基于迁移学习的动态环境室内定位方法研究

随着智能家居应用的不断深化,基于Wi-Fi信号的室内定位技术也受到了广泛关注。在实际应用中,大多数室内定位算法采集得到的训练数据和测试数据通常并非来自于同一理想环境,各种环境条件变化以及信号漂移导致采集得到的训练数据和测试数据间的概率分布不同。传统定位模型在面对不同分布的训练数据和测试数据时无法保证具有良好的定位精度,常出现算法定位精度大幅降低,甚至算法不可用等问题。面对这一难点,迁移学习中的域适应方法作为一种可以有效解决训练样本和测试样本概率分布不一致的学习问题被广泛应用于室内定位领域。文中结合域适应学习和机器学习算法,提出了一种基于特征迁移的室内定位算法(Transfer Learning Location AlgorithmBased on Global and Local Metrics Adaptation,TL-GLMA)。TL-GLMA在定位阶段通过特征迁移方式将两域原始数据映射至高维空间,从而在最小化两域数据的分布差异的同时保留两域数据内部的局部几何属性,并利用映射后的独立同分布数据训练分类器,从而实现目标定位。实验结果表明,TL-GLMA能够有效减少环境变化带来的干扰,提升定位精度。

基于可穿戴设备的开放集动作识别技术研究

随着智能手表、手环等可穿戴设备的普及,将其用于人体行为识别领域并从中解码出人类行为活动,对于健康监测、日常行为分析、智能家居等应用具有重要意义。然而,传统的动作识别算法存在特征提取困难、识别准确率较低等问题,并且均基于封闭集假设,即所有的训练数据和测试数据均来自同一个标签空间,而现实世界中大多都是开放集(Open-Set)场景,在测试阶段可能会将未知标签样本送入模型,从而导致分类错误。文中针对人体动作识别问题,提出了多通道自适应卷积网络(Multi-channel Adaptive Convolutional Network,MCACN),针对传统CNN网络特征提取仅局限于一个小范围内的问题,自适应卷积模块能够使用不同大小的卷积核提取不同时间跨度的特征,并自动计算权重求和。此外MCACN的多通道结构使各传感器数据得以分头进行处理,获得能够区分相近动作的特征细节。最后,设计了基于标签的多元变分自编码器,提出了用于开放集识别的模型MCACN-VAE。该模型能够通过计算重建误差来识别未知类,聚焦于已知类别动作,提高了模型的健壮性。实验结果表明,在封闭集实验中,MCACN模型能够有效地对动作进行识别,对7种日常动作的识别准确率均达到了91%以上,总体准确率达到了95%。在开放集实验中,MCACN-VAE在不同开放度下对于已知类别的总体识别准确率均达到了89%以上,对于未知动作片段的识别准确率也保持在75%以上,证明了所提模型能够有效拒绝未知类,识别已知类。

融合多模态生成和情景训练的环境无关手势识别

无线通信和感知技术的发展促进了WiFi感知的产生与发展.依据人体及其行为对WiFi信号传播的影响,通过模式匹配可以实现基于WiFi的手势识别、活动识别、定位等感知任务.但是WiFi信号对环境具有较大依赖性,目标人员或周围环境的变化会导致已经建立的感知模型失效.为了解决这个问题,现有方案通常采用半监督或无监督域适应方法.但在实际应用中,无法预先获得新环境中的数据.因此,需要一种无需新环境数据,即可自动泛化到新环境的方法.为了实现这个目标,本文提出一种基于多模态样本生成和情景训练的环境无关手势识别方法.该方法采用若干源域的数据建立手势识别模型,能够在目标域没有任何数据的情况下,泛化到目标域中.实验结果表明,该方法在目标域无数据的情况下,对新用户和新环境的手势识别正确率均超过80%,高于业界现有水平.

基于元学习和注意力机制的用户行为识别研究

深度学习技术研究的深入,极大地促进了其在行为识别领域的应用和发展。目前基于深度学习的行为识别研究不可避免地依赖于大量的训练数据,而基于传感器数据的行为识别问题往往在实际应用中需要面向不同的新用户,导致存在用户数据个性化的问题且难以解决,即不同个体在进行同一行为动作时不可避免地会产生一些数据差异,模型在面对新用户时并不能保证对其具有良好的预期行为识别度,而每次针对新用户采集大量训练数据以进行重新建模缺乏实施可行性。针对这一难题,小样本学习技术在新的任务上仅使用少量数据就能够达到较好效果,即在行为识别问题上,每个新用户仅需采样少量的数据即可完成分类。文中结合小样本学习和行为识别算法,提出了新的解决方案——MAML-M模型。首先采用基于优化的元学习方法根据用户类型对数据集进行划分,并将其构建为多个用户任务用于训练和测试;然后在MAML-M模型中引入了MAML方法以及基于注意力机制的Memory模块;最后提高模型网络提取并归纳数据特征的能力。通过在MEx数据集上进行对比实验,结果证明在小样本设定下,所提出的MAML-M模型优于传统的深度学习方法。

