基于SM9标识密码算法的可否认环签名方案

可否认环签名是环签名的拓展,允许环成员无需依赖可信第三方的情况下,能够在必要时通过特定协议确认或者否认自己的签名行为。可否认环签名具有追踪性,兼顾了隐私保护和可控监管的需求。将可否认环签名技术与基于标识的密码体系相结合,既能保留可否认环签名的主要特性,又能克服传统公钥基础设施下用户公钥和证书管理复杂的问题。文章基于SM9数字签名算法,提出一种身份标识的可否认环签名方案,能够实现对环签名的确认和否认,同时避免了公钥证书管理的问题。文章证明了所提方案在随机预言模型下满足正确性、不可伪造性、匿名性、可追踪性和不可诽谤性。通过模拟实验对通信和计算开销进行分析,所提方案仅需常数次的双线性配对操作,且在计算效率和通信成本方面均具有显著优势。

基于配对检验的ARIMA模型在我国甲肝发病数预测中的应用

目的:探讨基于配对检验的求和自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型在我国甲肝发病预测中的应用,提出时间序列模型预测效果评价的新思路与方法。方法:根据2004年1月—2021年12月我国甲肝传染病月发病数建立ARIMA模型,对2022年1—8月的甲肝月发病数进行预测,通过配对t检验和误差分析评估该模型的预测效果。结果:配对t检验结果显示,ARIMA(1,1,0)(0,1,1)12模型预测的甲肝月发病数与实际月发病数差异无统计学意义(P>0.05),说明模型有较好的预测能力,预测结果的相对误差平均值为3.86%,标准差为3.25%。结论:ARIMA乘积季节模型能够较准确地预测我国甲肝的发病趋势;配对检验为时间序列模型预测效果的评价提供了客观评价依据,较好地解决了时间序列模型预测效果的评价问题。

地温梯度在塔里木盆地古生界热演化研究中的应用

塔里木盆地古生界烃源岩热史研究,特别是对超深古老烃源岩热演化认识存在较大争议,热演化阶段评价方法一直是困扰烃源岩热史研究的关键问题。调研结果表明,塔里木盆地寒武系古地温梯度变化在2.95~3.6℃/hm之间,按照生烃温度门槛值65℃计算,分别需要上覆地层厚度2203~1806 m,相差397 m,即2.58℃,温度差值较小。因此认为,塔里木盆地寒武系古地温梯度变化较小,可以忽略每期地温梯度取值上的差别,厚度可能是决定温度的主要因素;地层沉积与残留厚度可比较准确地获得,误差主要取决于剥蚀厚度的恢复。通过可靠获取的地层厚度、古地温梯度和剥蚀厚度等参数,以及烃源岩生烃图版,对塔里木盆地寒武系玉尔吐斯组烃源岩热演化阶段进行了评价;界定了关键期环满加尔坳陷的有效烃源岩及其分布,对玉尔吐斯组有效烃源岩及其规模生烃能力进行了预测和划分,并预测和划分了晚期成藏的有利区域。不同阶段有效烃源岩及其规模生烃量是每期成藏富集的关键,利用该方法避免了成熟度判识缺少可靠温标的问题,为塔里木盆地深层—特深层石油勘探和开发以及晚期成藏有利区的选择提供了重要的科学依据。

教资国考背景下遵义师范学院体教专业学生师范技能培养研究

本文主要运用文献资料法、数理统计法、问卷调查法对遵义师范学院体育教育专业学生师范技能培养存在的问题进行研究,并提出相应的策略,以为地方师范院校体教专业学生师范技能提高提出对策。

基于典型气象数据分析的南北方 供暖特性研究

针对南、北方供暖的需求差异,基于历年气象数据,综合考虑累年最冷月平均温度、供暖度日数HDD18、供暖期天数等多种因素,分析了中国南、北方8个典型城市的气候特征;同时结合需求调研和温度分布、波动差异对比情况,讨论了不同地区热负荷动态特性及负荷求解宜使用的方法;分析总结了南、北方地区的系统运行特征情况,给出了关于供暖系统设计、系统形式、运行策略的建议;并通过实际案例具体分析了供暖系统设置的适宜性问题,为后续供暖设计方法、参数确定,供暖方式选择和系统设置提供基础。

