一种基于联盟管理的高效分布式域名系统

在域名解析系统中,下级域名的命脉被上级域名所掌握,这种中心化的管理为域名解析带来了巨大的风险。以比特币等加密货币为代表的区块链则具有去中心化的特性。随着namecoin的提出,区块链开始被应用在命名系统和域名解析的领域,之后的Blockstack和ENS都提出了去中心化命名系统的解决方案。其中,Namecoin和Blockstack采用了完全去中心化的命名管理方式,产生了域名抢占问题。因此,我们将目光转向了采用小群组投票决定域名增加和删除的联盟化管理方案。在联盟化管理方案中,比如ENS的和超级账本的均存在交易空间太大的问题,在区块链本身存储代价大的背景下,存储效率将变得低下。因此,DNS系统和区块链的结合难度很大,不仅需要保证在多变的域名存储信息中保证存储总量较小,同时还需要针对域名解析实现高效的联盟化管理,这使得至今仍未有一个令人满意的去中心化域名解析系统的解决方案。为此,我们提出了ECMDNS——一个高效的基于联盟化管理的域名解析系统,既考虑到DNS区域文件具有存储量大且变换频繁的特点,又能在完全中心化和完全去中心化之间采取折衷方案,并拥有较高的时空效率及较小的存储总量。我们通过区分链上链下的存储保证在多变的域名信息中保证存储总量较小;通过群组决策投票的方式实现联盟化管理,同时优化了Hyperledger Fabric提出的混合复制模型,将空间存储效率优化到原本的1/16。并且仅需要花费1次分布式副本同步,就可以完成一项由n名成员背书对同一域名背书的事务,并在联盟化管理的基础上实现区块链交易空间性能的高效性,从而实现整体存储效率的高效性。

自动化渗透测试技术研究综述

渗透测试是发现重要网络信息系统弱点并进而保护网络安全的重要手段.传统的渗透测试深度依赖人工,并且对测试人员的技术要求很高,从而限制了普及的深度和广度.自动化渗透测试通过将人工智能技术引入渗透测试全过程,在极大地解决对人工的重度依赖基础上降低了渗透测试技术门槛.自动化渗透测试主要可分为基于模型和基于规则的自动渗透测试.二者的研究各有侧重,前者是指利用模型算法模拟黑客攻击,研究重点是攻击场景感知和攻击决策模型;后者则聚焦于攻击规则和攻击场景如何高效适配等方面.主要从攻击场景建模、渗透测试建模和决策推理模型等3个环节深入分析相关自动化渗透测试实现原理,最后从攻防对抗、漏洞组合利用等维度探讨自动化渗透的未来发展方向.

心理护理干预对预防脑出血患者再出血的作用观察

高血压脑出血系指非外伤性脑实质内的出血,其起病急骤、病情凶险、死亡率非常高,是急性脑血管病中最严重的一种,为目前中老年人致死性疾病之—。再出血会严重加重病情,死亡率为10%[1],重度致残率明显高于首次出血病例,预后差。有报道表明临床上给予患者正确的心理疏导,教会患者自我调节,有助于稳定情绪、降低再出血的发生率。

配电网三相潮流计算方法研究

本文针对三相变压器、分布式电源潮流计算模型进行了分析,归纳了配电网三相潮流计算的各种方法,并探讨其收敛性能、计算速度,以及在弱环网、不对称网络和PV节点上的处理能力。通过分析各种方法的特点及缺陷,提出改进建议。

成体干细胞与肺重建

背景:肺组织结构复杂,病变周期长,具有主动归巢与调控功能的干细胞植入的治疗手段具有巨大的应用前景。目的:全面了解成体干细胞治疗肺疾病与损伤的研究进展。方法:由第一作者检索Pubmed数据库中2011年前发表的有关成体干细胞与肺损伤,多系分化及组织重建等方面的文章,排除重复性研究。结果与结论:共检索到135篇相关文献,保留其中50篇进行综述。研究表明以骨髓来源的间充质干细胞为代表的成体干细胞具有较强的多系分化潜能,可用于治疗肺部疾病,可参与损伤修复甚至组织再生。其治疗机制及相关影响因素还有待进一步研究。

AS级拓扑被动测量点的测量完整性评价

本文基于AS路径符合"无谷模型"这一公认的假设推导理论上的测量结果,并与实际数据进行比较.发现对于超过90%的测量点,其P-P边的实际测量结果只有理论上的30%.本文分析了被测AS的拓扑特征与其拓扑被发现完整性之间的关系,发现测量完整性随着被测AS与测量点间距离、测量点和被测AS邻居数量的增大而减少,与测量点的路由策略没有明显关系.

