计算机网络课程双语教学的实践

本文结合计算机网络课程双语教学的实践和经验,从教材的选取、教学资源的完善、师生交互、教学过程的组织等方面分析和探讨该课程双语教学的实施。

计算机游戏设计研究

计算机游戏产生已经在全球经济中发挥重要作用。对计算机游戏设计原理进行剖析,介绍了游戏引擎的设计思想,并结合OGRE引擎探讨游戏引擎的设计方法。

基于3DS Max脚本反馈机制的动漫渲染计算节点开发

动漫渲染计算节点作为渲染系统的重要组件之一,易用性和可扩展性是研发该软件的重要原则。利用Max Script脚本语言的渲染反馈机制,实现对外部INI配置文件的更新;在VC++环境下编码实现了动漫渲染计算节点,基于定时器响应事件来读取INI文件信息,实现了渲染计算进度的实时获取。该软件具有界面友好、易于部署的特点,并通过测试展示了相关功能。

一种时间一致性立体视频深度图序列估计算法

针对双目立体视频深度图序列估计中时间不一致性而导致的闪烁问题,提出了一种基于Lucas-Kanade光流加权直方图相似性约束的算法。该算法在使用基于外极线约束的图割方法进行深度估计时,加入带有相干系数的罚函数;计算时间相邻帧颜色直方图加权和,权值由相邻帧像素相似性测度来决定,将计算值与当前帧颜色直方图作相似性比较,根据瞬时运动中当前帧像素与其相邻帧的对应邻域中的像素亮度保持一致性的关系,对比较结果进行最优化求解,确定相干系数,实现对应像素一致性匹配,从而获得时间一致性深度图序列。实验结果表明,该算法能够有效解决闪烁问题,获得较好的时间一致性深度图序列。

传媒特色的数据库原理与应用课程教学改革

本文针对传媒大学计算机专业学生的状况,提出构建传媒特色的"数据库原理与应用"课程教学模式的设想;在对课程进行了教学内容、教学方法、教学资源和创新实验等方面的教学改革基础上,论述笔者设计的新课程教学方案,并重点介绍了实验教学环节的设计思路。

基于数据挖掘的传媒信息安全系统

随着网络的发展,越来越多的广播电视信息由模拟转为数字,传媒信息安全问题迫在眉睫,是亟待解决的问题.本文采用文本分类技术,设计了一种新的文本分类模型,并应用该传媒信息安全系统,从而减少系统的误报率和漏报率,实验结果表明,该算法具有较高的分类精度和效率.

分布式数据库聚合计算性能优化

针对分布式数据库在分析应用方面的聚合计算性能较低的问题,以MongoDB数据库为研究实例,提出了一种基于片键和索引的数据库性能提升方法。首先,通过分析业务特征指导选择的片键字段,该字段需要保证数据在分片节点上的均匀布局;其次,通过研究分布式数据库的索引效率,利用删除查询字段索引的方法进一步提升计算性能,该方法能充分利用硬件资源提高聚合计算的性能。实验结果表明,采用高基数粒度的分片片键能够让数据在集群上均匀地分布在各个数据节点上,而舍弃索引使用全表查询能够有效提高聚合计算的速度,聚合计算优化方法能够有效提高聚合计算的性能。

工作坊教育模式下的大学双语教学

针对目前流行的工作坊教育模式(Workshop)与高校的中英文双语教学必要性研究工作,以计算机导论课程的中英文教学为例,提出将二者联系起来结合使用的方法。

AES与RSA算法优化及其混合加密体制

针对AES密钥扩展过程存在的安全隐患,提出一种改进的密钥扩展方法。针对轮函数中列混合和逆列混合运算耗时相差较大的问题,找出有限域GF(28)上最简形式的列混合和逆列混合运算,使其在加解密过程中消耗同样的运算资源;RSA方面,针对其运算效率的缺陷,将传统双素数变为四素数,在签名(解密)过程中,采用中国剩余定理结合蒙哥马利模乘来优化大数的模幂运算。在此基础上,结合两种算法的优点,并采用消息摘要、数字签名、数字信封等技术构建了一个既方便密钥管理又确保加密解密效率的混合加密体制。实验结果表明优化后的算法在运算速度上有一定优势并且有较高的可行性。