基于大模型的智能预问诊系统创新与实践

大语言模型的智能预问诊系统,模拟临床医生诊疗思维,通过智能提问预先采集患者的主诉症状、伴随症状、诊疗情况、既往史、家族史等医疗信息,不仅能帮助患者快速建立自我病情认知,还能自动生成预问诊标准病历,并同步至医生工作站,方便医生在患者进入诊室前提前充分快速了解患者病史,提高诊疗效率,让患者的候诊更有价值,看病更有温度。

航空制造业升级的金融支撑作用研究

航空制造业作为高端制造业的代表,不仅是国家综合实力的象征,也是推动产业升级和经济转型的关键力量,同时,航空制造业的转型升级需要强有力的金融支持。金融作为现代经济的核心,其发展水平与效率直接影响到产业资本的形成、配置与运用,进而对航空制造业的升级进程产生较为深远的影响。基于此,本文在梳理评述国内外金融发展与航空制造业升级的相关理论研究的基础上,辨析金融支持航空制造业发展的作用机理,利用2008-2021年间我国18个省市的面板数据进行面板回归与门槛回归,实证检验金融发展对制造业升级的影响,并从金融发展的不同维度进行分析,根据结果确定金融支持航空制造业升级的关键着力点与弱项,最后结合理论分析与实证结果提出相关建议。

塔里木盆地海相原油热裂解的阶段性特征及其意义

塔里木盆地台盆区深层油气勘探不断取得突破,原油热稳定性及其裂解特征已成为制约塔里木盆地深层下一步油气勘探与评价的瓶颈之一。本研究选择塔河地区未遭受明显次生改造原油,采用黄金管封闭体系热压模拟实验,在恒压、程序升温条件下,系统分析不同热演化阶段原油热裂解产物与残余物的分子组成。结果表明,随着热演化程度的增加,伴随着原油热裂解程度增加引起的化合物裂解、环化、芳构化作用,气体和液态烃产率呈现显著的阶段性变化,并显示不同的分子地球化学特征,据此分为3个阶段:①初始裂解期(Easy Ro<1.2%),与原始油样比较,残留产物全烃色谱特征未发生显著变化;②主裂解期(1.2%<Easy Ro<3.8%),又以Easy Ro=2.0%为界分为快速裂解阶段和缓慢裂解阶段,残留产物中正构烷烃含量逐渐降低,同时伴随低环数芳烃化合物含量的逐渐增加,而稠环芳烃含量的逐渐增加则与低环数芳烃含量逐渐减少相对应;③裂解末期(3.8%<Easy Ro<4.5%),以高含量稠环芳烃的富集为标志,其中残留物全烃色谱上以四环芳烃占绝对优势。研究结果对有效描述原油的热演化过程、明确原油不同热裂解阶段油气产物的组成和产率特征以及深层原油热稳定性评价具有重要指导意义。

天鲲号绞吸挖泥船挖岩作业配套船舶技术研究

随着全球经济增长和疏浚业的扩大,大型绞吸挖泥船已成为这一领域的关键装备。文章专注于提升超大型绞吸挖泥船“天鲲号”的效能。通过分析该船在挖岩工程中的挑战,引入了“挖-运分离”的高效物流策略。为实现这一目标,建议开发一艘专门与天鲲号配套使用的开体式耙吸挖泥船。文章详细讨论了开体式耙吸挖泥船在主尺度和舱容、快速靠泊、泥舱结构和强度、疏浚系统和船舶布局等方面与天鲲号的匹配问题。提出了一个新颖的开体式耙吸挖泥船方案,能够完全满足配合天鲲号挖岩装驳和运输的需求,实现“挖-运分离”物流策略;能够开展后期扫浅挖泥作业,减少天鲲号的占用期,从而显著提升整体经济效益。

