联盟链下的高效车联网数据安全共享研究

[目的/意义]旨在解决现有的车联网数据共享方案中计算开销大、共享效率低、安全性不足等问题。[方法/过程]设计了一个车联网高效数据安全共享方案,采用基于线性秘密共享(LSSS)的密文策略属性加密(CP-ABE)算法和基于联盟区块链群组技术,实现了车联网高效数据共享,减少数据冗余,并通过共识机制的优化,进一步提高时间效率,同时确保车辆实体的数据安全性和隐私性。[结果/结论]该方案能够适应车联网快速移动、动态变化的复杂特性,可实现灵活访问控制和高自由度的数据共享,满足车联网场景需求。

基于RISS和数据回溯的地下三维管道轨迹测量方法

地下管道的三维轨迹测量是建立地下管网体系的基础。掌握地下管道的轨迹可以避免施工过程中对原有管道的破坏和工程事故。传统的管道测量方法在深度和环境方面存在局限性,导致无法获得管道轨迹的准确信息。因此,提出了一种基于简化惯性传感器(RISS)、GPS和里程仪的数据回溯融合测量算法。首先,利用RISS和GPS完成初始对准,再与里程仪进行导航解算,得到一组测量轨迹;其次,利用终点GPS数据获取终点位置和方位角,再对测量数据进行数据回溯,获得第二组测量轨迹;然后,再对正反向测量结果进行卡尔曼滤波融合。最后,进行管道轨迹测量实验,验证了该方法的可行性。实验结果表明,解算管道轨迹测量长度为2.56 m,测量绝对误差为0.56%,证明了基于RISS和数据回溯的地下三维管道轨迹测量方法的有效性。

下潭尾湿地公园红树林生态修复实施效果分析

红树林生态修复在恢复生态系统、提升环境质量、保护生物多样性等方面具有显著作用,同时可为经济发展带来积极影响。以下潭尾湿地公园为例,探讨下潭尾湿地公园红树林生态修复的重要性和价值,通过介绍下潭尾湿地公园的施工设计、生态修复技术及实施效果,分析红树林生态修复对生态系统服务功能和经济效益的贡献。

不同花生品种机械脱壳特性研究

为分析不同花生品种的机械脱壳效果,降低种用花生机械脱壳破损率,本研究以脱净率、完整籽仁率、种用完整籽仁率、非种用完整籽仁率、破损籽仁率等为指标,对9个大小不同荚果的普通形品种进行脱壳特性研究,并分析荚果、籽仁性状与机械脱壳性状的相关性和种子发芽情况。结果表明,不同品种的脱净率变幅为55.28%~66.22%,平均62.06%;完整籽仁率和种用籽仁率变幅分别为48.16%~63.20%和42.64%~59.66%,平均55.49%和51.99%。除了破损籽仁质量与果腰宽和破损籽仁率与果腰宽存在显著的正相关以外,其他机械脱壳性状与荚果、籽仁性状的相关性均不显著。苏农花2号的发芽率最高,为93.0%,其次是苏花2104,为90.0%,苏花2109和苏花0537低于75.0%。研究认为,不同品种的机械脱壳特性差异明显,苏农花1号和苏花2104具有良好的机械脱壳特性,苏花0537和苏花2109机械脱壳特性较差;机械脱壳性状好的品种其种子发芽率也较高。

不同轮作模式对花生生长及产量的影响

轮作是缓解连作障碍和粮油争地矛盾的重要栽培方式,对扩大花生生产面积及可持续发展有重要意义。本研究采用4种不同的轮作方式,连续4年观测了花生的农艺性状、产量性状、土壤肥力等指标,发现采用轮作模式可以一定程度上缓解花生连年种植带来的连作障碍:连作春花生第4年有18.13%的干物质量和15.56%的产量衰退,但轮作处理中花生农艺、产量性状基本稳定;土壤硝态氮、速效钾含量在轮作处理中都有较为显著的提升。虽然春花生生育期较长、在活动积温上更具优势,但轮作模式能获得更为稳定、可持续的产量。

江苏省花生生产现状及可持续发展的关键技术

为推动江苏省花生产业可持续发展,本文分析了江苏省花生产业现状,提出了产业发展的技术瓶颈,即省内花生品种不能完全满足生产需求、重茬比例高、病虫害发生逐年加重、机械采收效率不高、绿色低碳高效栽培技术体系有待完善、花生深加工潜力未得到充分开发。并提出了江苏省花生产业发展的关键技术,即优质、高产、抗病、适宜机械化的花生新品种选育、绿色低碳标准化栽培技术建立、农机农艺融合技术和花生精深加工技术。