BGP路由的动态性研究

BGP路由的不断变化使得对协议策略的维护、定位路由故障、控制协议流量十分困难。本文从优化BGP路由策略配置、解释产生路由更新的根本来源、预测BGP的路由行为等角度对BGP路由的动态特征的相关研究进行介绍,进而对不同研究进行比较分类,剖析其优劣。

传感器网络中基于源节点有限洪泛的源位置隐私保护协议

无线传感器网络广泛应用于目标监测,攻击者能够通过逆向、逐跳追踪数据包的方式定位数据源节点,因此,需要对数据源节点的位置隐私进行保护.已有的源位置隐私保护协议产生的幻像源节点集中在真实的源节点附近,不能够较好地保护真实源节点的位置隐私.为此,文中提出基于源节点有限洪泛的源位置隐私保护协议PUSBRF.考虑到具有更强视觉能力的攻击者,文中进一步提出EPUSBRF协议.实验表明,与已有的源位置隐私保护协议相比,文中提出的两种协议显著提高了源位置隐私的安全性,平均安全时间提高将近一倍.

面向发电设备预测性维护的传感数据特征抽取方法

针对发电厂海量传感器数据,基于相关系数最大化的曲线排齐算法,提出了一种面向多传感序列的特征抽取方法,此方在尽量避免信息丢失的前提下,实现高维传感数据的特征抽取,建立轻量级预测模型。通过实验表明,本文方法能够在保证预测准确度的前提下,减少预测模型的训练时间,降低模型的计算开销。

经桡动脉冠状动脉介入术后迷走神经反射相关因素的分析

目的分析引起经桡动脉冠脉介入术后发生血管神经反射的相关因素及对策。方法回顾性分析经桡动脉穿刺介入术1564例,其中36例发生迷走神经反射患者的临床资料,对引起其发生迷走神经反射的相关因素进行分析归类整理。结果经桡动脉介入术后患者迷走神经反射发生率达2.30%,单因素回归分析发现精神紧张、疼痛、伤口过度压迫、血容量不足、尿潴留等因素可引起视上核和室旁核神经元对血管紧张素的分泌增加,引起血管平滑肌收缩导致血管迷走神经兴奋,与迷走神经反射的发生显著相关(P<0.01)。结论及时发现相关危险因素并进行有效干预,可能减少经桡动脉行冠状动脉介入治疗发生迷走神经反射风险。

个体化护理对冠心病监护治疗室患者焦虑情绪改善效果的探析

目的探析个体化护理对缓解冠心病监护治疗室(coronary care unit,CCU)患者焦虑情绪中应用的效果。方法将100例CCU患者随机分为干预组和对照组,对干预组实施个体化护理,对对照组实施常规护理。采用焦虑自评量表(self-rating anxiety scale,SAS)于入组前和转出CCU时分别对100例CCU患者进行焦虑障碍评分。结果两组患者的一般特征和入组前测评结果均有可比性(P>0.05)。干预后评估结果显示,干预组的SAS得分较对照组有明显降低(P<0.05)。结论个体化护理可以降低CCU患者的焦虑水平,有利于患者配合治疗,树立康复的信心,同时也可以增加患者对医护人员的满意度。

腹腔镜胆囊切除术中转开腹胆囊切除术29例原因分析

目的:探讨腹腔镜胆囊切除术后中转开腹的时机。方法:分析536例腹腔镜手术,中转手术29例。结果:发生在腹腔镜胆囊切除术早期9例,同期腹腔镜胆囊切除术102例,中转率8.824%。发生在腹腔镜胆囊切除术中期13例,同期腹腔镜胆囊切除术224例,中转率5.804%。发生在腹腔镜胆囊切除术后期7例,同期腹腔镜胆囊切除术210例,中转率3.333%。结论:腹腔镜胆囊切除术治疗中若出血困难而转开腹手术,并不是腹腔镜胆囊切除术的失败,而是保证患者安全和提高手术质量所必须的。中转手术是患者安全的保证。

SDaaS:一种传感流数据的服务化封装方法

来自不同传感器网络的流数据共享和集成对于带动相关业务和行业的创新具有重要意义.现有的传感网络往往是任务导向或领域专用的,仅适用于特定的应用场景,难以有效地在不同应用间共享和重用其数据资源.传感流数据的服务化是一种有效解决物理传感网络数据资源共享和重用的方法.针对已有服务化方法在应对大规模传感流数据共享和用户并发访问方面存在的局限性,该文提出了一种面向传感流数据的服务化封装方法——SDaaS(Stream Data as a Service),该方法使用事件的方式驱动传感流数据的处理和传输,通过对传感数据的融合操作实现服务对传感流数据的深层次加工,并基于Pub/Sub机制实现传感流数据的按需分发.文中基于Spark Streaming实现对大规模流数据加工操作的封装,并通过对传统的基于匹配树的事件匹配算法进行改进实现了高效的流数据内容分发,以保障将传感数据实时的分发给相应需求.该文通过实验验证了流数据服务的性能,印证了流数据服务能够响应不同的数据需求,在毫秒级别将数据流分发给不同应用.

