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12

教育部人文社会科..

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教育部人文社会科..

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国家社会科学基金

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国家社会科学基金..

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中南大学

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检索结果:检索 null 返回 16420 结果。
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  • 作者:朱亮1,徐恪1,冯梅21清华大学计算机科学与技术系;2中国石油勘探开发研究院 )
  • 关键词:命名;解析;通用地址描述;动态解析服务;互联网地址
  • 摘要: 命名解析机制作为互联网的核心组件,其固化的静态设计以及可扩展性的缺失是导致体系结构陷入僵化的主要原因.针对网络核心层面的创新困境,提出了一种动态的命名与解析服务,允许按需设计、构建和部署多样的地址策略,灵活支撑顶层业务需求.基于xml的通用地址描述规范通过精心抽象的元素属性以及灵活的组合方式,提供了对异构命名模型的统一表达和解释能力;动态解析服务基于预先配置的对象绑定拓扑,支持新型命名空间、协议实体以及解析机制的透明引入.试验表明,通用命名与解析服务具备良好的可扩展性和时间性能,相比传统互联网地址系统,能够赋予网络核心层面的演进能力,从而为体系结构维度的创新提供良好支撑.
  • 被引量:3

  • 作者:Giorgio Vilardi,Luca Di Palma,Nicola Verdone ( Sapienza University of Rome, Department of Chemical Engineering Materials Environment )
  • 关键词:等温线模型;重金属吸附;平衡数据;非线性;香蕉皮;粉末;模特儿;吸附效率
  • 摘要: In this study the copper and lead adsorption efficiency onto banana peels powder was investigated. The agroindustrial waste recovery represents one of the Circular Economy pillars. In the view of the synthesis of an environmentally friendly adsorbent material, the powder was used without any preliminary chemical or thermal activation, but only after simple washing, drying and grinding. The bio-ads...
  • 被引量:6

  • 作者:原尉峰1,2,郭佳明1,2,苏卓1,2,罗笑南3,周凡1,21中山大学数据科学与计算机学院;2中山大学国家数字家庭工程技术研究中心;3桂林电子科技大学计算机与信息安全学院 )
  • 关键词:服装检索;全卷积网络;哈希映射;多标签解析;多任务学习
  • 摘要: 目的服装检索对于在线服装的推广和销售有着重要的作用。而目前的服装检索算法无法准确地检索出非文本描述的服装。特别是对于跨场景的多标签服装图片,服装检索算法的准确率还有待提升。本文针对跨场景多标签服装图片的差异性较大以及卷积神经网络输出特征维度过高的问题,提出了深度多标签解析和哈希的服装检索算法。方法该方法首先在FCN(fully convolutional network)的基础上加入条件随机场,对FCN的结果进行后处理,搭建了FCN粗分割加CRFs(conditional random fields)精分割的端到端的网络结构,实现了像素级别的语义识别。其次,针对跨场景服装检索的特点,我们调整了CCP(Clothing Co-Parsing)数据集,并构建了Consumer-to-Shop数据集。针对检索过程中容易出现的语义漂移现象,使用多任务学习网络分别训练了衣物分类模型和衣物相似度模型。...
  • 被引量:11

  • 作者:王辞晓,董倩,吴峰 ( 北京大学教育学院 )
  • 关键词:移动学习;学习成效;元分析;准实验;教育实验
  • 摘要: 移动设备逐渐走进正式和非正式学习之中,为探究移动学习的具体影响,许多研究者实施了关于移动学习的教育实验和准实验,但未得出一致结论。学习成效是评价移动学习效果的重要且客观指标,在近十年来的移动学习国际研究中,涉及了关于学习成效的52篇教育实验与准实验中63个效应值样本,对它们做移动学习调节变量的编码分析,以此探究移动学习总体效应和调节效应。可以发现,移动学习对学习成效的总体效应值为0.660,说明移动学习对学习成效具有中等程度的正向促进作用。移动学习对学习效果的影响存在潜在的调节变量(实验对象、实验学科、教学方法、硬件设备、软件设备、实施环境、时间跨度、使用时限),具体表现为:移动学习对小学和大学学习者具有显著正向促进作用,对英语、理工、科学、医学学科具有显著正向促进作用,对自主学习、任务驱动、探究学习、合作学习、混合方法具有显著正向促进作用,而测试/评估则对学习成效有一定的负向作用。此外,...
  • 被引量:51

  • 作者:杨冬菊1,2,徐晨阳1,21大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室;2北方工业大学云计算研究中心 )
  • 关键词:大数据;数据仓库;ETL;元数据模型;映射;数据集成
  • 摘要: 数据集成环节,越来越丰富的异构源数据给集成后数据质量的提升带来了新的挑战和困难。针对传统ETL模型在数据集成后出现的数据冗余、无效、重复、缺失、不一致、错误值及格式出错等数据质量问题,提出了基于元数据模型控制的ETL集成模型,并对数据集成过程中的各种映射规则进行了详细的定义,通过将抽取、转换、加载环节的元模型和映射机制相结合,能够有效地保证集成后数据的数据质量。提出的元模型已经应用到科技资源管理数据集成业务中。通过科技资源管理数据集成实例分析,验证了此数据集成方案能够有效地支撑大数据环境下数据仓库的构建和集成后数据质量的提升。
  • 被引量:25