施氮水平对花生根际土壤微生物群落结构和多样性的影响

本试验通过16S rRNA基因测序技术,研究零氮(0 kg/hm^(2))、低氮(75 kg/hm^(2))、中氮(150 kg/hm^(2))和高氮(225 kg/hm^(2))4个氮肥梯度对花生根际土壤微生物群落组成和结构的影响。结果表明,施氮可以提高花生根际土壤微生物群落的丰富度和多样性,不同氮肥处理中以中氮处理的Chao 1指数和Shannon指数最高。施氮处理下的OTUs个数均多于不施氮,且随着氮肥施入量的增加呈先升高后降低的趋势,中氮处理较零氮、低氮和高氮分别高11.21%、4.90%和7.01%。不施氮和在一定施氮范围内,土壤微生物群落稳定,但是高氮会导致土壤微生物群落不稳定。16S rRNA功能预测分析显示,施氮处理下的细胞运动等功能基因的丰度相对升高,对花生根际土壤微生物群落的功能丰度谱产生一定的影响。本研究明确了施氮对花生根际土壤微生物群落结构和多样性的影响,为深入研究不同施肥措施对花生根际微生态的影响提供了借鉴。

一种补偿介质吸收叠前时间偏移技术

通过引入描述黏性吸收的等效Q值参数,发展了补偿介质吸收的叠前时间偏移方法。该方法基于地表观测数据建立等效Q值模型,应用补偿因子的光滑性阈值控制解决介质黏性吸收补偿的稳定性问题。基于倾角域菲涅尔带估计,结合稳相偏移的补偿介质吸收叠前时间偏移技术能够在压制介质吸收补偿噪声的同时提高计算效率。利用多流、双缓存机制实现补偿介质吸收叠前时间偏移的GPU/CPU协同计算,缩短了计算时间。大庆油田实际地震数据的应用结果表明,该技术可恢复地震波中被衰减的高频成分,提高地震成像的分辨率,其成果数据支持了大庆油田扶余油层致密油的水平井勘探部署。

波形指示模拟在致密油水平井钻探中的应用

扶余油层的地质、地球物理特征表现为:储层薄、空间多期叠置及地震分辨率不足、扶余油层顶面(T2)强反射对下部地层具有屏蔽作用;砂岩的速度和密度高于泥岩,但差异较小,且由于砂泥岩薄互层的调谐效应,致使波阻抗与砂岩的对应关系不明显;由自然伽马(GR)和电阻率曲线可以区分砂岩和泥岩。为此,选择GR进行波形指示模拟。地震波形指示模拟的基本思想是在等时格架约束下,利用地震波形的横向变化代替变差函数表征储层的空间变异性,在贝叶斯框架下有效结合地震、地质和测井信息,采用分频反演策略逐步提高反演结果的分辨率,即:由测井资料插值求取低频成分,利用地震谱模拟反演获得中频成分,由波形相控模拟、随机模拟分别提供确定性高频成分、随机性高频成分,合理加入高频成分大幅提升了储层预测的纵向分辨率。实际数据应用效果表明:(1)波形指示模拟在提高纵向分辨率的同时有效提高了横向分辨率,波形指示模拟产生的自然伽马数据体分辨率高,能够预测厚度大于2.4m的单砂体展布,但存在多解性,须在钻井数据指导下确定地质甜点,以指导水平井部署及随钻导向。(2)有效样本数和最佳截止频率是波形指示模拟的重要参数,决定了反演效果,须经试验反复筛选。

3个花生品种营养品质的稳定性分析

花生籽仁营养品质是评价食用花生品种的重要指标。本研究分析了3个专用型花生品种在3个试点主要农艺经济性状和营养品质的稳定性。结果表明,不同品种主要农艺经性状的稳定性不同,徐花18号受影响较小,7506改良系受影响较大。营养品质中粗脂肪含量、山嵛酸含量、软脂酸含量变异度较小,亚麻酸含量、花生酸含量和亚油酸含量变异度较高;花生生长期间,尤其是开花以后较高的温度有利于蛋白质、粗脂肪和油酸等含量的提高。苏花0537蛋白质含量达27%,在南京试点超过29%,粗脂肪含量适中,可作为鲜食品种推广;7506改良系粗脂肪含量较低,中小果型,适口性好,可作为食品加工用品种推广;徐花18号油酸含量试点间差异较大,作为高油酸品种推广要考虑区域性。

