基于宋词生成的大容量构造式信息隐藏算法

在基于文本生成的信息隐藏算法研究中，如何在保证生成文本质量的同时提高隐藏容量是主要存在的挑战.为此本文提出一种基于宋词生成的构造式信息隐藏算法.首先对宋词文本数据进行预训练，然后基于自回归语言模型搭建宋词生成模型；其次根据宋词词牌固有的格式信息设计格律模块，在宋词生成阶段，需要向生成模型输入该格律模块，并通过符号集设计、编码等综合作用，生成宋词诗句.在利用宋词生成模型进行秘密信息隐藏的过程中，对格律模块进行重构，通过平仄韵词牌、词牌格式模板、关键字、韵律及押韵字符的不同选择，有效实现秘密信息的隐藏.信息提取是隐藏的逆过程，且提取过程不需要利用宋词生成模型，仅需根据模板和词典库来进行索引即可，提高了信息提取的效率.实验结果表明，本文提出的算法能够生成格式严格、韵律清晰、句子完整性高的宋词，且生成的宋词文本的信息隐藏容量均值可达21比特/句、安全性高，整体性能优于已报道的主流算法.     

基于 Ｓ型平面路径的水平定向钻管道回拖过程管道力学研究

水平定向转回拖过程是工程建设中的重难点，为优化施工方案，采用工程实例为研究对象，根据管道下穿的不同曲率半径建立了基于Ｓ型平面路径的水平定向钻管道回拖过程的有限元模型，获得最佳曲率半径的施工方案，并分析了管道回拖过程中的应力、应变、轴力分布规律。结果显示，在进入2－3弯曲段时，管道与导向孔产生较大的侧向接触力，应力应变增大明显，最大径向拉应力为163．8ＭＰａ，轴力呈现先迅速增大而后缓慢增大的趋势；当管道穿越2－3弯曲段后，管道与导向孔之间的接触力迅速减小，管道处于悬浮状态，局部与导向孔接触稍大，应力应变值基本趋于稳定，且回拖力呈现缓慢增加的趋势，局部呈现阶梯式增加的现象；根据仿真模型最终计算，获得管道轴力最大值为10846ｋＮ，与实际回拖力为12033ｋＮ相比，拟合偏差仅为9．9％，计算结果与实际较为吻合，最后提出净浮力控制措施，为类似工程施工提供借鉴。     

人工智能在移动通信中的应用

阐述移动通信技术的特点和应用状况，通信网络的优化框架，网络智能优化中的机器学习算法分析，完善后台监控系统，建立软件平台提高服务质量，形成安全的网络环境，保证高效运行。     

—种基于特高压工程的图像识别算法研究

阐述提出一种基于特高压工程的图像识别算法，通过对原始图像高斯低通滤波、平滑、亮度拉伸以及增强预处理，降低原始图像噪声，并且使图像亮度增强，探讨选取色调、饱和度以及亮度作为图像特征向量，利用模糊数据自相关函数对特高压工程图像特征进行提取。在此基础上对将图像特征向量映射到图像上，并且对特高压工程图像特征进行匹配，识别到图像中的目标。