基于知识图谱的软件配置漏洞分析技术研究

基于知识图谱的软件配置漏洞分析技术研究[通信与网络][信息安全]

随着科技发展，软件也在日益更新，其功能和结构愈发复杂多变，从而伴生的软件配置漏洞导致的安全问题也日益增多。传统的人工对配置进行核查不仅耗费时间和精力，而且效率低下，无法满足及时高效确保软件配置安全的需求。知识图谱的发展在各个领域逐显成效，它具有能处理海量数据、建立知识间关联关系等优势，因此通过构建软件配置漏洞知识图谱，来整合存储软件配置漏洞数据，并达到可视化推理分析、关联查询等功能，以实现软件配置漏洞分析更加智能化的目标。

发表于：5/24/2022 5:23:35 PM

智能物流数据治理与技术研究

智能物流数据治理与技术研究[其他][其他]

随着物流行业向高柔性、高协同性、高效率的智能物流时代快速发展，智能物流数据治理与智能物流技术相互推动，并对智能制造发展生态产生重要影响。阐明了智能物流实物流、信息流、资金流三维视角与数据治理的紧密联系，以及智能物流数据治理框架发展进程和演化规律，结合行业案例分析总结了我国智能物流数据治理与技术发展现状，并从政策、行业、企业三个角度提出了对智能物流数据治理与技术未来发展的建议及展望，为我国智能物流发展提供借鉴与参考。

发表于：5/24/2022 5:11:05 PM

基于同源的抗量子群密钥交换协议

基于同源的抗量子群密钥交换协议[其他][其他]

面对越来越多的基于群成员协同操作的需求，群密钥交换协议在近期的研究中受到了广泛的关注。基于同源的密码协议是抗量子密码中的重要组成部分，因此文章主要关注基于同源的群密钥交换协议。针对超奇异同源的困难问题，提出了两个2轮的基于超奇异同源的群密钥交换协议，均是针对Burmester-Desmedt（BD）协议的优化。此外，为了证明协议的安全性，分别针对两个优化版本的群密钥交换协议给出了安全性证明。通过与现有的协议进行比较，可发现所提出的两个协议在通信量和计算复杂度上都有所降低。

发表于：5/24/2022 4:55:05 PM

基于ST DBSCAN的航迹聚类实现

基于ST DBSCAN的航迹聚类实现[其他][航空航天]

针对现有飞行目标的航迹聚类算法的不足，提出的一种可对任意形状的航迹聚类，且不需提前划分聚类目标个数，可解决时空域航迹数据的聚类方法。通过航迹信息中的空间坐标以及时间信息，扫描选取航迹数据中的任意未标记点，进行时间域上的邻近点扫描，再对时间邻域内的点进行空间域扫描，通过时空域内邻近点迹的数量将相同目标的航迹形成簇，并通过数据仿真验证本聚类方法的有效性。

发表于：5/16/2022 4:07:00 PM

基于三维集成的小型化Ku波段收发组件

基于三维集成的小型化Ku波段收发组件[其他][其他]

基于硅基三维集成模块和印制板(Printed Circuit Board，PCB)混压工艺，设计了一种小型化Ku波段收发组件，并对其原理方案和具体实现进行了介绍。该收发组件整体电路采用三维集成架构实现，射频及中频芯片和其外围电路集成于硅基三维集成模块中，外部电路板采用射频与低频混压印制板，模块和印制板通过球栅阵列(Ball Grid Array，BGA)互联。通过对信号过渡结构进行优化设计，降低了信号传输损耗，提升了通道间隔离度。电路测试表明，组件在工作频带内满足通道间幅度一致性、带内平坦度、噪声系数等指标要求，且符合组件小型化、高集成度、高一致性、高可生产性的现实需求。

发表于：5/16/2022 4:03:00 PM

基于量化测量的前向-后向箱粒子平滑器

基于量化测量的前向-后向箱粒子平滑器[其他][其他]

提出了一种新的前向-后向箱粒子平滑算法。在正向过程中，使用标准的箱粒子滤波算法。在后向过程中，使用箱粒子近似平滑后验概率。提出了一种额外的箱粒子移动步骤，使箱粒子在目标周围集中。通过量化测量下的仿真，验证了所提算法的性能优势。

发表于：5/16/2022 3:58:00 PM

综合电子系统重构时间分析方法研究

综合电子系统重构时间分析方法研究[其他][其他]

针对综合电子系统重构的不确定性、多样性导致的系统状态复杂的问题，对不同重构模式下的重构时间进行分析。首先研究系统架构和软硬件配置，建立系统重构和重构时间模型，提出应用迁移优化算法。然后通过综合电子系统重构验证平台模拟故障，分析计算不同类型故障导致系统重构消耗的时间。实验证明，不同类型的故障导致的系统重构时间不同，优化重构蓝图和迁移过程可以有效缩短重构时间。

发表于：5/16/2022 3:54:00 PM

基于改进蚁群算法的云计算资源分配策略研究

基于改进蚁群算法的云计算资源分配策略研究[通信与网络][通信网络]

在实际的项目中会发现蚁群算法直接应用于云计算资源分配时经常会出现负载失衡的情况，导致资源利用率不高，同时导致任务完成时间太长，算法迭代次数过大。这种情况不仅会大大地降低云计算系统的效率，还会造成系统不稳定。因此针对蚁群算法进行了一系列改进，具体包括：引入伪随机比例规则，进行全局信息素强化，引入了交叉变异操作，将蚁群算法与遗传算法相融合。然后进行了MATLAB仿真实验，实验结果表明：改进算法的任务完成时间更短，算法迭代次数更少，负载均衡效果更好。由此可以得出结论：对蚁群算法的改进是有效的。

发表于：5/16/2022 3:50:00 PM

基于EEMD和LeNet-5的脑电信号情绪识别

基于EEMD和LeNet-5的脑电信号情绪识别[其他][其他]

随着科学技术的进步，人们对情绪这一概念有了全新的认识，从过去认为情绪来源于“心”逐渐发展到了当下普遍认为情绪来源于“脑”。针对脑电信号所具有的诸多特性，首先通过去除心电、肌电噪声，滤波提取脑电信号中的有用波段；再利用集合经验模态分解算法(Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD)对脑电信号进行特征提取，利用提取特征通过空间插值法绘制脑电地形图；接着利用LeNet-5算法开展具体情绪识别，并建立模型。最终通过不断地改进模型，显著提高了情绪识别准确率，准确率最高可达80.1%。

发表于：5/16/2022 3:45:00 PM

一种隐私保护的联邦学习框架

一种隐私保护的联邦学习框架[通信与网络][通信网络]

大数据时代，数据安全性和隐私性受到越来越多的关注和重视。联邦学习被视为是一种隐私保护的可行技术，允许从去中心化的数据中训练深度模型。针对电力投资系统中各部门因担心数据隐私信息泄露而带来的数据孤岛和隐私保护问题，提出了一种隐私保护的联邦学习框架，允许各部门自有数据在不出本地的情况下，联合训练模型。首先，提出了联邦学习的架构，支持分布式地训练模型；其次，引入同态加密技术，提出了隐私保护的联邦平均学习流程，在数据隐私保护的情况下，实现联合训练模型；最后，实验结果表明，该框架具有较好的收敛性，而且联合训练得到的模型具有较好的精度。

发表于：5/16/2022 3:40:00 PM