情景感知的P2P移动社交网络构造及发现算法

如何通过情景感知,获得用户的行为特征,从而自动发现潜在的社会关系,是移动社交网络重要的研究内容之一.该文提出了情景感知的移动P2P社交网络系统架构、聚合模型及发现算法,将用户的位置信息、环境特征、运动轨迹等引入到聚合算法中,智能地聚合成潜在的P2P社交网络,根据用户需求自主发现匹配的社会关系,避免了社交活动的盲目性和随意性.最后对该方案和算法进行了理论分析及实验验证,结果表明该文所提出的方案和算法具有较高的响应速度、准确率及用户满意度.

基于Contourlet奇异值分解的强鲁棒数字水印算法

在奇异值分解的数字水印技术中,为改善水印系统的鲁棒性并解决水印虚警问题,提出一种奇异值分解强鲁棒数字水印算法。将原始载体图像进行Contourlet变换,对变换后的低频系数运用块奇异值分解,选择水印图像左奇异矩阵和奇异值矩阵的乘积作为水印主成分,通过修改每个子块的最大奇异值,嵌入水印图像的主成分。实验结果表明,该算法不但可以有效解决水印虚警问题,而且在保证透明性的同时具有较强的鲁棒性。

基于WEB的移动端云存储技术研究

随着海量存储系统的出现与并行文件系统、分布式文件系统的发展,云存储系统已经成为业界中的焦点;另一方面,在WAP与WEB融合的大背景下,智能移动终端的快速发展,使得移动终端上的云存储服务已经提上日程。但是考虑到移动终端用户的使用习惯和当前移动终端的技术特点,云存储移动端的服务内容与交互设计仍需优化。通过研究云存储系统的架构、WEB端和WAP端的区别,搭建了一个云存储系统WFS的移动端站点,并通过测试证明了该移动端站点有良好的可用性。

基于果蝇优化算法的小波域数字水印算法

为了平衡水印的透明性和鲁棒性,提出了基于果蝇优化算法(FOA)的小波域数字水印算法。该算法利用果蝇优化算法将离散小波变换(DWT)应用到水印技术中,通过群体智能算法解决水印的透明性和鲁棒性之间的矛盾。为了保护数字图像的版权信息,将所选择的原始图像通过二维离散小波变换分解,然后将经过Arnold变换后的水印图像较优地嵌入到小波的垂直子带系数中,这样可以保证图像的质量。在优化过程中,缩放因子是通过FOA不断地被训练和更新的。此外,还提出一个新的算法框架,通过DWT域预测可行性来评估参数。实验结果表明,所提算法具有较高的透明性和鲁棒性,水印相似度在0.95以上,与现有的一些基于群智能算法的水印方法相比,在对抗旋转和剪切等几何攻击提高了10%。

基于主成分分析方向深度梯度直方图的立体视觉深度图特征提取

针对立体视觉深度图特征提取精确度低、复杂度高的问题,提出了一种基于主成分分析方向深度梯度直方图(PCA-HODG)的特征提取算法。首先,对双目立体视觉图像进行视差计算和深度图提取,获取高质量深度图;然后,基于预设大小窗口对所获取的深度图进行边缘检测和梯度计算,获得区域形状直方图特征并量化;同时运用主成分分析(PCA)进行降维;最后,为实现特征获取的精确性和完整性,采用滑动窗口检测方法实现整幅深度图的特征提取,并再次降维。在特征匹配分类实验中,对于Street测试序列帧,该算法比距离样本深度特征(RSDF)算法平均分类准确率提高了1.15%,而对于Tanks、Tunnel、Temple测试序列帧,该算法比测度不变特征(GIF)算法平均分类准确率分别提高了0.69%、1.95%、0.49%;同时与方向深度直方图(HOD)、RSDF、GIF算法相比,平均运行时间分别降低了71.65%、78.05%、80.06%。实验结果表明,该算法不仅能够更精确地检测和提取深度图特征,而且通过降低维数复杂度大大减少了运行时间;同时算法具有较好的鲁棒性。

