新型电力系统数据跨域流通泛安全边界防护技术

新型电力系统建设涉及多业务系统、多部门、多方主体间进行海量、异构数据的交互和共享,电力数据的内外部网络环境与安全形势日趋复杂化,数据流通的脆弱性风险加剧。首先,分析新型电力系统下数据流的类型与特性,概括电力数据流通安全防护面临的新形势;其次,基于专用数据处理器(DPU)的高性能流量编排和多功能安全网关能力,构建面向电力数据跨域流通安全增强的泛安全边界,凭借数据面可编程技术沟通网络安全与数据安全双维度安全能力,提出基于DPU的数据跨域流通协同防护技术应用方案;最后,阐释DPU在不同电力通信网络层次的部署方式、价值与关键技术,分析现阶段DPU在电力领域应用存在的挑战。

不同种植方式与野生江香薷挥发油成分分析及其抗肿瘤抗氧化活性对比研究

目的:比较不同种植方式(“地膜”“无地膜”“撒播”及“野生”)江香薷的挥发油化学成分,并比较其抗肿瘤抗氧化活性。方法:采用水蒸气蒸馏法提取4种江香薷全草的挥发油,采用气相色谱-质谱联用(GC-MS)技术分析各挥发油化学组分,统计数据后进行对比分析;采用MTT法检测各挥发油对人乳腺癌MCF-7、MDA-MB-231细胞体外增殖抑制作用的影响并观察细胞形态学变化,同时采用细胞划痕试验,评价各挥发油对细胞迁移能力的影响;以维生素C为对照,DPPH和ABTS自由基清除能力为指标,评价各挥发油的抗氧化作用。结果:“地膜”“无地膜”“撒播”及“野生”生长的4种江香薷样品挥发油中分别鉴定出33、27、27、31个成分,且各组分类与占比仍存在差距。各组江香薷挥发油均具有较好的抗肿瘤、抗氧化活性,其中抗肿瘤活性“野生”组活性最低;抗氧化活性“野生”组较高。结论:种植方式不同,其化学成分含量存在一定的差异,且抗肿瘤、抗氧化活性也存在差异,这为江香薷的进一步深入研究及药用资源的高效利用提供科学依据。

显微镜下精索静脉结扎术联合中医药治疗精索静脉曲张性不育的临床观察

目的观察显微镜下精索静脉结扎术联合中医药在精索静脉曲张性不育治疗中的临床疗效。方法按照随机数字表法随机将2021年4月至2022年6月本院收治的80例精索静脉曲张性不育患者分成2组,每组各40例,观察组行显微镜下精索静脉结扎术联合中医药治疗,对照组单纯行显微镜下精索静脉结扎术治疗,比较2组术前、术后6个月精液参数(精子浓度、前向运动精子、正常形态精子、精子DNA碎片指数),以及性激素水平、配偶自然怀孕率等情况。结果术后6个月,观察组精子浓度、前向运动精子、正常形态精子、精子DNA碎片率均较前改善,且改善率观察组明显优于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05);观察组的术后血清睾酮、卵泡刺激素、黄体生成素水平改善情况优于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05);观察组总有效率为87.5%,明显优于对照组的75.0%,且观察组自然妊娠率高于对照组。结论显微镜下精索静脉结扎手术联合中医药治疗精索静脉曲张性不育疗效满意,精液参数改善明显,临床值得推广。

基于位置预测的智慧公路边缘任务协同机制

近年来智慧公路为用户提供了道路监测、辅助驾驶等新型服务,但随之而来的是数据流量爆炸式的增长,这对网络的承载能力带来了极大的考验。随着5G和移动边缘计算技术的成熟,海量任务不必集中在云端处理,边缘侧的协同处理成为一种较好的选择。为了在车辆高速移动场景下为用户提供高效可靠的服务,该文提出一种基于位置预测的智慧公路边缘任务协同(CETLP)机制。首先,结合智慧公路场景下车辆运动特点,建立面向时延和负载均衡的边缘任务协同模型。进而,针对任务时延最小化以及网络负载均衡等目标,提出一种基于深度强化学习的边缘任务协同算法,对海量任务的协同策略进行求解。仿真结果表明,所提机制能够在保证网络负载均衡的情况下降低服务时延。

