基于格密码的5G-R车地认证密钥协商方案

5G-R作为我国下一代高速铁路无线通信系统,其安全性对于保障行车安全至关重要。针对5G-AKA协议存在隐私泄露、根密钥不变和效率低等问题,基于格密码理论提出一种新型5G-R车地认证方案。首先,使用临时身份信息GUTI代替SUCI,克服了SUCI明文传输的缺点。其次,设计基于格密码的根密钥更新策略,采用格上公钥密码体制、近似平滑投射散列函数和密钥共识算法,实现了根密钥的动态更新和前后向安全性。再次,加入随机质询和消息认证码,实现了通信三方的相互认证,可有效防范重放、DoS等多种恶意攻击。最后,采用串空间形式化方法进行安全验证,结果表明:本文方法较其他方法有更高的安全性,被攻击成功的概率最低,仅为O(n^(2))×2^(-128),且有较低的计算开销和通信开销,能够满足5G-R高安全性的需求。

注意力去噪与复数LSTM的时变信道预测算法

随着无线通信技术的发展,高速场景下通信技术的研究也越来越广泛,其中获取到准确的信道状态信息对提升无线通信系统的性能具有重要的意义。针对正交频分复用系统在高速场景下,现有信道预测算法未考虑噪声影响及预测精度低的问题,提出了一种注意力去噪与复数卷积LSTM的时变信道预测算法。首先,设计了一种通道注意力信道去噪网络对信道状态信息进行去噪处理,降低了噪声对信道状态信息的影响。然后,提出了基于复数卷积层和长短期记忆网络的信道预测模型,对去噪后历史时刻的信道状态信息进行特征提取,并且对未来时刻的信道状态信息进行预测;改进后的LSTM预测模型增强了对信道时序特征的提取能力,提高了信道预测的精度。最后,结合Adam优化器对未来时刻信道状态信息进行预测输出。仿真结果表明:与对比算法相比,所提基于注意力去噪与复数卷积LSTM的时变信道预测算法对信道状态信息的预测精度更高,能够适用于高速移动场景下的时变信道预测。

多层次特征融合与超图卷积的生成对抗壁画修复

针对现有壁画深度学习修复方法,存在上下文信息关注不足及结果欠佳的问题,提出了一种多层次特征融合与超图卷积的生成对抗修复模型。首先,利用金字塔特征分层对壁画进行多尺度层次特征提取,并采用混合空洞卷积单元扩大多层特征提取感受野,以克服单尺度卷积操作对于壁画特征提取能力不足的问题。然后,提出多分支短链融合层及门控机制融合多分支特征方法,将相邻分支间的特征信息进行融合,使融合后的壁画特征图中既有同分支的特征,又有相邻分支的特征,以提高特征信息的利用率;并引入门控机制对特征进行选择融合,以减少细节信息的丢失。接着,将融合特征通过卷积长短期记忆网络(ConvLSTM)特征注意力方法,增强对壁画上下文信息的关注。最后,设计超图卷积壁画长程特征增强模块,通过在编码器和解码器的跳跃连接之间建立超图卷积层,利用超图卷积捕获编码器的空间特征信息,并将其迁移到解码器中,有助于解码器更好地生成壁画图像,以加强特征的长程依赖关系,并与SN-PatchGAN判别器对抗博弈从而完成修复。通过敦煌壁画数字化修复实验,结果表明:所提方法客观评价优于对比算法,对于破损壁画修复结果更加清晰自然。

中国中古音乐史研究的“新感受力”——评《伎乐与乐伎:中古音乐的历史映像》

作为中国音乐断代史之一的中古音乐史,其具有不同一般的时空维度和“中世性”的历史文化特质。夏滟洲的《伎乐与乐伎—中古音乐的历史映像》,以新的学术视域、学术术语和学科范式,将公元3~9世纪的中国中古音乐制度、音乐人、音乐活动、文化区域等历史事项,置于历时性与共时性相交互的学术场域,集中研究中古音乐的主体—伎乐与乐伎的历史变迁和文化特质,构建了中国中古音乐新的“历史映像”,显示出有别于同类研究的“新感受力”和学术张力。

