安全多方计算技术为不泄露隐私数据的多方参与协同计算提供新的解决方法,该领域一直受到中外密码学学者的重点关注。为客观地反映当前安全多方计算的研究现状,探讨安全多方计算的基本知识和研究热点。以Web of Science核心合集数据库198...安全多方计算技术为不泄露隐私数据的多方参与协同计算提供新的解决方法,该领域一直受到中外密码学学者的重点关注。为客观地反映当前安全多方计算的研究现状,探讨安全多方计算的基本知识和研究热点。以Web of Science核心合集数据库1985—2020年的安全多方计算相关研究文献为基础,采用文献计量的可视化分析方法,对研究文献进行年发文量分布、期刊分布、核心作者、研究机构、引文分析、关键词共现分析6个方面进行定量统计和定性分析。结果表明:安全多方计算已经成为密码学界关注的一个研究热点,文献年发文量总体上保持增长的趋势,但中外的学术研究团体呈现地域化特点,互动交流较少。研究热点主要围绕安全多方计算模型研究、应用协议研究、基础模块研究和量子安全多方计算4个方面。可见随着新形势下隐私信息安全越来越被重视,安全多方计算将迎来广泛的研究和应用前景。展开更多
气孔是植物叶片与外界环境交换气体和水分的重要结构。针对现有气孔性状分析主要采用人工测量,过程繁琐、效率低下、容易出现人为误差的问题,本文采用YOLO(You only look once)深度学习模型完成了玉米叶片气孔的自动识别与自动测量工作...气孔是植物叶片与外界环境交换气体和水分的重要结构。针对现有气孔性状分析主要采用人工测量,过程繁琐、效率低下、容易出现人为误差的问题,本文采用YOLO(You only look once)深度学习模型完成了玉米叶片气孔的自动识别与自动测量工作。结合玉米叶片气孔数据集的特点,对YOLO深度学习模型进行了改进,有效地提高了气孔识别和测量的精确率。对YOLO深度学习模型中的预测端进行了优化,降低了误检率;同时,结合气孔特征对16倍、32倍下采样层进行简化,提高了识别效率。实验结果表明,改进后的YOLO深度学习模型在玉米叶片气孔数据集上识别精确率达到95%,参数测量的平均精确率达到90%以上。本文方法能够自动完成玉米叶片气孔的识别、计数与测量,解决了传统气孔分析方法的低效率问题,为农业科学家、植物学家开展植物气孔分析研究提供了技术支撑。展开更多
甲骨残片缀合一直是甲骨学研究中最急迫最具基础性的工作,它使得甲骨残片经过拼接,复原为更加完整的原始材料.尽管前人及同行曾提出若干计算机辅助的甲骨缀合方法,但这些方法缀合准确度不足,未能真正投入使用,并不能真正帮助专家解决甲...甲骨残片缀合一直是甲骨学研究中最急迫最具基础性的工作,它使得甲骨残片经过拼接,复原为更加完整的原始材料.尽管前人及同行曾提出若干计算机辅助的甲骨缀合方法,但这些方法缀合准确度不足,未能真正投入使用,并不能真正帮助专家解决甲骨缀合问题,导致当前的甲骨缀合工作仍旧依靠人工、依旧费时费力.为了更好地研究甲骨残片的机器缀合问题,本文使用一个较大规模甲骨缀合基准数据集OB-Rejoin,该数据集包含了约一千幅甲骨拓片图像,且融入了大量的甲骨学界已缀成果,用于算法评估.基于该数据集,本文设计了一种基于斜率变化量序列匹配的甲骨缀合算法(Slope United Sequence Matching for Oracle Bone Fragments Conjugation,SUM),该方法将甲骨残片的断边碴口图像匹配问题转化为数值型的序列数据和序列相似性比对问题,以将尚不够非常精密的计算机视觉领域的碴口图像匹配问题转换为数据科学领域较为成熟的序列数据相似性匹配问题.SUM将数值型的碴口序列数据进一步转换为斜率变化量序列和字符序列数据,最后利用字符序列的模糊匹配完成甲骨残片的碴口匹配.在实验环节,SUM算法与经典的序列相似性计算方法在精确率、召回率、漏检率方面进行了对比,并与两个较新的基于深度学习的序列匹配算法和形状匹配算法进行了性能对比.整体而言,SUM在OB-Rejoin数据集上的Top-15缀合召回率达到了95.181%,超越了对比算法.重要出土文献的精准复原本身是历史学和古文字研究中客观存在的重大现实需求,具有重要的史学价值和意义,因此,本文的研究成果,不但有助于解决甲骨残片的机器缀合问题,还对秦汉简牍和敦煌遗书等重要出土文献的精准复原具有重要的参考价值.展开更多
