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目的 为了解决目前三维数据隐藏算法不能兼顾无失真和盲提取的问题,提出一种新的完全无失真的三维网格模型数据隐藏盲算法。方法 首先使用混沌逻辑映射选择嵌入与提取模式,保证数据的安全性。然后利用面元素重排,完全不会造成三维模型失真的性质,通过不同嵌入模式规则对三角面元素进行重排,以嵌入秘密数据。接收端则可根据相应的提取模式规则提取秘密数据。结果 仿真结果与分析表明,该算法不会对三维模型造成任何失真,嵌入容量为每顶点2比特,且能抵抗仿射变换攻击、噪声攻击和平滑攻击等。结论 这种三维数据隐藏盲算法无失真,容量大、安全性高、鲁棒性强,适用于三维载体不容修改的情形,如军事、医学、秘密通信和版权保护等。 相似文献
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《Planning》2015,(15)
文章以我国2009—2013年的上市公司为研究样本,从高管业绩—薪酬敏感性和高管薪酬粘性两个角度考察了企业避税对高管薪酬契约的影响。研究发现:企业的避税程度和高管业绩—薪酬敏感性显著负相关,即避税程度越高,高管业绩—薪酬敏感性越低。进一步研究发现,避税程度加重了高管的薪酬粘性。文章的结论拓展了目前对企业避税的研究,也对高管薪酬制度的优化有一定的实证参考意义。 相似文献
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基于mobile agent的分布式网络自管理模型 总被引:2,自引:1,他引:1
为了解决大规模、异构网络环境下基于“管理员密集”的传统网络管理模式带来的低效率和高出错率问题,提出了一种网络自管理模型,从网络管理的自动初始化和动态自管理两个方面实现对网络自动、自主、自适应的管理;提出了管理定位服务这一关键技术,在多个管理站协同工作的分布式网络环境中为设备自动定位出合适的管理站及初始的管理任务;采用可伸缩的分布式体系结构,适应了大规模网络的规模可变性等特点;基于mobile agent的管理框架进一步提高了管理的自适应性和灵活性。 相似文献