具有隐私保护且可追踪用户身份的V2V电力交易安全通信方案

随着电动汽车（Electric vehicle,EV）的发展,V2V(Vehicle-to-vehicle)电力交易作为一种灵活充电模式具有广阔的发展前景。EV用户在进行V2V电力交易时,其通信是在无线网络中进行的,消息容易被窃听或伪造,这可能会造成用户隐私泄露,进而破坏交易的公平性。为此,提出了一种具有隐私保护且可追踪用户身份的V2V电力交易安全通信方案。首先,用户通过使用伪身份来进行交易以防止其真实身份泄露;当用户发生违约行为时,根据违约用户的伪身份可以追踪到其真实身份。其次,设计了一种无证书聚合签密算法来保证V2V电力交易中的通信安全。该算法实现了对消息的签名和加密,保证了消息的认证性和机密性。理论分析结果证明,该方案能够有效保护用户隐私,同时能实现安全通信;性能分析结果表明,相比于现有方案,该方案具有较低的通信开销和计算开销。     

ATM网络路由选择与交换的机理

通过实例和相关的数据逻辑结构分析,给出了作为ＡＴＭ（ＡｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓＴｒａｎｓｆｅｒＭｏｄｅ）节点机路由和交换的机理。实现信息的转移,即传输与交换的ＡＴＭ技术,本质上是将输入端口中的信元,按照其路由标记送到它所要求的输出端口。详述了路由、交换及有干扰时实现的过程。     

人工智能赋能的数据管理技术研究

大数据时代,数据规模庞大、数据管理应用场景复杂,传统数据库和数据管理技术面临很大的挑战.人工智能技术因其强大的学习、推理、规划能力,为数据库系统提供了新的发展机遇.人工智能赋能的数据库系统通过对数据分布、查询负载、性能表现等特征进行建模和学习,自动地进行查询负载预测、数据库配置参数调优、数据分区、索引维护、查询优化、查询调度等,以不断提高数据库针对特定硬件、数据和负载的性能.同时,一些机器学习模型可以替代数据库系统中的部分组件,有效减少开销,如学习型索引结构等.分析了人工智能赋能的数据管理新技术的研究进展,总结了现有方法的问题和解决思路,并对未来研究方向进行了展望.     

互信息启发的相似度组合图像检索算法

图像的视觉特征与用户描述之间的差距一直是影响基于内容的图像检索准确度的最主要因素。对多种相似度进行组合来检索图像是近几年图像检索领域涌现出的一个研究热点,也是缩小这种差距的一种有效途径。如何选择更好的组合方法则是该领域很多研究者关注的核心问题。提出一种新的相似度组合算法。该算法基于互信息度量相对熵的原理,计算连续变量相似度与离散变量相似性之间的相关性,对多种相似度进行选择,以“和规则”组合相似度。在公用数据集上进行检索实验,该算法优于当前其他的“和规则”下的组合方法。     

保温联锁砌块砖

目前，在我国北方村镇住宅建设中，普遍使用的墙体材料有传统的普通粘土砖和近年来被逐渐大量使用的空心砌块砖。普通粘土砖由于其保温性能差，需要烧制大量粘土，破坏了土地资源，耗用大量能源，已成为被淘汰产品；而空心砌块砖由于是单孔结构，抗剪强度及抗震性能均较低，导热系数高，在实际建筑设计及使用中有一定的局限性。新型保温联锁砌块砖克服了粘土砖和空心砌块砖的上述不足之处，不耗用粘土，不需烧制，节约能源，保温性能和抗震性能均高于普通粘土砖及空心砌块砖。新型保温联锁砌块砖结构如图1所示。①与②为长方形砌块主体，主…     

一个不能满足于牛顿第三定律的物理实验

受磁场对载流导线有力的作用和牛顿第三定律的启发 ,希望制造一种新型的直流电动机。然而失败了。在找寻失败原因的实验中发现了如下物理现象 :以电磁相互作用的两个物体 ,在发生相互作用时 ,作用在两物体等效作用点上的二力虽然大小相等方向相反 ,但是该二力可以不在一条直线上。     

基坑围护结构渗漏治理和修复加固技术的应用研究

为研究围护工程的渗漏治理和结构修复加固技术,对围护结构质量缺陷所造成的渗漏形式进行了探索。分析了渗漏产生的原因,针对性地论述了治理、修复和加固措施,并对质量缺陷的几种修复新技术和新材料进行了介绍,以期为围护结构施工中的质量控制提供指导。     

浅谈生物教学中多媒体课件的设计与制作

随着计算机的日益普及．计算机已经逐步进入了课堂。计算机辅助教学为我们提供了先进的教学手段．优化了课堂教学．但多媒体课件质量的好坏直接影响着课堂教学效果。多媒体课件的设计、制作不仅要按照软件工程的一系列规范来进行，而且多媒体课件是一种用于教学领域的特殊软件，因此，它还必须符合教学规律，符合学科特点，必须在教学理论的正确指导下准确表现学科的教学内容。     

基于云计算和极限学习机的分布式电力负荷预测算法

为了提高电力负荷预测精度,应对电力系统智能化所带来的数据海量化高维化带来的单机计算资源不足的挑战,提出了一种在线序列优化的极限学习机短期电力负荷预测模型。针对电力负荷数据特性,对极限学习机预测算法进行在线序列优化;引入分布式和multi-agent思想,提升负荷预测算法预测准确率;采用云计算的MapReduce编程框架对提出的算法模型进行并行化改进,提高其处理海量高维数据的能力。选用EUNITE提供的真实电力负荷数据进行算例分析,在32节点云计算集群上进行实验,结果表明基于该模型的负荷预测精度均优于传统支持向量回归预测算法和泛化神经网络预测算法,且提出的算法具有优异的并行性能。     

竞争电力市场下的电网公司经营风险综合评价模型

在竞争电力市场中,针对电网公司经营过程中的各种风险,建立了风险评价指标体系。设计了电网公司经营风险综合评价模型,该模型将层次分析法、序关系、聚类分析和交互式确定权重方法相结合,来对风险指标进行赋权,对电网公司经营风险进行综合评价并得出量化结果,为决策者从总体上控制经营风险提供参考依据。该方法一方面无需进行一致性判断,减少了计算量;另一方面最大限度上避免了人为因素和主观因素对权重的影响。最后通过算例证明了该模型的可行性、客观性。