文摘安全多方计算技术为不泄露隐私数据的多方参与协同计算提供新的解决方法,该领域一直受到中外密码学学者的重点关注。为客观地反映当前安全多方计算的研究现状,探讨安全多方计算的基本知识和研究热点。以Web of Science核心合集数据库1985—2020年的安全多方计算相关研究文献为基础,采用文献计量的可视化分析方法,对研究文献进行年发文量分布、期刊分布、核心作者、研究机构、引文分析、关键词共现分析6个方面进行定量统计和定性分析。结果表明:安全多方计算已经成为密码学界关注的一个研究热点,文献年发文量总体上保持增长的趋势,但中外的学术研究团体呈现地域化特点,互动交流较少。研究热点主要围绕安全多方计算模型研究、应用协议研究、基础模块研究和量子安全多方计算4个方面。可见随着新形势下隐私信息安全越来越被重视,安全多方计算将迎来广泛的研究和应用前景。
文摘气孔是植物叶片与外界环境交换气体和水分的重要结构。针对现有气孔性状分析主要采用人工测量,过程繁琐、效率低下、容易出现人为误差的问题,本文采用YOLO(You only look once)深度学习模型完成了玉米叶片气孔的自动识别与自动测量工作。结合玉米叶片气孔数据集的特点,对YOLO深度学习模型进行了改进,有效地提高了气孔识别和测量的精确率。对YOLO深度学习模型中的预测端进行了优化,降低了误检率;同时,结合气孔特征对16倍、32倍下采样层进行简化,提高了识别效率。实验结果表明,改进后的YOLO深度学习模型在玉米叶片气孔数据集上识别精确率达到95%,参数测量的平均精确率达到90%以上。本文方法能够自动完成玉米叶片气孔的识别、计数与测量,解决了传统气孔分析方法的低效率问题,为农业科学家、植物学家开展植物气孔分析研究提供了技术支撑。
文摘甲骨残片缀合一直是甲骨学研究中最急迫最具基础性的工作,它使得甲骨残片经过拼接,复原为更加完整的原始材料.尽管前人及同行曾提出若干计算机辅助的甲骨缀合方法,但这些方法缀合准确度不足,未能真正投入使用,并不能真正帮助专家解决甲骨缀合问题,导致当前的甲骨缀合工作仍旧依靠人工、依旧费时费力.为了更好地研究甲骨残片的机器缀合问题,本文使用一个较大规模甲骨缀合基准数据集OB-Rejoin,该数据集包含了约一千幅甲骨拓片图像,且融入了大量的甲骨学界已缀成果,用于算法评估.基于该数据集,本文设计了一种基于斜率变化量序列匹配的甲骨缀合算法(Slope United Sequence Matching for Oracle Bone Fragments Conjugation,SUM),该方法将甲骨残片的断边碴口图像匹配问题转化为数值型的序列数据和序列相似性比对问题,以将尚不够非常精密的计算机视觉领域的碴口图像匹配问题转换为数据科学领域较为成熟的序列数据相似性匹配问题.SUM将数值型的碴口序列数据进一步转换为斜率变化量序列和字符序列数据,最后利用字符序列的模糊匹配完成甲骨残片的碴口匹配.在实验环节,SUM算法与经典的序列相似性计算方法在精确率、召回率、漏检率方面进行了对比,并与两个较新的基于深度学习的序列匹配算法和形状匹配算法进行了性能对比.整体而言,SUM在OB-Rejoin数据集上的Top-15缀合召回率达到了95.181%,超越了对比算法.重要出土文献的精准复原本身是历史学和古文字研究中客观存在的重大现实需求,具有重要的史学价值和意义,因此,本文的研究成果,不但有助于解决甲骨残片的机器缀合问题,还对秦汉简牍和敦煌遗书等重要出土文献的精准复原具有重要的参考价值.