面向异步网络的安全分布式随机数通用构造

随机数在密码学和区块链领域扮演着极其重要的角色，如密码学中的安全参数生成、共识机制中的委员会重配置以及电子投票的智能合约应用等.近年来针对不依赖可信第三方的分布式随机数生成技术的研究受到了越来越多的关注，其中基于秘密共享的方案数量最多，但普遍通信复杂度较高，而通信复杂度较低的一些方案通常牺牲了随机数的抗偏置性和不可预测性.另外，现有大多数方案基于同步网络模型，网络假设较强，与现实网络环境不符.本文主要研究基于秘密共享的分布式随机数生成技术，抽象出不同方案的共性并兼容特殊性，以及弱化网络假设和优化通信开销.具体贡献如下：(1)提出了交互的分布式随机数生成通用构造.满足伪随机性、唯一性和鲁棒性安全目标，并使用该通用构造对一个分布式随机数生成方案进行了分析，从而更加证明其通用性；(2)设计了面向异步网络的安全分布式随机数生成方案.将现有方案O(n³)和O(f²n²)的通信复杂度降为O(fn²)，将O(fn²)计算复杂度降为O(n²);(3)实现了分布式随机数仿真...     

前言北大核心

20世纪60年代以来,激光和光纤的相继出现催生了新一代光纤通信技术,引领了信息技术的变革。伴随光纤通信技术发展而迅速发展起来的光纤传感技术,是以光波为载体、光纤为媒质,感知和传输外界物理信息的新型传感技术,具有抗电磁干扰、耐腐蚀、高灵敏度、轻质量、小体积、可嵌入(物体)、方便大规模组网进行分布式测量等优良特点,是衡量一个国家信息化程度的重要标志。我国从20世纪70年代末开始研究光纤传感器,与国际基本同步,经过四十多年的发展,我国光纤传感技术日趋完善,研制的传感器种类繁多,包括敏感转动、速度、压力、电流、声波、位移、磁场、液位、应变等物理量的光纤传感器,部分已经在实际场景中获得广泛应用,有力支撑了我国经济的高速发展。光纤传感已成为传感器领域的一个重要分支,具有旺盛的生命力和广阔的市场前景。     

我国水-能源-粮食耦合关系及影响因素

为缓解我国水、能源和粮食资源紧张问题，促进资源可持续利用，构建水-能源-粮食系统，利用耦合协调度模型对我国的30个省（自治区、直辖市）进行测算,并利用空间杜宾模型分析主要影响因素。结果表明：2003—2017年，我国能源、粮食评价[JP]指数高于水资源评价指数，系统综合评价指数逐年递增；大部分省份耦合协调度处于初级协调水平且呈现逐年上升的态势，个别省份耦合协调度濒临失调；耦合协调度空间自相关性较强，虽有明显波动，但是呈现逐年加强的态势；影响耦合协调度的主要因素有从业人口数、固定资产投资额、人均生产总值、人口总数、[JP]文盲人口占比、工业污染排放、城镇化。     

某大型游泳馆功能提升与结构改建施工技术

为解决体育建筑的确定性与需求变化的矛盾,提高体育建筑的适应能力,结合某大型游泳馆改建工程,对原有建筑的功能提升和结构改建施工技术进行了研究。通过对既有建筑改造中涉及的结构扩建、抗震加固、抗渗修补、屋面翻新等内容进行阐述,总结了一套成功的技术经验,可为类似工程提供参考。     

贵阳市大气污染对小学生肺功能及局部非特异性免疫功能的影响

目的探讨贵阳市大气污染对小学生肺功能和局部非特异性免疫功能的影响。方法采用整群抽样的方法选择贵阳市污染区、相对清洁区小学的8~10岁小学生共530名进行肺功能指标[用力肺活量(FVC)、一秒用力呼气量(FEV1.0)、最大呼气中段流速(MMEF)、呼气峰值流速(PEF)、每分钟最大通气量(MVV)]和局部非特异性免疫功能指标(唾液溶菌酶)的测定。结果污染区8岁组小学生的FVC、EFV1.0低于相对清洁区(P<0.05);污染区9岁组小学生的FVC、PEF低于相对清洁区(P<0.05);污染区10岁组小学生的FVC、FEV1.0、MMEF、PEF、MVV低于相对清洁区(P<0.05);污染区9岁组小学生的唾液溶菌酶含量低于相对清洁区(P<0.05)。小学生肺功能指标与年龄、性别、身高呈密切正相关,局部非特异性免疫功能指标与年龄呈密切正相关。结论大气污染对小学生肺功能和局部非特异性免疫功能造成一定的影响,需注重大气污染的防控工作。     

宅家咋健身?

张老师:都说锻炼身体能提高免疫力,可宅家咋健身?郝进明郝进明:眼下,在全球新冠肺炎疫情大流行之时,为配合防疫需要,居家防护成为大家的主动选择。减少外出不代表待在家里不动,适宜的居家锻炼,有助于控制体重维持和增强心血管功能,改善呼吸系统、血液循环系统、消化系统的功能,增强免疫力,减少慢性病的风险。这是与病毒斗争的有力举措。     

基于Hadoop大数据平台的人力资源决策技术研究

针对传统人力资源决策技术对海量人力资源数据辨别能力不高,导致决策效果不佳,研究基于Hadoop大数据平台的人力资源决策技术。该技术对海量的企业人力资源数据进行分布式处理,将神经网络下的员工信息按照输入层、隐含层、输出层进行组别划分;根据影响每一数据组数据变化的影响因素建立初选数据集合;通过计算人力资源的熵值离散度设立决策指标,以员工的姓名、部门、历史业绩、往期工作效率等要素作为选择条件;采用决策树分类算法构建决策树,生成人力资源决策分析报表,以此实现人力资源决策技术。实验结果表明:所研究的人力资源决策技术面对海量的人力资源数据,其辨识能力更强,决策结果的完整度达到了98.35%,比传统决策技术高出了21.55%。由此可见,所研究的决策技术性能更优越、更能满足企业当前的发展需求。