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基于隐藏访问策略属性基的能源互联网数据保护 被引量:4
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作者 刘鹏 何倩 +1 位作者 李双富 徐红 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第4期649-656,共8页
能源互联网中不同安全域中实体的通信数据包含敏感信息,基于密文策略属性基加密CPABE方案可实现细粒度的保护,但传统CP-ABE解密复杂度高,属性撤销需要对整个密文进行全部更新,以及访问策略易泄露隐私信息,导致其在能源互联网中应用受限... 能源互联网中不同安全域中实体的通信数据包含敏感信息,基于密文策略属性基加密CPABE方案可实现细粒度的保护,但传统CP-ABE解密复杂度高,属性撤销需要对整个密文进行全部更新,以及访问策略易泄露隐私信息,导致其在能源互联网中应用受限。围绕着能源互联网云存储数据共享安全,设计基于隐藏访问策略的能源互联网数据保护方案,访问策略支持任意门限或者布尔表达式,将访问策略中的属性模糊化以实现策略的隐藏,引入解密代理将高复杂度的属性基解密过程的主要部分外包到服务端,减少了接收端的解密开销,在属性撤销过程中仅需要属性认证中心和解密代理参与,降低了属性撤销的难度。实验对比分析结果表明,本文方案的解密性能有较大的提升。 展开更多
关键词 能源互联网 属性基加密 策略隐藏 属性撤销 解密代理
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油剂鼻病灵治疗鼻窦炎105例疗效观察 被引量:3
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作者 刘午祥 李双富 《中医杂志》 CSCD 北大核心 1989年第1期42-43,共2页
我们在用苍耳子散加减制成油剂滴鼻治疗急慢性鼻窦炎取得一定疗效的基础上,进一步研制出油剂鼻病灵,经临床应用,效果良好。
关键词 油剂鼻病灵 鼻窦炎 疗效观察
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升提汤治疗胃下垂46例临床观察
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作者 田玲女 李双富 《山西中医》 1995年第4期10-10,共1页
升提汤治疗胃下垂46例临床观察隰县中医院(041300)田玲女,李双富关键词胃下垂,升提汤胃下垂为临床常见慢性病,属中医胃脘痛、痞满、郁症等范畴。我院1992年以来,用自拟升提汤加减治疗46例胃下垂患者,效果较好,现... 升提汤治疗胃下垂46例临床观察隰县中医院(041300)田玲女,李双富关键词胃下垂,升提汤胃下垂为临床常见慢性病,属中医胃脘痛、痞满、郁症等范畴。我院1992年以来,用自拟升提汤加减治疗46例胃下垂患者,效果较好,现介绍如下。1一般资料46例中男10... 展开更多
关键词 胃下垂 升提汤 中医药疗法
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新课改背景下高中语文作文教学的探究
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作者 李吉青 李双富 《东西南北(教育)》 2019年第10期252-252,共1页
在传统的应试教育中,高中语文作文教学模式文化相当严重。教师教学缺乏领导型,容易导致学生陷入困境,影响语文作文教学的效率。随着新课程标准实施的深入,传统的高中语文作文教学方法和模式难以适应当前教育教学的发展,应通过创新和改... 在传统的应试教育中,高中语文作文教学模式文化相当严重。教师教学缺乏领导型,容易导致学生陷入困境,影响语文作文教学的效率。随着新课程标准实施的深入,传统的高中语文作文教学方法和模式难以适应当前教育教学的发展,应通过创新和改革进行相应的变革。这需要高水平的发展? 展开更多
关键词 高中语文 作文教学
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多安全域云边协同大数据服务平台关键技术及应用
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作者 何倩 常亮 +11 位作者 王士成 刘阳 翟仲毅 王勇 李峰 覃匡宇 董庆贺 罗勇 刘鹏 江炳城 李双富 刘思远 《中国科技成果》 2024年第1期63-63,65,共2页
随着云计算、物联网、移动互联网等技术的迅速发展,越来越多的终端接入互联网并产生了海量异构数据,进而交互聚合,构建出面向大众、跨部门、跨领域、跨系统的大数据服务.行业应用大数据服务在海量数据接入、分发、存储及智能处理方面普... 随着云计算、物联网、移动互联网等技术的迅速发展,越来越多的终端接入互联网并产生了海量异构数据,进而交互聚合,构建出面向大众、跨部门、跨领域、跨系统的大数据服务.行业应用大数据服务在海量数据接入、分发、存储及智能处理方面普遍存在传输负载高、实时响应差、安全程度低、管理难度高、智能协同不够等问题,难以满足新兴万物互联应用在数据优化、敏捷连接、实时分析、安全保护等方面的关键需求,需要一个高效的集海量数据接入、存储、共享于一体的通用大数据云边协同服务平台.通用大数据云边协同服务平台通过构建多安全域云边协同机制,充分利用网络及边缘的计算能力,降低时延并优化数据分发过程,保证数据分发、存储和处理过程中的细粒度访问控制,加强跨域数据共享协同,有利于突破制约行业大数据服务应用拓展的限制,实现多个安全域之间的安全、快捷的海量数据互联与处理. 展开更多
关键词 数据云 数据优化 智能处理 安全域 云计算 物联网 海量数据 数据分发
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一种海量数据快速聚类算法 被引量:8
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作者 何倩 李双富 +1 位作者 黄焕 徐红 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期118-124,共7页
为满足海量数据处理要求,提出了一种基于网格的K-means快速聚类算法(SPGK).设计基于网格质心的聚类簇个数选取算法,对数据进行网格划分得到每个网格的质心,将质心作为K-means聚类的样本点,从而减少Kmeans的欧氏距离计算次数.该算法基于S... 为满足海量数据处理要求,提出了一种基于网格的K-means快速聚类算法(SPGK).设计基于网格质心的聚类簇个数选取算法,对数据进行网格划分得到每个网格的质心,将质心作为K-means聚类的样本点,从而减少Kmeans的欧氏距离计算次数.该算法基于Spark平台实现并行计算,进一步地提高了算法的运行效率.SPGK不但能够获得良好的聚类效果,而且缩减了欧氏距离计算次数,适用于海量数据的快速聚类.在千万级数据集上的实验结果表明,SPGK的性能明显优于现有的K-means++和基于K均值聚类的递归划分方法. 展开更多
关键词 快速聚类 SPARK 最佳聚类初始点 网格划分
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