1990—2019年江苏省花生生产的演变特征与产业发展建议

[目的]了解江苏省花生生产的演变特征,促进花生产业的高质量发展。[方法]依据1990—2019年江苏省花生种植面积和产量数据,分析种植面积、总产量和单位面积产量的演变特征。[结果]不同年份间花生种植面积和总产量差异较大,整体上呈现先增加后减少又增加的趋势。江苏省花生平均单产高于全国水平,但近年来单产优势逐步下降,与河南、山东和安徽省的差距较大。[结论]结合花生生产情况,建议从适当增加种植面积、提高单位面积产量和提升种植综合效益三方面进一步推进江苏省花生产业的发展,并拓展花生的非生产性功能。

花生品种抗光氧化特性的鉴定与评价

为评价不同花生品种的抗光氧化特性,并为选育广适性品种提供依据,本研究利用夏季强光高温的自然条件,人为创造一个光氧化胁迫条件,对不同花生品种进行抗光氧化特性的鉴定。结果表明,2015年筛选到8个抗光氧化品种,占鉴定品种的6.67%;中等抗光氧化品种占87.5%,不抗光氧化品种占5.83%。2017年从2015年材料中挑选45个品种继续进行鉴定,3个品种表现为抗光氧化特性,占鉴定品种的6.67%;中等抗光氧化品种占51.11%,不抗光氧化品种占44.22%。不同等级抗光氧化品种的相对叶绿素含量均存在显著或极显著差异,其中,2017年不同等级抗光氧化品种的相对叶绿素含量明显低于2015年对应等级的品种。本研究筛选到了抗光氧化差异明显的花生品种,验证了本方法在鉴定评价花生品种抗光氧化特性上的可靠性。此外,光氧化特性鉴定中光氧化胁迫时间应结合胁迫期间的温光条件和研究目的综合考虑。

基于多层感知器的无线传感器网络分布式协同训练方法研究

为了提高分散在无线传感器网络各个节点上的数据训练的准确度和时效性,采用多层感知器分类算法训练数据,并将分类算法部署在TensorFlow分布式集群上,以实现协同训练。结果表明本算法与传统算法相比,准确率能控制在95%以上,训练时间缩短了65.8%,具有实际应用价值。

一种高效的车体表面损伤检测分割算法

车体表面损伤检测是计算机视觉中的经典问题。车体表面损伤检测的主要瓶颈在于图像中损伤实例的不同尺度影响了分割的精度与效率。本文采用单阶段语义分割网络(YOLACT^(++))进行车体表面的损伤检测,通过结合EfficientNet设计主干网络提高分割效率,并通过改进损失函数优化YOLACT^(++)中目标实例Mask的生成,实验中用深度学习标注实验数据集进行训练测试。实验表明,改进后的YOLACT^(++)降低了Mask生成误差,检测的实时帧率提高到35帧/s,同时也提高了YOLACT^(++)进行实例分割的精度。

基于TextRank的多维度智库相互影响力评估

本文提出了一种基于TextRank的多维度智库相互影响力评估模型,该模型综合考虑智库的内、外影响力评估。在评估内影响力方面,该模型基于TextRank算法提取智库文章主题,通过各文章主题来衡量智库文章之间内容的相似度,引入时间衰减因子描述时间对影响力的削弱;在评估外影响力方面,该模型计算主题流行度来衡量智库文章对外部环境的影响。实验表明:本文提出的模型,立足于文章内容本身,多维度评估文章的内外影响力,能够有效评估智库文章的影响力,具有一定的实用性和指导意义。

基于区块链网络的医疗记录安全储存访问方案

针对在当前医疗系统中医疗记录授权流程繁琐、记录分享效率低下和身份验证困难问题,提出一种结合区块链技术与密码学的非对称加密技术的方法,将非对称加密技术的安全性高、多方协作简单等特性应用到区块链技术构成的点对点网络中,实现医疗记录跨域分享的可追踪、数据的不可篡改和身份验证的简化。首先,基于区块链技术的不可篡改性结合非对称加密技术,设计了文件同步合约和授权合约,其分布式储存优势保证了用户医疗信息隐私。其次,跨域获取合约的设计能够有效验证数据分享双方身份以及提高身份验证效率,不需要第三方公证机构便可安全过滤非合法用户。仿真实验结果显示,所提出的方案相比传统使用云计算方法解决医疗记录分享问题的方案,在数据防盗窃、多方身份验证和节约系统开销方面有明显优势。该方案对利用区块链的去中心化、可审计等优点解决数据分享过程中的安全问题提供了参考,为解决数据跨域分享、跨域身份验证问题提供了借鉴思路。