基于轻量级CA的无线传感器网络密钥预分配方案

大规模传感器节点通常被部署在有潜在不利因素、甚至敌对的环境中,因而传感器网络安全问题尤为重要。传感器节点受成本、体积和功耗的限制,其能量、计算能力、存储能力及通信能力都比普通计算机要弱很多,这使得无线传感器网络中的密钥管理协议的设计面临许多新的挑战,因而提出了适合于无线传感器网络环境的轻量级的、高效的密钥预分配方案,该方案融合了基于CA的公钥认证框架和基于身份的公钥认证框架二者的优点。进一步地,基于2次剩余理论,对所设计的方案给出了高效实现。

一种融合多源数据的网络安全态势评估模型

网络安全态势评估是目前网络安全领域的研究热点之一。对国内外已有的网络安全态势评估方法进行了分析和比较,提出一种融合多源数据的网络安全态势定量评估模型。同时考虑主机和链路对网络安全态势的影响,将网络安全态势指标归纳为主机安全指标和链路安全指标。采用改进D-S证据理论融合日志记录、告警信息和其他探针数据,得到精简的主机安全事件集合和链路安全事件集合。依据相应的服务信息分别计算主机安全态势和链路安全态势,实现网络安全态势定量评估。通过网络仿真软件构建网络实例,对所提出的网络安全态势评估模型进行了验证,实验结果表明该模型可以准确地对网络安全态势进行定量评估,评估结果能够客观地反映网络安全态势的变化趋势。

基于情感向量空间模型的歌词情感分析

音频信号在歌曲情感分析中难以奏效,所以该文提出以歌词作为歌曲情感分析的依据,采取基于情感单元的情感向量空间模型(s-VSM)进行歌词情感分析。该模型较好地解决了基于词汇的向量空间模型(w-VSM)在文本表示效率、歧义、情感功能和数据稀疏性等方面的不足。同时,该文将情感词词频与Thayer二维情感压力模型相结合,提出了"轻松"、"压抑"之外的"复杂"、"含蓄"两类新的情感压力类别。实验证明:(1)s-VSM模型在歌词情感分类中优于传统方法;(2)四类情感压力模型对歌词情感分析很有帮助。

基于超混沌的医学图像篡改定位零水印算法

针对医学图像面临恶意篡改、信息窃取和泄露等安全问题,提出了一种基于超混沌的医学图像篡改定位零水印算法。首先将原始载体图像的最低有效位LSB(Least Singificant Bit)置零,然后将其分成互不重叠的子块,计算每块的均值,利用块中每个像素值与块均值的大小关系构造特征矩阵,最后利用Arnold置乱后的特征矩阵与超混沌加密的二值水印进行异或运算来构造零水印;另外,如果图像遭到篡改,通过计算差值图像,则能精确定位篡改位置及篡改形状。实验结果表明,该方案不仅具有较好的安全性,而且达到良好的篡改检测和定位效果。

新的基于身份的多接收者匿名签密方案

针对现有基于身份的多接收者签密方案存在的接收者身份泄露和解签密不公平等问题,文中提出一种具有公平性的基于身份的多接收者匿名签密方案.该方案运用拉格朗日插值多项式实现匿名性,不仅能解决现有方案不能保护接收者隐私的问题,而且具有解签密公平性,可防止发送者的欺骗行为.最后,对方案的正确性以及安全性进行了证明,并与其它方案进行了性能比较.分析发现,该方案是一个安全有效的多接收者签密方案,可以用于不安全和开放网络环境中的敏感消息广播.

基于深度信念网络的语音情感识别的研究

针对语音情感识别中的特征提取的问题,提出了一种新的特征提取方式,利用深度神经网络(DNN)中的深度信念网络(DBNs)自动提取语音信号中情感特征.通过训练一个5层的深度信念网络提取语音情感特征,把连续多帧的语音并在一起,构成一个高维的特征,把深度信念网络训练完的特征作为非线性支持向量机(SVM)分类器的输入端,最终建立一个语音情感识别多分类器系统.其识别率为86.5%比传统的基于提取句子的时间构造、振幅构造、基频构造等特征的方法提高7%.