的基础上，利用全概率公式等方法推导出基于DF(Decode-Forward)中继协作传输的车联网系统安全中断概率的闭合表达式，其中涉及的信息传输信道均服从Nakagami-m分布，提高了理论推导的难度。最终的仿真实验证实了理论推导的准确性及本方案的可行性。      

二甲双胍联合妈富隆(去氧孕烯炔雌醇)治疗多囊卵巢综合征不孕的临床疗效

目的:探讨二甲双胍联合妈富隆(去氧孕烯炔雌醇)对多囊卵巢综合征不孕治疗的临床效果。方法:采用随机数字表法将本院60例多囊卵巢综合征患者分为两组,其中对照组采用常规二甲双胍治疗,试验组采用二甲双胍联合妈富隆(去氧孕烯炔雌醇)进行治疗,观察并比较两组患者经过治疗后的临床效果。结果:两组患者经过治疗后,试验组总有效率(96.67%)明显高于对照组(70.00%),试验组患者各生理指标明显低于对照组,试验组患者妊娠率(90.00%)明显高于对照组(50.00%),差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:采用二甲双胍联合妈富隆(去氧孕烯炔雌醇)对多囊卵巢综合征不孕进行治疗,不但能够改善患者胰岛素抵抗,而且有效促进排卵以达到妊娠目的,安全、有效,应该在临床上广泛应用。     

采用信息增益率的混合入侵检测模型设计

针对现有混合入侵检测模型仅定性选取特征而导致检测精度较低的问题，同时为了充分结合误用检测模型和异常检测模型的优势，提出一种采用信息增益率的混合入侵检测模型.首先，利用信息增益率定量地选择特征子集，最大程度地保留样本信息；其次，采用余弦时变粒子群算法确定支持向量机参数构建误用检测模型，使其更好地平衡粒子在全局和局部的搜索能力，然后，选取灰狼算法确定单类支持向量机参数构建异常检测模型，以此来提高对最优参数的搜索效率和精细程度，综合提高混合入侵检测模型对攻击的检测效果；最后，通过两种数据集进行仿真实验，验证了所提混合入侵检测模型具有较好的检测性能.     

云组合服务网络的异常植入数据检测算法

云组合服务网络在路由转发控制受到节点的同态扰动影响,容易受到植入入侵,为了提高网络的安全性,提出一种基于阈值组合判决的云组合服务网络的异常植入数据检测算法。构建网络异常植入数据的统计特征模型,采用大数据挖掘技术进行云组合服务网络异常植入数据特征检测和滤波分析,提取云组合服务网络数据的谱特征量,采用支持向量机学习方法进行云组合服务网络的异常植入数据检测过程中的自适应寻优控制,采用双门限阈值组合判决方法,实现对目标数据的准确检测,提高对异常植入数据的准确定位检测能力。仿真结果表明,采用该方法进行云组合服务网络异常植入数据检测的准确概率较高,检测性能较好,提高了网络安全性。     

职工薪酬之离职后福利会计处理探析

我国最新修订的《企业会计准则第9号——职工薪酬》在第三章全面规范了离职后福利的相关问题,将离职后福利分为设定提存计划和设定受益计划。设定提存计划相对来说比较容易理解和操作。文章试图用一个简单的案例分析来说明设定受益计划职工薪酬的计算和相关的会计处理,在此基础上通过国际比较提出一些完善的建议。