塞利尼索不良事件信号挖掘与分析

目的挖掘塞利尼索的药品不良事件(ADE)信号,为临床安全用药提供参考。方法收集美国FDA不良事件报告系统(FAERS)2019年7月3日到2023年3月31日上报的塞利尼索ADE数据。采用报告比值比(ROR)法和比例报告比值(PRR)法进行数据挖掘,利用国际医学用语词典(MedDRA)(26.0版)药物ADE术语集中的系统器官分类(SOC)和首选语(PT)进行分类统计。结果共获得塞利尼索ADE报告3084份,ADE阳性信号共134个;已报告性别中男性127例、女性124例,年龄以≥65岁为主(4.12%);美国报告数量最多(96.53%),报告者主要为消费者(77.27%);严重ADE主要为住院/住院时间延长(26.26%),其次为死亡(17.15%)。发生频次排名前3位的ADE分别为恶心(1162次)、疲劳(790次)、食欲减退(610次),均被塞利尼索说明书提及。信号强度排名前3位分别为装置相关性菌血症(ROR=115.07,PRR=114.94)、睑板腺功能障碍(ROR=106.70,PRR=106.54)、沙门菌性脓毒症(ROR=99.90,PRR=99.81),均未被塞利尼索说明书提及。结论临床使用塞利尼索时除需关注说明书提及的恶心等常见ADE外,还应关注装置相关性菌血症、睑板腺功能障碍、沙门菌性脓毒症等未被说明书提及的ADE;建议每周复查患者血常规,对患者的血液指标、感染症状等进行监测,以保障患者安全用药。

达可替尼治疗表皮生长因子受体突变晚期非小细胞肺癌的快速卫生技术评估

目的基于现有最佳证据对达可替尼进行快速卫生技术评估,为临床药物治疗及医保政策制订提供循证依据。方法采用计算机检索Embase,PubMed,The Cochrane Library,NHS EED及中国知网、万方、CBM等数据库,以及各国卫生技术评估(HTA)数据库自建库起至2023年3月30日有关达可替尼治疗表皮生长因子受体(EGFR)突变晚期非小细胞肺癌(NSCLC)的相关文献,由2位评价者独立完成文献收集、文献筛选、数据提取,采用系统评价评估测量工具(AMSTR-2)量表对Meta分析进行质量评价,采用卫生经济学评价报告标准(CHEERS 2022)量表对经济学研究进行质量评价,并对研究结果进行定性的描述性分析。结果共纳入18篇文献,包括11篇Meta分析及7篇经济学研究,文献质量均总体良好。有效性方面,与第1代、第2代表皮生长因子受体酪氨酸激酶抑制剂(EGFR-TKIs)相比,达可替尼可显著延长患者的无进展生存期(PFS)和总生存期(OS);相比奥希替尼的PFS[HR=0.74,95%CI(0.55,1.00)],OS[HR=0.84,95%CI(0.57,1.19)],达可替尼均无改善趋势;但对于EGFR外显子21 L858R突变的NSCLC患者,达可替尼有OS获益的趋势[HR=0.71,95%CI(0.33,1.52)];所有EGFR-TKIs间的客观缓解率无显著差异。安全性方面,达可替尼的腹泻、皮疹和口腔炎的发生率显著高于第1代、第3代EGFR-TKIs,但低于阿法替尼[累积排序概率曲线下面积(SUCRA)分别为0.83比0.99,0.75比0.94,0.72比0.96];达可替尼出现间质性肺炎的概率低于奥希替尼(SUCRA为0.62比0.82);与吉非替尼、厄洛替尼相比,达可替尼引起相关肝毒性的风险降低;与其他EGFR-TKIs相比,达可替尼3级及以上不良事件(AE)发生率无显著差异。经济性方面,中国纳入医保目录降价后的达可替尼较吉非替尼有成本-效果优势。结论达可替尼治疗EGFR突变晚期NSCLC的有效性、安全性和经济性良好。