  • 作者:刘艺,张红旗,杨英杰,常德显 ( 解放军信息工程大学;河南省信息安全重点实验室 )
  • 关键词:服务功能链;可生存服务功能链映射;混合整数线性规划;最大流问题;服务时延
  • 摘要: 针对在底层网络可能发生单点和单链路故障情况下的服务功能链(service function chain,SFC)映射问题,提出一种区分等级的可生存SFC映射方法,为提供重要服务的关键SFC预先分配备用资源,为提供普通服务的普通SFC快速重映射失效部分,从而兼顾提高SFC可生存能力和降低底层网络资源开销的需求.首先,在考虑最小化SFC服务时延的条件下,分别为关键SFC和普通SFC的可生存映射问题建立混合整数线性规划模型.其次,提出2种启发式的模型求解算法,其中,面向关键SFC的主备服务路径构建算法采用贪心思想交替进行节点和链路映射,以减小SFC服务时延,并在主备服务路径之间建立桥接路径,以提高路径切换速度和降低路径切换过程的丢包率;面向普通SFC的失效服务路径重建算法引入最大流问题求解失效节点的最佳重映射位置,以提高成功恢复的失效普通SFC数目,并利用改进的Dijkstra最短路径算法选择时...
  • 被引量:6

  • 作者:吴泽智1,2,陈性元1,2,杜学绘1,杨智11信息工程大学密码工程学院;2密码科学技术国家重点实验室 )
  • 关键词:云数据安全;信息流控制模型;动态污点跟踪;虚拟机自省;栈溢出攻击
  • 摘要: 已有的云安全防护方法如加密、访问控制和虚拟机隔离等不能够提供数据端到端的安全防护。首先,提出了一个面向云环境的双层信息流控制模型,给出了模型的关键要素定义、集中式与分布式信息流控制规则、能力标记调整规则、标记传播规则和降密规则.然后,综合动态污点跟踪和虚拟机自省技术,设计并实现了原型系统IFCloud,可为云租户提供信息流跟踪与控制即服务,为云平台提供常见系统攻击如栈溢出、缓冲区溢出等攻击的防护机制.最后,给出了原型系统IFCloud的功能测试结果.表明IFCloud能够灵活、正确、实时地跟踪和控制云下敏感数据流.可应用于云平台下面向软件即服务的细粒度数据安全保护.
  • 被引量:8

  • 作者:马多贺1,李琼2,林东岱11中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室;2哈尔滨工业大学计算机学院信息对抗技术研究所 )
  • 关键词:移动目标防御;窃听攻击;协议栈随机化;网络空间欺骗;协议无感知转发
  • 摘要: 网络窃听攻击是网络通信安全的重大威胁,它具有隐蔽性和无干扰性的特点,很难通过传统的流量特征识别的被动防御方法检测到。而现有的路径加密和动态地址等方法只能混淆网络协议的部分字段,不能形成全面的防护。提出一种基于协议无感知转发(POF,protocol-oblivious forwarding)技术的移动目标防御(MTD,moving target defense)方法,通过私有协议分组随机化策略和动态路径欺骗分组随机丢弃策略,大大提高攻击者实施网络窃听的难度,保障网络通信过程的隐私性。通过实验验证和理论分析证明了该方法的有效性。
  • 被引量:9

  • 作者:陈兵,查宇飞,李运强,张胜杰,张园强 ( 空军工程大学航空航天工程学院 )
  • 关键词:行人重识别;平移变化;相似性学习;逻辑回归
  • 摘要: 行人重识别的精确度主要取决于相似性度量方法和特征学习模型。现有的度量方法存在平移不变性的特点,会增加网络参数训练的难度。现有的几种特征学习模型只强调样本之间的绝对距离而忽略了正样本对和负样本对之间的相对距离,造成网络学习到的特征判别性不强。针对现有度量方法的缺点该文提出一种平移变化的距离度量方法,能够简化网络的优化并能高效度量图像之间的相似性。针对特征学习模型的不足,提出一种增大间隔的逻辑回归模型,模型通过增大正负样本对之间的相对距离,使得网络得到的特征判别性更强。实验中,在Market1501和CUHK03数据库上对所提度量方式和特征学习模型的有效性进行验证,实验结果表明,所提度量方式性能更好,其平均精确率超出马氏距离度量6.59%,且所提特征学习模型也取得了很好的性能,算法的平均精确率较现有的先进算法有显著提高。
  • 被引量:7

  • 作者:王强,玄鹏开,王红伟,周福才 ( 东北大学软件学院 )
  • 关键词:完整性验证;公共可验证;外包数据库;全操作;双线性映射累加器
  • 摘要: 针对当前外包数据库完整性研究方案存在的时空开销大、查询和更新效率低、无法同时支持多种SQL查询结果的完整性验证等问题,提出一个支持全操作的公共可验证外包数据库模型,并给出该模型的形式化定义和安全性定义.在模型的基础上利用双线性映射累加器和认证跳表实现了包含三方实体且支持全操作的公共可验证外包数据库方案,给出了方案中各算法的具体描述及实体间的交互过程.最后分别对方案的安全性和效率进行分析,结果表明,该方案具有不可伪造性,并具有较高的效率.
  • 被引量:1