基于模糊组合权重的BA-SVM短期负荷预测

针对支持向量机(SVM)内部参数优化和输入量大、时间长效率低和相似日选取的问题,提出一种模糊组合权重下相似日选取的蝙蝠算法(BA)优化的支持向量机(SVM)短期负荷预测模型。相似日的选取上主要利用熵权法和加权欧氏距离的k-均值算法对影响负荷变化的因素、负荷各时刻的变化特性进行区别对待,求取二者在相似日下集合的交集,从而得到与待预测日相似度高的相似日。同时,利用BA优化后的SVM进行负荷预测,提高内部参数的选取精度和效率。将该模型与常用的PSO-SVM、GA-SVM进行比较,证明了该模型能有效提高预测精度和计算效率。

开启联邦学习的个性化时代:隐私、安全与效率的平衡探索

人工智能为公共和国防安全的发展和应用提供了巨大的机遇,然而国防安全数据包含了敏感的军事、情报和战略信息,一旦泄露或被滥用,可能对国家安全造成严重威胁,如何确保国防安全数据的隐私保护成为一项重要挑战.个性化联邦学习是近年来发展起来的一种新型的机器学习方法,它旨在通过将分布式的数据在本地进行训练和更新,从而实现在保护数据隐私的前提下提高本地模型的准确性和鲁棒性.与传统的中心化机器学习方法不同,个性化联邦学习允许不同数据拥有者之间共享模型的信息,而不是数据本身.这种方法已经在医疗、金融、物联网等领域得到了广泛的应用.本文从全局模型个性化和本地模型个性化两个方面分别介绍了个性化联邦学习的基本原理以及研究现状,总结了各个方法的优缺点,并讨论了现有方法的评价指标和常用数据集,最后展望了它在未来的发展前景.

柠檬酸生产中废渣硫酸钙的综合利用

钙盐法提取生产柠檬酸的过程中,副产大量的硫酸钙,由于未找到利用途径而作为废渣弃去。本文报导了将硫酸钙废料经自来水、蒸馏水反复漂洗,以及经次氯酸钠、过氧乙酸等处理后可得到药用级二水合硫酸钙。经自来水漂洗除去酸性物质后的硫酸钙与碳酸钠水溶液反应,固体硫酸钙可定量地转化为固体碳酸钙。碳酸钙经洗涤后可在柠檬酸生产中循环套用,溶液中的硫酸钠经浓缩处理可得水合硫酸钠或无水硫酸钠,可供各种用途。从而使柠檬酸的生产既做到无渣循环,又可获得两个有用的化工产品。

线圈半径对磁耦合谐振式无线电能传输特性的影响

磁耦合谐振式无线电能传输系统的传输特性受电源频率f、两线圈之间的互感M和负载RL的影响,且传输功率在强耦合区存在频率分裂现象。本文研究线圈半径对系统的传输特性的影响,对比分析了两种不同线圈半径情况下系统随电源频率变化的功率传输特性和随距离变化的效率特性。并通过实验验证,得到结论:在谐振线圈电感不变的情况下,线圈半径更大的谐振线圈具有更远的有效传输距离(临界耦合距离);在电源频率恒定为线圈固有自谐振频率时,随着传输距离的增大,系统传输功率均先增大后减小,而系统的效率随距离的增大而单调减小,且在相同效率时线圈半径更大的系统能够达到更远的传输距离。

论国有企业经营机制的转变

当前理论界对国有企业改革,议论较多。但国有企业就整体而言,效益继续下降,资产流失严重;企业经营者对企业资产不法侵占,即'穷庙富方丈'现象呈扩大趋势,无疑是不争的实事。这就要求人们不能不对国有企业改革的中心问题——经营机制转换进行分析。企业经营机制是所有者与经营者、劳动者之间通过一定的经济利益形式和经济组织形式,

PEMFC分数阶子空间建模

质子交换膜燃料电池(Proton Exchange Membrane Fuel Cell, PEMFC)是一个复杂的多变量、强耦合、非线性系统,精确的建模方法是对其进行研究的基础,而先进的控制策略则是提高发电性能的关键。近年来,不少研究表明PEMFC发电过程中的气体扩散、热量传导以及电化学反应等动态过程存在分数阶特性。为此,本文将分数阶理论与子空间辨识方法(Subspace Identification Method, SIM)相结合,建立PEMFC的分数阶状态空间模型。

国有企业亏损机制探讨

当前理论界对国有企业改革,议论较多。但国有企业就整体而言,效益继续下降,企业经营者对企业资产不法侵占,即“穷庙富方丈”现象呈扩大趋势,已是不争的事实。这就使人们不能不对国有企业行为模式及其运行机制进行分析。 本文主要研究企业的管理者组织形式,及在各种体制研究分析之前,先对普通人的行为动机进行一下分析:从某一伦理道德观念出发,要求无私奉献。