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关键词： 杂凑算法   SM3   硬件实现   FPGA   高吞吐率  

摘要： 哈希函数由于其不可逆与碰撞约束的特点,可以很好地完成对信息的加密,但算法硬件吞吐率有待提高。该研究首先根据SM3杂凑密码哈希算法,结合Merkle-Damgard结构深入研究密码杂凑原理,分析得出硬件实现方案;其次结合静态时序分析,针对关键路径进行分析,优化得到最终硬件电路实现方案;最后利用CSA结构优化加法器结构,采用二合一结构以提高算法硬件的吞吐率。使用Stratix II芯片通过Modelsim进行仿真,在Quartus平台下完成FPGA的功能验证。经过功能验证、时序分析、逻辑综合、时序验证后,计算出最高吞吐率可达到1.07 Gb/s。实现了较高吞吐率,以及面积与速度的相对平衡。

关键词： 大概念   课程内容结构化   结构化学习   核心素养  

摘要： 在育人方式变革的背景下,课程改革面对知识迭代发展带来的人才培养困境,承载着新的改革使命。实践研究形成了大概念的理论和特征阐释,在大概念视域下探索提出“横、纵、深”三位一体使课程内容动态结构化的路径,以基于学习经验同层迁移、跨层深化的结构化学习,实现学生在深度体验中核心素养的积淀与发展。

关键词： 数值模拟   蒙特卡洛方法   马尔可夫链   MCMC算法  

摘要： MCMC算法是一种基于随机采样的统计计算方法,通过构建马尔可夫链,从而实现对复杂系统的抽样和模拟文章基于蒙特卡洛马尔可夫链的相关原理,重点分析蒙特卡洛马尔可夫链在数值模拟中的应用首先,介绍了MCMC算法及相关算法的原理,包括蒙特卡洛方法的原理和三种常用的采样方法—直接采样、接受拒绝采样和重要性采样、马尔可夫链的原理和平稳状态、MCMC算法的原理及两种经典的采样算法—Metropolis Hastings算法和Gibbs采样;其次,着重研究MCMC算法的应用,包括蒙特卡洛方法在拟合参数、求解不规则面积以及接受拒绝采样的应用,马尔可夫链在租车还车问题中的应用以及使用MCMC算法估计回归系数的应用;最后,文章指出MCMC算法的改进方向,促进MCMC算法更广泛的应用。

关键词： 无负样本对比   图异常检测   高阶结构  

摘要： 图异常检测在网络安全、金融评估和医疗保健等多个领域都有广泛的实际应用。近年来,基于对比学习和基于生成重构的图异常检测算法框架取得了显著的性能提升。然而,大多数基于图神经网络的范式忽略了一个内在的缺点,即可能会无意识地将异常节点与其邻域正常节点聚合在一起。此外,现有的检测算法缺乏对高阶结构信息的关注,导致正常节点与异常节点之间的判别性下降。为了改善以上缺点,提出了一种高阶结构增强的跨视图无负样本对比的图异常检测算法(CNCL-GAD)。与现有的单视图对比范式不同,提出了以高阶结构信息作为增强视图,通过多视图对比学习方法为图异常检测任务(GAD)引入更多、更丰富的判别信息。为了缓解图异常检测任务中正常样本与异常样本类别不平衡导致的对比负样本对大多数是同一类别的现象,提出了跨视图无负样本对比策略,即只将两个视图之间的正样本子图对拉近。将视图内节点-子图对比模块、属性重构模块和跨视图子图-子图对比模块联合训练,以获得更好的检测性能。在现有的公开数据集上进行了大量实验,与其他竞争算法相比,所提出的算法实现了有竞争力甚至更优越的性能。