基于区块链的数据安全共享网络体系研究

针对能源互联网企业内部与外间的数据共享过程中,存在集中部署访问受限、标识不唯一、易被窃取或篡改隐患等问题,影响到数据作为资产进行统一安全共享的效率.为此,结合区块链的去中心化、自主对等、难以更改的技术特征,构建基于区块链的数据安全共享网络体系,主要包括去集中化数据统一命名技术及服务、授权数据分布式高效存储和支持自主对等的数据高效分发协议.其次,设计了开放式数据索引命名结构,含一级基础ODIN和多级扩展ODIN,且阐述了开放数据索引命名运行机制.再次,基于ODIN技术,设计了基于ODIN的去中心化DNS的域名协议模块,为数据间P2P安全可信共享奠定基础.最后,针对基于ODIN的去中心DNS的功能进行验证,为实现企业内部及企业间的数据安全共享构建了一种可信网络环境.

基于深度强化学习的能源互联网智能巡检任务分配机制

在能源互联网中引入无人机进行电力线路巡查,并借助移动边缘计算技术实现巡检任务的接入和处理,可降低服务成本,提高工作效率。但是,由于无人机数据传输需求和地理位置的动态变化,易造成边缘服务器负载不均衡,致使巡检业务处理时延和网络能耗较高。为解决以上问题,提出基于深度强化学习的能源互联网智能巡检任务分配机制。首先,综合考虑无人机和边缘节点的运动轨迹、业务差异化的服务需求、边缘节点有限的服务能力等,建立面向时延、能耗等多目标联合优化的双层边缘网络任务卸载模型。进而,基于Lyapunov优化理论和双时间尺度机制,采用近端策略优化的深度强化学习算法,对固定边缘汇聚层和移动边缘接入层边缘节点间的连接关系和卸载策略进行求解。仿真结果表明,所提机制能够在保证系统稳定的情况下降低服务时延和系统能耗。

面向智能共享的内生可信网络体系架构

针对网络智能共享需求,将区块链、人工智能等技术与网络融合,提出面向智能共享的内生可信网络体系架构,使网络资产共享具有内生可信。基于分布式联盟区块链,提出链上标识、链下信息关联的融合机制实现网络资源可信共享,设计可信共享协议实现共享数据安全实时交换,基于智能合约提出网络资源调度和服务组合方法实现服务可信共享。最后将所提架构应用于域名解析、跨域认证、虚拟网络运营等去中心化场景,实现了区块链与网络融合,支撑网络资产内生可信共享。

基于拓扑的命名数据网络缓存优化策略

针对命名数据网络(NDN)存储空间的有效利用和应答内容的高效缓存问题,该文建立了模型并基于拓扑信息采用贪心算法求解,执行过程中考虑兴趣热度对其优化,从而有效缩短网络整体的缓存命中距离。该文基于ndnsim及一些真实拓扑数据完成了仿真实验,并对提出的算法与传统的prob算法,默认的沿途全部缓存(CEE)算法及基于度的差异缓存算法(HSS)做出了对比及分析,验证了算法的有效性。

新型教槽料对断奶仔猪生长性能、血清生化指标及粪便微生物的影响

文章旨在研究一种新型教槽料对断奶仔猪生长性能、血清生化指标及粪便微生物的影响。选用180头平均初始体重(8.22±0.60)kg的健康杜×长×大三元杂交断奶仔猪,随机分为3组,分别为新型教槽料、颗粒料、粉料,每组6个重复,每个重复10头猪(公、母各半),试验期14 d。结果表明:①新型教槽料组断奶仔猪的ADG、ADFI均显著高于颗粒料组(P<0.05)和粉料组(P<0.05);②新型教槽料组断奶仔猪的腹泻率相较于颗粒料组显著降低(P<0.05),而与粉料组之间差异不显著(P>0.05);③新型教槽料组断奶仔猪的粪便成形相较于颗粒料组显著改进(P<0.05),而与粉料组之间差异不显著(P>0.05);④新型教槽料组比其他两组显著降低断奶仔猪血清中BUN的含量(P<0.05);⑤新型教槽料组断奶仔猪粪便中沙门氏菌与大肠杆菌显著低于粉料组(P<0.05),而与颗粒料组差异不显著(P>0.05);⑥新型教槽料组乳酸菌显著高于粉料组(P<0.05),而与颗粒料组差异不显著(P>0.05)。由此可知,新型教槽料相较于常规粉料和颗粒料能够有效改善断奶仔猪的生长性能,降低腹泻率,并提高仔猪对蛋白质或氨基酸的利用率,还可以降低粪便中大肠杆菌的数量,在一定程度上维护了肠道健康,是一种更符合断奶仔猪生理特点和营养需要的饲料。