基因组编辑技术加速猪育种进程

依赖于核酸酶的基因组编辑技术能够在基因组水平对DNA序列进行改造,包括特定DNA片段的插入、敲除、替换以及点突变等遗传修饰。2012年发展起来的CRISPR/Cas9基因编辑技术,具有效率高、通量高、安全性高、操作方便、简单易实现等特点,得到了广泛的关注和应用。基于CRISPR/Cas9系统开发的碱基编辑系统(Base Editor,BE)和引导编辑系统(Prime Editor,PE)可以在不需要DNA模板的情况下对基因进行精准的碱基突变。目前,CRISPR/Cas9及其衍生的基因组编辑技术在猪生产性状的改良和抗病育种新材料的创制方面已经取得了良好进展,并展示出了巨大的发展潜力和应用前景。本文重点介绍了CRISPR/Cas9、碱基编辑、引导编辑技术及其在猪育种中的研究进展,并展望了猪基因组编辑育种面临的机遇与挑战。

数字普惠金融赋能中国式现代化

党的二十大报告中提出的“聚焦中国式现代化”,是加快我国产业发展转型、走高质量发展的重要战略部署。当前,我国数字普惠金融赋能中国式现代化还存在顶层设计不到位、体系建设不健全、产品创新进度慢、发展不均衡等诸多问题。为此,我国应加强顶层设计,推进平台建设;完善服务体系,深化体制改革;降低融资成本,出台定制产品;缩小区域差距,拓宽服务范围。

培育新质生产力:战略重点与江苏作为

新质生产力是与产业高质量发展相契合的生产力,实现产业高质量发展离不开新质生产力的驱动。新质生产力与产业高质量发展存在相互促进关系,加快发展“战略性新兴产业”和“未来产业”是加快形成新质生产力的两大突破战略。江苏在培育新质生产力方面取得阶段性成果,但也存在产业发展谋划布局不充分、科研创新有短板、绿色发展水平待提高等不足。江苏培优做强新质生产力可以按照促进科技创新、推动改革创新和构建现代化产业体系这三重思路来布局,助力实现产业高质量发展目标。

随机预分配密钥在WSN跟踪算法中的应用

为解决当前无线传感器网络在目标定位与跟踪等领域的安全问题,提出了一种建立在自动跟踪簇基础上的动态簇密钥更新算法MCDGR。传感器节点根据事先设定的敏感度阈值可发现并定位在被监视区域中移动的物体,在被跟踪对象周围组织一定范围内的节点建立跟踪簇,并使它在逻辑上跟随目标移动,从而建立起分层的路由拓扑结构。通过簇首节点对感测数据进行数据融合后,向sink节点汇报目标位置。同时通过引入以q合成、多路增强与单向密钥序列技术为基础的随机密钥预分配协议,可以在大规模传感器跟踪网络的使用中同时达到提高跟踪精度、安全性和降低能耗的目的。

一种改进的无线传感器网络随机密钥预分配算法

在分析现有无线传感器网络随机预分配密钥算法的基础上,通过同时引入q合成技术、多路增强技术与单向密钥序列技术,提出了增强的随机预分配密钥算法H-RKP,并以节点俘获攻击为例对其安全性进行了分析,证明该算法可以进一步提高现有随机预分配密钥算法的安全性．

基于主体的扩展权能技术研究与实现

权能作为一种基于主体的访问控制手段,其实现方式灵活多样,使用方便。权能的概念很早就已经提出,已经成为分布式操作系统中的一种基本访问控制机制。通过对主体行为的限制,权能技术能方便地达到限制主体作用范围的目的。另外,通过对传统权能技术进行改进,还可同时实现对访问时间和次数的限制。在此基础上,通过对操作系统中权能实现方法的研究,提出了扩展权能访问控制(ExtendedCapabilityAccessControl,ECAC),并给出了该技术在Irix系统上的一种实现方法。

浅谈山寨文化对大众消费心理的影响

近年来,山寨一词频频出现在我们的视野中。从山寨产品到山寨文化,是经济行为到社会文化的升华。山寨文化是对市场经济条件下一系列不规范的,不受政府管束的民间性、规模性、群众性模仿、创新性活动的社会现象的概括。是一种草根文化,平民文化。山寨文化之所以能够深受大众追捧,广为流传,必然有其深层次的社会根源。在大众消费心理的视野下,山寨文化满足了人们的奢侈消费、自娱自乐、追求个性、模仿创新的心理诉求。

