基于混合搜索的含逻辑“与”“或”的RM优化算法

相对于标准约束优化问题,广义约束优化问题(或称析取优化问题)的等式或不等式约束条件中不仅包含逻辑"与"关系,还含有逻辑"或"关系.单调速率(RM)优化问题是广义约束优化问题的一个重要应用.目前RM优化问题已有的解法包括函数变换、混合整数规划、线性规划搜索等算法.随着任务数的增多,这些算法的求解时间较长.提出一种基于线性规划的深度广度混合搜索算法(LPHS),将广义约束优化问题拆分成若干子问题,建立线性规划搜索树,合理选择搜索顺序,利用动态剪枝算法减小子问题的规模,最终求得最优解.实验结果表明,LPHS算法比其他方法有明显的效率提升.研究成果与计算机基础理论中的可满足性模理论的研究相结合,有助于提高可满足性模理论问题的求解效率,促进该理论在程序验证、符号执行等领域的进一步应用.

SMT求解技术的发展及最新应用研究综述

可满足性模理论(satisfiability modulo theories,SMT)是判定一阶逻辑公式在组合背景理论下的可满足性问题.SMT的背景理论使其能很好地描述实际领域中的各种问题,结合高效的可满足性判定算法,SMT在测试用例自动生成、程序缺陷检测、RTL(register transfer level)验证、程序分析与验证、线性逻辑约束公式优化问题求解等一些最新研究领域中有着突出的优势.首先阐述SMT问题的基础SAT(satisfiability)问题及判定算法;其次对SMT问题、判定算法进行了总结,分析了主流的SMT求解器,包括Z3,Yices2,CVC4等;然后着重介绍了SMT求解技术在典型领域中的实际应用,对目前的研究热点进行了阐述;最后对SMT未来的发展前景进行了展望,目的是试图推动SMT的发展,为此领域的相关人员提供有益的参考.

隐蔽信道新型分类方法与威胁限制策略

隐蔽信道是指恶意通信双方通过修改共享资源的数值、特性或状态等属性,来编码和传递信息的信道.共享资源的选取,由隐蔽信道的类型与具体通信场景所决定.早期,存储隐蔽信道和时间隐蔽信道主要存在于传统操作系统、网络和数据库等信息系统中.近年来,研究重点逐渐拓展到了3类新型隐蔽信道,分别为混合隐蔽信道、行为隐蔽信道和气隙隐蔽信道.对近年来国内外隐蔽信道研究工作进行了系统的梳理、分析和总结.首先,阐述隐蔽信道的相关定义、发展历史、关键要素和分析工作.然后,根据隐蔽信道共享资源的类型以及信道特征,提出新的隐蔽信道分类体系.首次从发送方、接收方、共享资源、编码机制、同步机制、评价指标和限制方法这7个方面,对近年来新型隐蔽信道攻击技术进行系统的分析和归纳,旨在为后续隐蔽信道分析和限制等研究工作提供有益的参考.进而,讨论了面向隐蔽信道类型的威胁限制技术,为设计面向一类隐蔽信道的限制策略提供研究思路.最后,总结了隐蔽信道中存在的问题和挑战.

基于树状线性规划搜索的单调速率优化设计

改善单调速率（rate monotonic，简称RM）可调度性判定算法的效率，是过去40年计算机实时臣统设计的重要问题。最近，研究人员把可调度性判定问题扩展到了更一般的优化设计问题，即，如何调节在区间可选择情况下的任务运行时间，使得：（1）系统RM可调度；（2）系统的某个性能（如CPU利用率）达到最优。在已有的求解实时系统RM优化设计问题的方法中，都是先把原问题建模成广义约束优化问题，然后再对广义约束优化问题进行求解，但现有方法的求解速度较慢，任务数较多时不再适用。提出一种求解优化问题的方法——基于树状的线性规划搜（1inear programming search，简称LPS）方法。该方法先将实时系统RM优化设计问题建模成广义约束优化问题，再将其分拆成若干线性规划子问题，然后构造线性规划搜索树，利用剪枝搜索算法求解部分线性规划子问题，最后得到优化解。实验结果表明：LPS方法相比于已有的方法能够节省20％～70％的求解时间，任务数越多，节省时间越多。该研究成果可以与计算机可满足性模定理（satisfiability modulo theories，简称SMT）领域的多个研究热点问题联系起来，并可望改善SMT问题的求解效率。

射频识别技术应用于畜产品追溯系统研究进展

可追溯系统是保证畜产品质量安全的重要手段,射频识别技术(RFID)应用于畜产品可追溯系统的个体标识已经成为一种趋势。本文阐述了利用RFID技术构建畜产品可追溯系统对于食品安全问题的重要性和必要性。文章介绍了RFID技术的基本原理和特点,RFID技术在可追溯系统中应用的主要技术指标,回顾了发达国家和地区可追溯制度建设和可追溯系统的实施情况,比较了国内可追溯系统的发展与应用现状,归结出RFID技术与计算机、网络通信、自动化等技术在可追溯系统中的应用情况。最后结合我国追溯系统发展面临的RFID技术不成熟、制度不完善、自动化水平低等问题及当前的研究现状提出了改进的方向及发展的趋势,为建立适合中国国情的基于RFID技术的家畜和畜产品可追溯系统提供参考。

深度学习基础上的中医实体抽取方法研究

介绍命名实体识别及模型应用研究情况,以中医典籍作为数据源,采用深度学习方法,进行中医疾病、方剂、中草药等实体抽取,设计BiLSTM-CRF序列标注模型,构建中医典籍实验语料进行实验,结果表明该模型算法具有高度准确性。