磁敏感成像在帕金森病和血管性帕金森综合征患者中的应用研究

目的探讨磁敏感加权成像(susceptibility weighted imaging,SWI)在血管性帕金森综合征(vascular parkinsonism,VP)和帕金森病(Parkinson's disease,PD)患者大脑内锥体外系各个核团的相位值及脑内微出血灶在临床应用中的鉴别诊断价值。方法方便收集于2018年6月—2020年6月期间在莆田学院附属医院门诊和住院的帕金森病患者(PD组,n=30例)、血管性帕金森综合征患者(VP组,n=28例),同时收集同期来该院体检的健康同龄老人(NC组,n=28名)作为对照组为研究对象,均行MRI的T2WI和SWI系列检查,比较3组患者壳核(PUT)、黑质致密带(SNc)、黑质网状带(SNr)、苍白球(Gp)、尾状核(CN)和红核(RN)的相位值,并记录脑微出血点(cerebral microbleeds,CMBs)的数量,采用单因素方差分析进行比较。结果PD组患者PUT、SNc、Gp相位值分别为(-0.409±0.008),(0.038±0.004),(-0.247±0.006)较VP组(-0.184±0.010),(0.060±0.034),(-0.130±0.004),对照组(-0.178±0.009),(0.062±0.004),(-0.126±0.008),有明显降低,差异有统计学意义(P<0.01),而VP组PUT、SNc、Gp相位值与对照组比较差异无统计学意义(P>0.05);对PD患者及VP组患者进行Hoehn-Yahr分级,各级PD患者PUT、SNc、Gp相位值之间差异有统计学意义(P<0.01);而IV级VP患者才出现SNc、SNr、Gp相位值降低,差异有统计学意义(P<0.01);CN、RN相位值在各级PD、VP患者之间均差异无统计学意义(P>0.05);VP组CMBs数目(7.11±2.657)个比PD组(0.53±0.973)个、对照组(0.25±0.585)个比较明显增多,差异有统计学意义(P<0.01),但PD组与对照组CMBs数目比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论应用SWI测量锥体外系各个核团相位值和记录CMBs个数对PD和VP的临床鉴别诊断提供一定的参考价值。

基于终端能耗和系统时延最小化的边缘计算卸载及资源分配机制

通过移动边缘计算下移云端的应用功能和处理能力支撑计算密集或时延敏感任务的执行成为当前的发展趋势。但面对众多移动终端用户时,如何有效利用计算资源有限的边缘节点来保障终端用户服务质量(QoS)成为关键问题。为此,该文融合边缘云与远端云构建了一种分层的边缘云计算架构,以此架构为基础,以最小化移动设备能耗和任务执行时间为目标,将问题形式化描述为资源约束下的最小化能耗和时延加权和的凸优化问题,并提出基于乘子法的计算卸载及资源分配机制解决该问题。实验结果表明,在计算任务量很大的情况下,提出的计算卸载及资源分配机制能够有效降低移动终端能耗,并在任务执行时延方面较局部计算与计算卸载机制分别降低最高60%与10%,提高系统性能。

基于DRL的联邦学习节点选择方法

为了应对设备差异化计算能力及非独立同分布数据对联邦学习性能的影响,高效地调度终端设备完成模型聚合,提出了一种基于深度强化学习的设备节点选择方法。该方法考虑异构节点的训练质量和效率,筛选恶意节点,在提升联邦学习模型准确率的同时,优化训练时延。首先,根据联邦学习中模型分布式训练的特点,构建基于深度强化学习的节点选择系统模型。其次,考虑设备训练时延、模型传输时延和准确率等因素,提出面向节点选择的准确率最优化问题模型。然后,将问题模型构建为马尔可夫决策过程,并设计基于分布式近端策略优化的节点选择算法,在每次训练迭代前选择合理的设备集合完成模型聚合。仿真实验表明,所提方法显著提高了联邦学习的准确率和训练速度,且具有良好的收敛性和稳健性。