中国式现代化背景下学前融合教育优质普惠发展的战略目标与实践路径

推进学前融合教育优质普惠发展,是新时代我国学前教育现代化发展大方向。中国式现代化背景下学前融合教育优质普惠发展的核心任务是建立高质量融合教育育人体系,要坚持立德树人,树立儿童中心的素质教育观、构建学前融合教育优质普惠育人体系;根本动力是强化支持保障机制,要建立学前融合教育行政支持保障机制、专业支持机制和幼儿园文化支持机制;智力支持是提高学前融合教育教师专业能力,要深化师范院校育人方式改革、加强学前融合教育教师培训及落实教师待遇政策。

基于自编码器的差分隐私推荐算法

随着深度学习技术在推荐系统领域的快速发展,用户隐私保护问题变得愈发突出。针对这一问题,提出了一种新颖的方法,将差分隐私及自编码器技术应用于深度学习模型训练中,并设计了DPAutoRec算法。该算法通过向梯度中添加符合差分隐私条件的噪声,有效实现了用户隐私的保护。在Movielens-1M数据集上进行了广泛的实验验证,并与传统的AutoRec算法进行了对比,结果表明,在确保差分隐私的前提下,DPAutoRec能够提供有价值的预测结果,为用户隐私和个性化推荐的平衡提供了新的思路与解决方案。

健全特殊教育保障机制 推进普惠优质融合发展

近期,党的二十届三中全会在北京召开,对新时代进一步全面深化改革、推进中国式现代化做出总体规划和具体部署。其中,关于特殊教育,大会审议通过的《中共中央关于进一步全面深化改革推进中国式现代化的决定》明确提出,健全学前教育和特殊教育、专门教育保障机制。这为新时代特殊教育改革与发展指明了方向。

龙年可期 山花烂漫——写在2024年新春之际

飞雪迎春,龙年将至。回顾过去的一年,感慨与惊喜同在。新冠之后,万事待兴,在各级党委和政府领导下,各地全面落实党的二十大提出的“强化特殊教育普惠发展”的目标要求,加强支持保障,加快“两头延伸”,强化普惠发展;坚持立德树人,全面贯彻党的教育方针,以融合教育发展,推进特殊教育学校转化功能,加强内涵建设,提高育人质量;推进融合教育示范区、示范校建设,开展第三届国家教学成果奖和教师基本功案例评选,加强教师队伍建设,有力地促进特殊教育全面进步和提升水平。

聚焦思政,论红色文化在高校体育教学中的有效渗透

体育教学工作的开展,不仅可以帮助高校学生强身健体、增强体魄,还可以有效释放他们的课业学习压力。“红色文化”作为一种相对特殊的教育内容,高校体育教师欲将之渗透到教学、训练的环节当中,不仅要对教学过程做出精心设计,还要聚焦思政角度,对教与练的方式、方法做出合理的选择与运用。具体来说,则可以分三步走,其一提升师资队伍的红色教育水平、增加红色教育的课程课时;其二将红色文化渗透到体育教学、训练的各个环节当中,由此提高学生们对“红色文化”相关知识的理解与掌握;其三开展与红色文化有关的各样活动,让高校学生在不同形式的体验与实践中,进一步加速红色素养的养成。

基于改进随机森林的大坝监测数据质量评价算法

针对大坝安全监测数据质量评价效率低下、智慧化不足等难题,为了满足大坝高频率自动化采集的实时数据质量评价需要,从准确性、完整性、时效性和连续性4个方面出发提出了6项评价因子及由相关评价规范构成的安全监测历史数据质量评价标准,通过基于AUC值改进的随机森林算法建立了大坝安全监测历史数据质量评价算法,并将该算法应用于新疆柳树沟面板堆石坝多年安全监测历史数据评价。结果表明:通过AUC值改进的随机森林算法优于原始算法,在特征属性数量取3时效果最好,测试集的泛化误差最小仅为0.0195,平均准确率稳定在96.97%附近,10折交叉验证平均准确率达到97.77%,证明了该算法的可行性。