红蓝草多糖提取工艺优化及其抗氧化活性分析

为探究红蓝草多糖的最佳提取工艺及其体外抗氧化活性。试验以红蓝草为原料,探究料液比、浸提温度、浸提时间、浸提次数对红蓝草多糖得率的影响,并结合响应面法优化红蓝草多糖提取工艺,通过测定红蓝草多糖对DPPH·、·OH、ABTS^(+)·等自由基的清除能力探究其抗氧化活性。结果表明:在料液比1:31 g/mL、浸提温度85℃、浸提时间118 min、提取3次的条件下,红蓝草多糖得率最高,可达11.05%。在一定范围内,红蓝草多糖清除自由基能力与多糖的浓度呈量效关系,红蓝草多糖溶液清除DPPH·、·OH和ABTS^(+)·等自由基的IC_(50)值分别为0.18、0.73、0.64 mg/mL,说明红蓝草粗多糖具有一定的抗氧化活性。通过探究红蓝草多糖提取的最佳工艺及抗氧化活性,为今后红蓝草多糖的进一步开发与应用提供理论基础和参考。

下一代高速铁路LTE-R时间同步网协议脆弱性分析

铁路无线通信系统时间同步网络,是保障行车安全和提高铁路运营效率的重要基础。针对下一代高速铁路LTE-R自身全IP化架构在使用精确时钟PTP时间同步协议过程中易受到ARP攻击的问题,提出基于随机Petri网(SPN)的LTE-R时间同步网协议脆弱性分析方法。建立了ARP攻击状态下LTE-R时间同步网协议脆弱性分析SPN模型;通过马尔科夫链同构的方法,得到ARP攻击下LTE-R三级时钟节点实施速率与PTP协议同步正常、异常之间的关系曲线;定量得到了影响LTE-R时间同步网协议脆弱性的关键因素。研究结果为GSM-R时间同步网络向LTE-R安全演进提供了一定的理论参考依据。

基于混合密钥增强的LTE-R车地认证密钥协商方案

针对LTE-R车地认证协议EPS-AKA中IMSI明文传输、密钥泄露和认证开销高等问题,提出一种基于混合密钥增强的LTE-R车地认证密钥协商方案。针对典型高速铁路认证场景,分别设计注册认证、全认证、重认证和切换认证四种协议,提出采用非对称公钥加密和私钥签名机制,解决了IMSI明文传输的问题;并混合引入椭圆曲线密钥算法对密钥动态更新,可有效防范中间人、重放等攻击。该方案不仅能减少全认证协议的频繁重启,而且还具有前后向安全。最后,采用BAN逻辑进行形式化验证,结果表明:本文方法在安全性、认证开销较其他方法更优,能够满足LTE-R车地认证安全性和实时性的要求。

结构门控与纹理联合引导的生成对抗壁画修复

现有深度学习修复方法修复壁画时,受结构和纹理影响较大,修复结果易出现结构紊乱和纹理模糊等问题.针对这些问题,提出了一种结构门控融合与纹理联合引导的生成对抗壁画修复模型.首先,构建由结构引导编码子网络和纹理引导解码子网络构成的生成网络,利用结构信息引导编码,并通过门控特征增强边缘轮廓信息.然后,设计纹理引导器和方向注意力模块提取分层纹理特征,引导解码器重构修复,提高壁画的纹理一致性.最后,采用跳跃连接促进结构和纹理的特征互补,并利用谱归一化马尔科夫判别模型对抗完成壁画修复.对真实敦煌壁画数字化修复实验的结果表明:所提方法主客观评价均优于比较算法,修复结果更加清晰、自然.

LSTM循环神经网络的高速铁路越区切换算法

在高速铁路列车运行过程中,为了保持不中断通信,列车需要不断地与基站进行越区切换。越区切换作为LTE-R通信的关键技术,对于保障行车安全至关重要。针对下一代高速铁路无线通信LTE-R系统越区切换算法,因迟滞门限参数固定而导致切换成功率低等问题,提出了一种基于长短期记忆循环神经网络的高速铁路越区切换算法。首先,利用长短期记忆神经网络的记忆特性以及高速铁路越区切换重叠区信号时空相关性的特点,构建了基于长短期记忆循环神经网络的越区切换迟滞门限参数动态预测深度学习网络;其次,通过提出的长短期记忆深度学习模型,对越区切换迟滞参数进行线下训练和线上预测来获取未来时刻的切换门限值,实现了对越区切换迟滞参数的自适应预测,克服了迟滞门限参数固定的缺点;最后,通过仿真实验的结果表明,所提基于长短期记忆循环神经网络的高速铁路越区切换算法较其他比较方法能够有效地提高越区切换的成功率,并降低乒乓切换率的影响。