不同术式治疗输尿管上段嵌顿性结石的临床疗效比较

目的比较微通道经皮肾镜取石术(MPCNL)、输尿管软镜钬激光碎石术(FURL)、后腹腔镜输尿管切开取石术(RLU)治疗输尿管上段嵌顿性结石的临床疗效。方法回顾性分析2016年1月至2020年6月安徽皖北煤电集团总医院收治的161例单侧输尿管上段嵌顿性结石患者的临床资料,依据不同术式分为三组:MPCNL组54例、FURL组54例、RLU组53例。对比三组患者手术时间、术后住院时间、结石清除率,术前和术后3 d血肌酐(SCr)、血尿素氮(BUN)、血清C反应蛋白(CRP)水平变化以及术后并发症发生情况。结果 FURL组手术时间短于MPCNL组[(59.5±15.6) min比(68.6±14.8) min](P <0.05),RLU组长于MPCNL组和FURL组[(87.9±16.1) min比(59.5±15.6) min、(68.6±14.8) min](P <0.05);FURL组住院时间短于MPCNL组[(3.3±1.1) d比(4.6±1.5) d](P <0.05),RLU组与MPCNL组、FURL组比较差异无统计学意义(P> 0.05);术后3 d,RLU组的结石清除率高于MPCNL组和FURL组[100.0%(53/53)比88.9%(48/54)、85.2%(46/54)](P <0.05)。SCr、BUN、CRP水平的组间和时点间存在交互作用(P <0.05),术前三组患者SCr、BUN、CRP水平比较差异无统计学意义(P> 0.05),术后3 d,RLU组患者SCr、BUN、CRP水平明显低于MPCNL组与FURL组(P <0.05)。三组患者发热、恶心呕吐、尿瘘、泌尿系统感染、输尿管狭窄、围手术期输血及总并发症发生率比较差异无统计学意义(P> 0.05);FURL组输尿管损伤发生率高于MPCNL组(P <0.05),RLU组低于MPCNL组(P <0.05);FURL组和RLU组围手术期输血率低于MPCNL组(P <0.05)。结论与MPCNL、FURL相比,RLU结石清除率较高,有助于肾功能恢复,可明显降低输尿管上段嵌顿性结石术后泌尿系统感染等并发症发生率,但尿瘘及输尿管狭窄的发生率相对较高,临床操作应提高警惕。

基于联盟链的分布式高效身份认证

为了解决传统身份认证中用户认证流程繁琐、身份信息不安全、认证系统易受攻击等问题,提出了一种基于联盟链的分布式身份认证方法,利用区块链的去中心化、不易篡改的特性和非对称加密等方法,提高用户身份认证系统的安全性和稳定性。在此基础上设计了分布式认证方案,包括身份注册和认证流程,并对其中的核心共识算法PBFT进行了优化,以提高认证效率。实验结果表明,基于区块链的认证机制和优化的PBFT算法提升了认证系统的可靠性并保证了其高效性。

基于Q-强化学习和Adaboost算法的自适应谈判方法

为有效提高谈判效率,增强谈判主体的自学习能力,文中提出一种自适应谈判方法.该方法设定一种让步谈判策略,采用Q-强化学习算法计算谈判主体的让步幅度,然后考虑对手行为,使用Adaboost算法预测对手提议而调整让步幅度.算例仿真结果表明,使用该方法减少了谈判次数,缩短了谈判时间,不易陷入局部最优,增强了自学习能力,提升了主体满意度,优化了谈判效果.

区块链技术在物联网中的应用

物联网生态体系在飞速发展的同时,出现了组网成本、数据共享、隐私安全保护等问题,而区块链凭借其去中心化的架构、分布式的节点部署能够有效降低物联网运行成本,并保证所记录信息的准确性和不可篡改性,让隐私安全变得有据可循。文章首先介绍区块链和物联网的基本概念以及关键技术,并且对物联网存在的问题加以归纳分析,进而提出物联网与区块链融合的构想,针对降低物联网的运营成本和解决物联网的隐私安全问题,给出基于区块链的安全可信物联网解决方案。