关键词： 需求响应   主从博弈   电网公司   负载聚合器  

摘要： 需求响应(DR)在电力系统中是一种有效的方式来平衡供需关系、减轻负荷压力,并提高能源利用效率。而博弈论已被证明是DR管理中一种非常有效的工具。将DR在电网公司和负载聚合器(LA)之间建模为主从博弈(Stackelberg博弈),其中电网公司扮演领导者的角色,而LA则是追随者。针对集中式求解方法的限制,提出了一种基于遗传算法的分散求解方法。为验证该方法的有效性,设计并优化了一个具有单个电网公司和三个LA的实时定价市场的日前优化案例。研究结果表明,所提出的方法能够调整需求峰值,并证明在电网公司和多个LA之间能够充分利用DR潜力。

关键词： 设备管理   智能运维   设备智能化   预测性维护  

摘要： 对设备预测性维护管理系统中的设备台账管理、点检管理、状态监控、设备维护、故障性维修、统计分析等方面进行论述,阐述系统设计方案细节,为设备供应方、使用方和信息化服务提供商提供参考。

关键词： 语音增强   生成对抗网络   双生成器   自注意力   频域  

摘要： 针对在低信噪比条件下,生成对抗网络语音增强算法难以捕捉带噪语音的时域分布信息,导致语音信号被噪音淹没,进而影响模型的增强效果,可能产生增强后语音失真等问题,提出了一种基于双生成器与频域判别器的新型生成对抗网络语音增强算法.首先,该算法采用了两个参数相同的生成器,通过多阶段的增强映射改善语音质量;然后,每个生成器模型在原有模型的基础上增加了自注意力层,以提升模型性能和增强效果;最后,判别器模型采用了频域结构,以频域上的分布信息作为判断增强语音与干净语音相似度的依据.实验结果表明,所提出的方法在低信噪比环境下的语音增强任务中相较于对比方法表现出更好的增强效果,在PESQ和STOI指标平均提高了0.18和1.67%.

关键词： 水下图像增强   风格迁移   对抗学习   损失函数  

摘要： 水下图像增强是完成水下任务的关键技术。针对水下图像存在的颜色失真、图像模糊的问题,本文设计一种基于领域自适应的水下图像增强算法(Underwater Domain Adaptation Network,UDA Net),实现无监督条件下水下图像的有效增强,显著改善原始水下图像的清晰度。该算法基于U-Net网络框架,利用卷积神经网络和多头注意力机制进行特征提取,引入对抗学习思想,在领域特征提取模块与输出模块中加入判别网络,同时优化源域特征增强损失、特征对齐损失以及输出对齐损失,保证源域到目标域的风格迁移与特征对齐,实现水下增强效果。此外,利用公开的水下数据集EUVP、UIEB以及UFO-120进行实验验证,并与前沿的增强算法进行对比实验,实验结果均表明了本文UDA Net算法的有效性,并在水下图像增强任务上具有良好的应用前景。

关键词： 停机位分配问题   整数规划模型   启发式算法  

摘要： 针对当前机场停机位资源紧张以及航班延误等问题,本文研究了机场停机位资源分配问题。首先,依据机场停机位资源分配的相关规定,将其转化为目标函数和约束条件,构建了以最小化停机位使用的整数规划模型。其次,考虑飞机与停机位属性匹配的问题,提出了基于属性匹配的启发式算法,对停机位分配问题进行求解。最后,通过使用CPLEX软件对小规模问题进行精确的求解,以验证模型的准确性,并应用启发式算法对某机场的大规模分配问题进行研究。实验结果表明,本文构建的模型和算法能有效应对机场现实运营中的停机位分配问题,且效果良好。

关键词： 数据加密算法   非对称加密   数据完整性   网络安全防护   计算机网络   身份认证   人工智能   信息技术  

摘要： 随着信息技术的快速发展,计算机网络在全球范围内的广泛应用使得网络安全问题日益凸显。数据加密作为保障网络信息安全的重要技术手段,在抵御网络攻击、保护用户隐私和数据完整性方面起着至关重要的作用。本文基于数据加密算法的计算机网络安全技术,分析了对称加密、非对称加密等主流加密算法的原理和应用,探讨了加密算法在网络传输、身份认证及数据完整性保护中的实际应用,并通过对加密算法优化与改进的分析,提出了轻量级加密算法与人工智能相结合的优化方案,进一步提高了网络安全防护能力。