结构引导的渐进式生成对抗壁画修复

针对破损壁画图像修复过程中存在的结构修复不当及修复后壁画细节重构丢失等问题,提出了一种基于结构引导的渐进式生成对抗壁画修复深度学习模型。设计结构生成器对壁画缺失结构内容进行修复,得到修复的壁画结构图像。通过壁画生成器生成对抗学习,结合改进的双池化SKNet多尺度特征提取模块,利用修复后的结构图像引导破损壁画实现渐进式修复,以提高壁画的细节特征学习能力。通过局部判别器和全局判别器,完成对结构图像和壁画图像的重构判别,增强壁画修复效果的全局一致性。通过对真实敦煌壁画数字化修复的实验表明:所提方法能够有效修复破损的敦煌壁画,修复后的壁画具有更好的结构及细节信息,在主客观评价指标上均优于比较方法。

多尺度特征和注意力融合的生成对抗壁画修复

针对现有深度学习图像修复算法修复壁画时,存在特征提取不足及细节重构丢失等问题,提出了一种多尺度特征和注意力融合的生成对抗壁画修复深度学习模型。设计多尺度特征金字塔网络提取壁画中不同尺度的特征信息,增强特征关联性;采用自注意力机制及特征融合模块构建多尺度特征生成器,以获取丰富的上下文信息,提升网络的修复能力;引入最小化对抗损失与均方误差促进判别器的残差反馈,从而结合不同尺度的特征信息完成壁画修复。通过对真实敦煌壁画数字化修复的实验结果表明,所提算法能够有效保护壁画图像的边缘和纹理等重要特征信息,并且主观视觉效果及客观评价指标均优于比较算法。

中国近代“音乐书评”研究

书评,是现代学术的重要组成部分,具有图书的出版宣传和学术价值评估的双重作用。中国近代的音乐书评,发端于民国初年的图书简介,学术性的音乐书评产生在新文化运动时期,至1949年,累计产生了约130余篇“音乐书评”。中国近代音乐书评的主要类别有四:1.音乐图书的介绍与简评;2.音乐图书的学术性书评;3.音乐著述的他人序跋;4.外国音乐著述的译介和评论。中国近代音乐书评的学术价值在于:1.作为音乐图书的“次级文本”,可用于中国近代音乐史事的补正和纠偏;2.作为音乐学术语言,书评是近代音乐学术价值评估的言说媒介;3.音乐书评中的音乐思想和批判精神,具有接通古今的思想史价值。

红外弱光下多特征融合与注意力增强铁路异物检测

针对红外弱光环境下铁路异物检测时存在目标特征提取不充分、检测精度及实时性低的问题,在CenterNet目标检测模型的基础上,提出了一种红外弱光下多特征融合与注意力增强的无锚框异物检测深度学习模型。在红外目标多尺度特征提取的基础上,引入自适应特征融合(ASFF)模块,充分利用目标高层语义与底层细粒度特征信息,提升红外目标特征提取能力。通过提出的空洞卷积增强注意力模块(Dilated-CBAM)进行关键特征提取,扩大注意力模块感受野范围,克服了原始CenterNet卷积块感受野映射区域变窄、无法检测弱小目标的问题,提升了无锚框网络的检测精度。使用Smooth L1损失函数进行训练,克服了L1损失函数在网络训练过程收敛速度慢及训练不稳定解的问题。通过铁路红外数据集及现场实验测试,结果表明:所提方法较原始CenterNet模型平均检测精度提高了8.03%,检测框置信度提升了31.23%,平均检测速率是Faster R-CNN模型的9.6倍,所提方法在红外弱光环境下能够更加快速准确地检测出铁路异物,主客观评价均优于对比方法。

多尺度残差注意力的高速铁路OFDM信道估计

针对高速铁路正交频分复用(OFDM)通信系统在高速移动场景下,难以准确对快时变信道状态信息进行估计的问题,提出了一种基于多尺度残差注意力网络的高速铁路OFDM信道估计方法。首先,设计多尺度信道特征提取结构,对低分辨率信道矩阵采用多尺度多维特征提取,增强了信道不同尺度信息的提取能力。然后,构建残差注意力级联深度网络进行信道特征重构映射,将局部残差反馈结合注意力机制促进深层特征的融合和利用,提升OFDM信道矩阵的重构映射能力。最后,使用子像素卷积重构生成高分辨率信道矩阵,完成信道估计。通过频域和时域信道估计测试分析表明:在低速及高速铁路场景下,该方法与其他方法相比,信道估计的精度和复杂度等客观性评价指标均优于比较算法,能够满足OFDM信道估计的要求。