改良“S”型切口在腮腺良性肿瘤切除术的应用

目的探讨改良“S”型切口在腮腺区良性肿瘤切除术中的临床应用价值。方法选取2013年11月至2017年11月在本院口腔颌面外科就诊的61例腮腺肿瘤患者,予以改良“S”型切口切除腮腺区肿瘤,观察术后并发症及美容效果。结果予以改良“S”型切口切除腮腺肿瘤及部分腺体,手术时间1~2.5 h,术中出血量约20 mL,Frey’s综合征、术后暂时性面瘫以及涎瘘等术后并发症发生率低;改良“S”型切口隐蔽,术后瘢痕小,患者满意度高。结论腮腺良性肿瘤切除采用改良“S”型切口适用范围广,可行性高,能彻底切除肿瘤,且美容效果好,能减少手术并发症的发生率。

特制接骨丸对Masquelet技术中诱导膜成骨因子表达的影响

目的:观察特制接骨丸对Masquelet技术形成的诱导膜中VEGF、BMP-2、TGF-β1成骨因子表达的影响。方法:选取48只雄性SD大鼠,以随机数字表法分为空白对照组、低剂量组、中剂量组、高剂量组4组,每组12只。建立大鼠胫骨骨缺损模型,缺损处植入抗生素骨水泥,术后给予不同浓度的特制接骨丸灌胃。空白对照组给予等量蒸馏水,连续给药4周,取出诱导膜,测量VEGF、BMP-2、TGF-β1的表达。结果:高、中、低剂量组成骨因子表达均高于空白组,且P<0.05,差异有统计学意义;高剂量组表达最明显、中剂量组次之、低剂量组再次之,且两两之间差异有统计学意义,P<0.05。结论:特制接骨丸对Masquelet技术中VEGF、BMP-2、TGF-β1成骨因子的表达具有明显上调作用,且对表达的影响与给药浓度相关。

Genetic Algorithm-Based Redundancy Optimization Method for Smart Grid Communication Network

This paper proposes a redundancy optimization method for smart grid Advanced Metering Infrastructure(AMI) to realize economy and reliability targets.AMI is a crucial part of the smart grid to measure,collect,and analyze data about energy usage and power quality from customer premises.From the communication perspective,the AMI consists of smart meters,Home Area Network(HAN) gateways and data concentrators;in particular,the redundancy optimization problem focus on deciding which data concentrator needs redundancy.In order to solve the problem,we first develop a quantitative analysis model for the network economic loss caused by the data concentrator failures.Then,we establish a complete redundancy optimization model,which comprehensively consider the factors of reliability and economy.Finally,an advanced redundancy deployment method based on genetic algorithm(GA) is developed to solve the proposed problem.The simulation results testify that the proposed redundancy optimization method is capable to build a reliable and economic smart grid communication network.

3D打印辅助Masquelet膜诱导技术治疗跟骨骨缺损的疗效研究

目的总结3D打印结合Masquelet膜诱导技术在治疗跟骨骨缺损中的临床疗效。方法回顾性分析2018年1月—2019年4月河南省洛阳正骨医院采用3D打印结合Masquelet膜诱导技术治疗的跟骨骨缺损患者4例,男性2例,女性2例;年龄22~52岁,平均36.0岁;道路交通伤2例,高处坠落伤1例,挤压伤1例。CT扫描重建双侧跟骨,根据镜像技术构建骨缺损区,利用3-Matic软件设计跟骨塑型器模具,3D打印模具。术中利用模具将骨水泥塑型并填充骨缺损,第二阶段手术取出骨水泥,植入自体骨修复骨缺损。观察患者骨料愈合情况,采用Maryland足部评分和美国足踝外科协会(AOFAS)评分评价足部和踝关节功能。结果患者均获随访,随访时间10~18个月,平均14.0个月。利用3D打印的模具将骨水泥塑型,术中发现与跟骨断端匹配度高,无需再次调整,一期术后伤口愈合良好。第二阶段手术发现,形成的诱导膜完整,大小适当;术中骨水泥取出顺利。骨折愈合时间为3~6个月,平均4.0个月。末次随访时无疼痛,可完全负重行走。Maryland足部评分88~98分,平均94.0分,其中优3例、良1例;AOFAS评分86~98分,平均92.8分,优3例,良1例。结论 3D打印骨水泥塑型器制作个性化骨水泥与骨缺损匹配度高,形成大小可控的诱导膜,骨水泥取出方便,保证诱导膜质量,对于跟骨骨缺损的修复效果满意。