无线传感器网络分簇路由协议分析

针对无线传感器网络分簇路由协议的特点,对当前一些典型的分簇协议进行了分类及分析,指出了各类协议的优缺点,并从簇负载平衡性、数据融合、簇头产生速度、簇形成速度、簇维护开销、算法健壮性、算法节能性等方面进行了比较,最后总结出未来的研究热点和发展趋势。

基于有限自动机的RFID入侵检测

利用RFID中间件的特点,加入入侵检测异常检测模块,通过对入侵者的攻击数据流与RFID系统内部的数据流进行对比后提取特征向量,并通过对入侵数据流对应子模块的归纳建立有限自动机,对有限自动机的归并来提高系统入侵检测的效率。此外,参照归并后的有限自动机对攻击进行分类,通过对攻击本质的分析与提取来检测一部分入侵检测自动机里没有相应的攻击。最后,对固定攻击比例的访问事件样本乱序进行试验,试验结果表示系统在3轮测试中均得到稳定的检测率。

评价风险评估方法有效性的DEA模型

决定信息安全评估结果是否科学有效的前提和基础是选择正确的风险评估方法,因此如何选择就成为关键。该文将模糊综合评价方法和数据包络(DEA)方法相结合,提出一种筛选评估方法的数学模型,用于评价风险评估方法的有效性。该方法充分考虑评价指标的客观性,从工程的角度综合计算进行风险评估活动的投入与产出,从定量的角度考察风险评估的评估效果,该方法具有良好的可操作性,为风险评估人员筛选更有效、科学、合理的评估方法提供一个具有实用价值的数学工具。

无线传感器网络中考虑干扰的拓扑优化

针对目前大多数拓扑控制算法忽略节点间通信干扰的问题,提出一种更为合理的节点间通信干扰的定义方法,并在此基础上提出具有低干扰特点的拓扑控制算法。仿真结果表明,该算法能在保证连通性的前提下,减小节点的通信半径,减少生成拓扑中的冗余通信链路,降低节点之间的通信干扰。

无线传感器网络密钥分配协议研究

密钥分配协议对于无线传感器网络的安全起着基础性作用。由于传感器网络大规模、节点资源非常受限、分布式等特点,传统的基于公钥和可信任的密钥分配中心等方式不能实用。本文系统针对传感器网络特点,提出密钥管理协议的需求与性能指标,系统阐述了几种当前比较典型的密钥预分配协议:基于初始信任、随机密钥预分配以及各种改进方案等,分析比较其优缺点,并提出了进一步研究的方向。

基于身份竞争与协作的RFID阅读器防碰撞算法

在多阅读器环境中,现有的大多数阅读器防碰撞算法在利用各种方式确定某些阅读器工作的同时,其他阅读器只能闲置,使得阅读器资源并未被充分利用。为优化碰撞算法和系统效率,提出一种改进算法,该算法利用闲置阅读器协助其他阅读器工作,并且引入身份竞争机制、双信道机制和载波监听机制减少碰撞。通过与Pulse算法和ALOHA算法的仿真对比实验,可以发现改进算法的系统效率和吞吐量有一定的优势。

无线传感器网络动态轨迹多目标跟踪算法

为以较低的能耗高效地解决多目标区域轨迹跟踪问题,并有效地延长网络生存期,该文提出了一种新的基于边权值动态轨迹的多目标区域跟踪算法EWDT。该算法首先通过对任意指定的一块区域进行边权值计算,对该区域中目标的个数、身份及状态等关键信息进行分析和确认;其次设计了节点状态转换机制,并利用动态跟踪簇以及卡尔曼滤波技术对目标进行轨迹跟踪,以进一步降低系统能耗与时延。实验结果表明,EWDT算法与目前的Forms和LLS方法相比,明显降低了系统能耗与时延,具有较强的实用性。

一种改进的两方安全议价协议

提出了一种基于Paillier同态公钥密码体制的两方安全议价协议。该协议在保障出价信息的私密性和结果正确的前提下,协议参与双方可以完成对商品交易价格的协商,仅在价格协商成功的情况下由第三方参与计算出最终的成交价格。通过对复杂度和安全性的分析可知,该协议具有较高的执行效率和安全特性,在电子商务应用中具有一定的实用价值。

无线网状网基于不确定性度量极小化信任模型

WMN(wireless meshnet work)网络环境中,网络拓扑结构的改变或无线冲突的发生,都可能导致作为信任值评估证据的样本空间不一定完整和可靠,使得现有的信任评估模型不能应用其上_为了解决WMN网络节点间信任评估问题和建立信任关系,在研究现有信任模型并分析其存在问题的基础上,提出了基于不确定性度量极小化的信任模型.模型引入可信任度因子,根据网络实际情况,弱化证据样本空间不一定完整和可靠对信任值评估的影响,使得信任评估值的修正量在全局范围内达到最小.仿真实验与基于证据理论的信任评估模型进行了对比,表明模型是有效的.