深度学习法检测大坝安全监测异常数据

有效检测出异常数据在大坝安全监测领域具有重要意义,但传统方法检测时受异常数据偏离大小和数量影响,鲁棒性较差。提出一种基于深度学习的大坝安全监测异常数据检测算法,模拟人工识别异常数据的过程,按分类和识别两个阶段检测异常数据,适用于检测变化趋势不确定的数据,其中标签数据集采取自动制作方式,具备反馈机制。试验结果表明该算法对各类异常添加模式的试验数据查准率平均达到0.97以上,查全率平均达到0.97以上,准确率平均达到0.99以上,尤其能有效找出小数值异常,比传统异常数据检测方法具有更好的检测稳定性、鲁棒性和实用性。

基于DBSCAN的大坝安全监测异常数据检测算法

为有效识别出安全监测数据中的异常值,考虑环境因素对观测值的影响,提出了一种基于DBSCAN聚类算法的大坝安全监测异常数据检测算法,通过引入数学回归模型获取残差序列,再结合DBSCAN算法对残差序列进行分析,并对大坝安全监测中常见的周期性、趋势性和不规则性数据进行异常检测试验。试验结果表明,该算法对各类异常添加模式下的试验数据查准率、查全率、准确率均达到0.99以上,相比于传统方法具有更好的适用性和鲁棒性。

耦合DWT-IFLOF的大坝监测数据异常检测算法

基于数据驱动的模型已广泛应用于大坝运行状态建模与短期变形预测等领域中,而监测数据中存在的异常值会削弱甚至破坏数据驱动模型的可信度和鲁棒性。针对上述问题,提出一种耦合DWT-IFLOF的大坝监测数据异常检测算法。首先,采用小波降噪技术减少监测数据集中采集噪声对模型建模的负面干扰。其次设计一种耦合孤立森林(iForest)异常检测算法与归一化局部离群因子值(LOF_(nor))的全新监测数据异常度量化表达式。最后通过引入拉伊达准则,依据计算得到的异常分数,对异常值进行定性筛查。试验结果表明,相较于热门异常检测算法,在查全率层面提升18.32%以上;查准率提升20.14%以上;准确率提升0.71%以上。可针对大坝安全监测数据中的异常值进行有效检测。

基于改进帝王蝶算法的最大似然DOA估计

针对传统最大似然波达方向(maximum likelihood direction of arrival,ML-DOA)估计存在计算量大、估计精度差等问题,本文提出一种采用改进帝王蝶优化算法(improved monarch butterfly optimization algorithm,IMBO)的ML-DOA估计方法。IMBO算法通过精英反向学习策略对初始帝王蝶种群进行优化,得到适应度值较优的初始帝王蝶个体,进而能够改善帝王蝶种群的多样性;引入差分进化算法启发的变异操作以及自适应策略对帝王蝶个体的寻优方式进行改进,扩大了算法的搜索空间;引入了高斯-柯西变异算子,自适应调整变异步长,避免算法陷入局部最优。将IMBO应用于ML-DOA,实验表明,与传统的DOA估计算法相比,在不同信源数目、信噪比以及种群数量下,本文提出的算法收敛性能更好,均方根误差更低,运算量更小。

我国草原生态保护补偿机制的实践与重点建设任务

草原是我国重要的自然生态系统,生态保护补偿是协调草原生态与生产关系,平衡保护群体和受益群体的重要机制和制度安排,对我国生态文明建设及草原生态保护与区域高质量发展具有重要的作用。本文系统总结近年来我国草原生态保护补偿的实践,全面分析现行补偿制度存在的短板,借鉴已有研究成果,完善了草原生态保护补偿制度框架体系,并提出建立健全相关法律法规和配套政策、强化生态监测及监管体系建设、优化草原生态保护补助奖励政策、完善草原保护和退化草原生态修复治理体系、促进产业发展并保障优质产品高附加值实现、探索多元化补偿等一系列重点建设任务,为推进我国草原生态保护补偿制度的健全和完善提供有益参考。