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<title cf:type="text"><![CDATA[计算机研究与发展 -->最新文章目次]]></title>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[采用高斯拟合的全局阈值算法阈值优化框架]]></title>
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<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[采用最大类间方差法、最大熵法和最小误差法3种经典全局阈值方法获得的阈值,存在一定偏差.针对该问题,提出了一种采用高斯拟合的全局阈值算法阈值优化框架(TOF).本优化框架先利用全局阈值算法获得初始阈值,将图像粗分为背景和目标2个部分,然后分别计算各部分均值和方差来拟合出2个高斯分布.由于最佳阈值位于2个高斯分布的交点位置,为此本框架采用多次迭代方式来优化阈值,直至最终收敛到最佳阈值.为提高抗噪性能,结合三维直方图重建和降维思想,提出了一种鲁棒的采用高斯拟合的全局阈值算法阈值优化框架(RTOF).实验结果表明,对于以上经典全局算法,采用本优化方法均能收敛到一个最佳阈值,同时本算法还具有鲁棒的抗噪性能和较高的执行效率.]]></description>
<pubDate>2019/11/17 0:08:31</pubDate>
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<author><![CDATA[陈海鹏,申铉京,龙建武]]></author>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[《信息安全研究》期刊简介]]></title>
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<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[习近平总书记指出"没有网络安全就没有国家安全,没有信息化就没有现代化".数字时代信息安全工具的大众化是不可阻挡的历史潮流.大众化的信息安全已经直接影响到我们每个人的利益,信息安全已成为国家、地方区域经济结构优化提升和转型发展的新机遇.在信息安全上升为国家战略、行业迎来崭新发展机遇形势下,《信息安全研究》期刊应时代而生.《信息安全研究》是由国家发改委主管、国家信息中心主办的中文学术期刊,其宗旨是集中展示和报道国]]></description>
<pubDate>2019/11/17 0:08:31</pubDate>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[一种面向云存储的动态授权访问控制机制]]></title>
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<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[云存储是一种新型的数据存储体系结构,云存储中数据的安全性、易管理性等也面临着新的挑战.首先,云存储系统需要为用户提供安全可靠的数据访问服务,并确保云端数据的安全性.为此,研究者们针对云存储中数据结构复杂、数据存储量大等特点提出了属性加密(attribute-based encryption,ABE)方案,为云储存系统提供细粒度的密文访问控制机制.在该机制中,数据所有者使用访问策略表示数据的访问权限并对数据进行加密.但数据的访问权限常会因各种原因发生改变,从而导致云中存储密文的频繁更新,进而影响数据的易管理性.为避免访问权限管理造成大量的计算和通信开销,提出了一种高效、安全、易管理的云存储体系结构:利用ABE加密机制实现对密文的访问控制,通过高效的动态授权方法实现访问权限的管理,并提出了不同形式的访问策略之间的转换方法,使得动态授权方法更为通用,不依赖于特定的访问策略形式;针对授权执行者的不同,制定了更新授权、代理授权和临时授权3种动态授权形式,使得动态授权更为灵活、快捷;特别地,在该动态授权方法中,授权执行者根据访问策略的更改计算出最小增量集合,并根据该增量集合更新密文以降低密文更新代价.理论分析和实验结果表明,该动态授权方法能减小资源的耗费、优化系统执行效率、提高访问控制机制灵活性.]]></description>
<pubDate>2019/11/17 0:08:31</pubDate>
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<author><![CDATA[王晶,黄传河,王金海]]></author>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[二次改进遗传算法与3D NoC低功耗映射]]></title>
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<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[随着集成电路技术的迅速发展,芯片的集成度不断提高,片上众多处理单元间的高效互连成为关键问题,因而相继出现了片上系统(system-on-chip,SoC)和二维片上网络(two-dimensional network-on-chip,2D NoC).当二维片上网络在多方面达到瓶颈时,三维片上网络(three-dimensional network-on-chip,3D NoC)应运而生.三维片上网络已引起学术界和产业界的高度重视,三维片上网络低功耗映射是其中的1个关键问题.之前的研究曾提出过一种基于改进遗传算法的3D NoC低功耗映射算法,并收到了良好的仿真效果.但当问题规模变大时,计算量随之增大、运行效率明显降低.针对这一问题,对3D NoC中面向功耗优化的二次改进遗传算法任务映射机制进行研究,提出了一种新的3D NoC低功耗映射算法,并对该映射算法进行了仿真实验.实验结果表明,在种群规模较大的条件下,该算法不仅能够继续降低功耗,而且能够大幅度地减少映射算法的运行时间.]]></description>
<pubDate>2019/11/17 0:08:31</pubDate>
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<author><![CDATA[张大坤,宋国治,林华洲,任淑霞]]></author>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[2014年《计算机研究与发展》高被引论文TOP10]]></title>
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<pubDate>2019/11/17 0:08:31</pubDate>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[基于移动网络流量日志的城市时空行为分析]]></title>
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<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[城市的空间组织和居民行为研究是城市地理学研究的重点,随着信息技术的快速发展,居民的时空行为对城市空间的组织和结构的影响呈现出日益增加的趋势,因此,对城市空间以及居民时空行为的深入分析具有很高的研究价值.通过采集杭州市区移动3G网络流量日志,首先采用空间点模式的分析方法研究了城市居民的聚集模式,并研究了居民移动的距离、方向等方面的特征;之后采用网格的方法对城市空间进行分块,并以区块为主体研究了热点区块出现的时空点、区块人流的更迭速率、工作日人流的潮汐效应;提出了区块差异指数的概念,并利用其对区块进行聚类,分析了区块间的相关性和区块间距离之间的关系.由于所研究的数据来源于移动3G网络流量日志,因此具有覆盖面广、数据量大等特点,非常适合从大时空尺度层面研究居民和城市空间活动.]]></description>
<pubDate>2019/11/17 0:08:31</pubDate>
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<author><![CDATA[强思维,陈夏明,姜开达,金耀辉]]></author>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[结合全局特征的命名实体属性值抽取]]></title>
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<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[关注非结构化文本中命名实体属性值的抽取问题.当前主流有监督属性值抽取方法仅使用局部特征,抽取效果有限,开展了利用文本全局特征改善属性值抽取的研究.通过适用于中文属性值抽取的全局特征,用局部特征以外的有价值信息提高抽取效果.据此,提出结合全局特征的感知机学习算法,该算法能够方便地融合文本全局特征,并将全局特征和局部特征统一结合到模型学习过程中,使模型具有更好的特征表示能力.实验结果表明,所提出方法的整体抽取效果高于仅使用局部特征的CRF模型和平均感知机模型.该方法适用于开放领域的属性值获取,具有较好的泛化能力.]]></description>
<pubDate>2019/11/17 0:08:31</pubDate>
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<author><![CDATA[刘倩,伍大勇,刘悦,程学旗,庞琳]]></author>
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<atom:name>刘倩,伍大勇,刘悦,程学旗,庞琳</atom:name>
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