基于卡尔曼滤波的高速铁路时间同步网时间补偿

LTE-R作为下一代高速铁路无线通信系统,保持时间同步对于高速铁路行车安全至关重要。针对现有时间同步方法仅考虑随机噪声,而忽略LTE-R无线信道多径衰落、多普勒频移等对时钟同步过程的影响,导致主从时钟偏移估计不准确的问题,提出一种基于卡尔曼滤波的高速铁路时间同步网时间补偿方法:建立LTE-R下主从时钟之间相位、频率偏移的状态转移方程;构建引入伯努利随机变量的时钟相位、频率偏移观测方程;利用改进的卡尔曼滤波算法得到最优时钟偏移估计值;使用本方法实现对LTE-R时间同步误差的补偿;通过实验仿真,得到LTE-R下信道多径衰落、多普勒频移、信噪比、列车车速等对高速铁路时间同步的影响,并实现对不同高铁运行场景下时间同步偏差的定量分析。结果表明:本方法能够有效消除LTE-R无线信道时钟偏差,与其他补偿方法相比,具有更好的稳定性和鲁棒性。

改进多重字典联合自适应学习的稀疏壁画修复

针对壁画稀疏表示修复算法字典单一、细节修复欠佳的问题,提出了一种改进多重字典联合自适应学习的稀疏壁画修复算法.首先,采用非下采样剪切波NSST将破损壁画进行分解,获取壁画的低频纹理子带图像和高频结构子带图像,解决了稀疏表示算法对壁画图像结构和纹理信息考虑不足的问题.然后,提出了多重字典自适应学习的稀疏方法,将低频纹理图像根据像素之间特征的相似性进行聚类,构建多重稀疏子类字典,并利用奇异值分解和分裂Bregman迭代优化完成低频分量修复.接着,引入脉冲耦合神经网络机制,修复壁画图像的高频结构子带.最后,通过NSST逆变换融合完成修复.采用真实壁画进行修复的实验表明,该算法能够有效保护壁画图像结构和纹理层等重要信息,所提算法相较对比算法取得了更好的视觉效果和客观评价.

联合特征推理和语义增强的渐进式壁画修复

针对现有深度学习算法修复壁画图像时,未充分考虑破损区域与完好区域信息的一致性,导致修复结果易出现边界效应和纹理模糊等问题,提出了一种联合特征推理和语义增强的渐进式壁画修复算法.首先,设计区域渐进结构,实现了待修复区域的渐进式收缩修复.然后,利用特征推理模块,对缺失像素的特征值进行迭代推理填充,减小壁画修复重构误差,增强壁画破损区域与完好区域之间的相关性.最后,将各层特征图自适应融合,并采用语义增强模块进行纹理细节迁移,提升壁画补全区域和整体的一致性.敦煌壁画数字化修复实验表明:所提方法修复结果具有更好的纹理细节一致性,在主客观评价指标上均优于比较算法.

基于量子密钥的高速铁路异构网络安全切换

随着高速铁路新一代无线通信系统的建设推进和GSM-R逐步退网,GSM-R和LTE-R网络将存在较长的共存期,如何保证高速列车在GSM-R和LTE-R异构网络之间的快速、安全切换,亟待解决。针对高速铁路无线通信异构网络切换认证过程中存在切换安全性低、认证开销高等问题,提出一种基于量子密钥的高速铁路异构网络安全切换认证方法。首先采用哈希操作生成伪身份PID和切换通行码PASS,实现异构网络间通信的平滑过渡。其次使用量子密钥分发策略实现认证切换过程中源网络和目标网络之间的预认证,降低异构网络间切换认证时延、抵抗临时通话密钥泄露。同时采用哈希、模指运算完成会话密钥的动态更新,实现密钥前后向安全性。最后采用认证测试方法进行安全性验证,并采用朔黄铁路LTE-R线路数据对本方法进行有效性验证。分析验证结果表明:本方法不仅能够抵抗伪装用户、中间人等攻击,而且在计算开销和通信开销等方面也较比较方法更优,能够满足下一代高速铁路异构网络的切换认证需求。