松辽盆地古龙页岩油保真宽频宽方位各向异性地震处理技术

松辽盆地古龙页岩油勘探已见良好前景,实验室测量结果表明古龙页岩具有极强的各向异性和吸收衰减效应,强各向异性会造成速度分析失准,强吸收衰减会造成地震频率降低和波形相位畸变,二者综合影响会降低地震成像结果的保真度和可靠性。为了提高地震处理成果保真度和对井符合程度,消除各向异性和吸收衰减对处理成果的影响,消除断层附近因同相轴成像上翘带来的构造误差,提供保真处理成果和高品质CRP道集。基于岩石物理分析结果和波动方程正演指导下的各向同性速度分析方法,得到平滑准确的初始速度场;应用黏滞声学介质稳相Q偏移展宽频带提高分辨率并更新速度,采用OVT域数据规则化和OVT偏移得到宽方位处理成果用于裂缝预测;结合实验室测量结果和井信息建立场,完成各向异性叠前深度偏移,利用基于Hessian矩阵真振幅恢复技术为叠前反演提供高品质保真CRP道集。研究成果可为地质和工程甜点预测提供高品质的地震处理成果和CRP道集,后验井钻探成果分析验证了该方法的适用性和可靠性,为提高古龙页岩油地震预测符合度提供了有力支撑。

基于不完全信息的深度学习网络入侵检测

在网络数据的采集与传输过程中,经常面临无法完全采集、信息丢失等情况。在不完全信息条件下的网络入侵检测成为网络异常检测的难题。为解决不完全信息入侵检测准确率的问题,结合网络数据的特点,文章提出一种基于不完全信息的深度学习网络入侵检测模型(NIDII-DL),借助多层感知神经网络构建深度学习模型,实现信息不完全条件下的入侵检测。实验结果表明,NIDII-DL方法在不完全信息条件下的分类精度高于其他算法,且对信息不完全的敏感度更低。

基于联盟区块链的农产品质量安全高效追溯体系

针对农产品追溯系统中的安全和效率问题,依据区块链的去中心化安全特性,提出一种基于联盟区块链的高效解决办法。首先,通过星际文件系统(IPFS)对农产品数据进行hash转变,从而减小区块中单条事务数据量,并利用IPFS数据的不可逆原理,达到数据的初步保障;其次,建立联盟区块链模型进行数据验证,区块链数据验证的共识算法采用实用拜占庭容错(PBFT)算法来减少全网共识时间;最后,根据仿真实验中参与节点数、区块大小和网络带宽,来拟合验证交易的时间曲线,进而计算出不同带宽下的区块链交易效率,并结合数以万计的传感器参与下的农产品追溯系统的实际情况,对比区块链双链结构,给出分析结果。实验结果表明,在低于1000个验证节点的条件下,区块链最大共识时长为32min,联盟链系统可支持35~40万条传感器数据,可适用于大范围、多数据的农产品追溯。

花生不同光合-CO2响应曲线拟合模型的比较

为选择合适的数学模型来拟合花生(Arachis hypogaea L.)光合-CO2响应曲线,比较了直角双曲线模型、Michaelis-Menten模型、非直角双曲线模型、指数函数、直角双曲线修正模型以及指数改进模型在模拟2个花生品种‘JS702’和‘JS713’的光合-CO2响应曲线中的拟合度。结果表明,6种典型的CO2响应模型均可对花生叶片的光合-CO2响应曲线进行模拟,决定系数均达0.95以上。由计算的响应参数可知,不同模型拟合的2个品种的最大净光合速率均比实测值高,对于‘JS702’品种以指数改进模型计算最大净光合速率值最为接近实测值,而‘JS713’品种以直角双曲线修正模型、非直角双曲线模型和指数改进模型计算的最大净光合速率最为接近实测值。由直角双曲线修正模型与指数改进模型求解的饱和CO2浓度与实测值差异较小,其余模型均与实测值差异较大。6个模型拟合的CO2补偿点差异相对较小,‘JS702’品种的CO2补偿点以直角双曲线修正模型、指数模型和指数改进模型与实测值最为一致;而‘JS713’品种的CO2补偿点以直角双曲线修正模型与实测值最为一致。不同模型拟合的光呼吸速率2个品种均表现出以直角双曲线修正模型和指数改进模型较为接近实测值。综合分析,直角双曲线修正模型和指数改进模型比较适合用于拟合花生的光合-CO2响应曲线。