目前对于云计算架构安全性的研究大多集中在架构设计和专项技术的改进上,缺乏对架构所处环境和相关因素的整体性思考与定量分析。针对上述问题,抽象化云计算架构安全性的因素和方法,从概率的角度对影响云计算架构安全的共同因素进行分析和一般性的理论证明,并给出一种关联长度的分块方法。安全性分析结果表明,云架构的安全性与数据的分级分类有关,通过提高数据安全等级细化程度或采用切分数据增强恢复数据的难度可以提高云架构的安全性。
现有分布式文件存储系统存在数据组织低效和访问语义冗余等问题,严重限制了系统性能。为此,借鉴对象存储思想,设计面向高性能计算的分布式对象存储系统。分离数据访问和数据管理,实现更精简高效的访问语义,同时采用分布式全局对象数据组织方式,运用基于内存的元数据管理方法提升系统性能。实验结果表明,在大规模并发访问时,该系统的读/写聚合带宽相比Lustre系统分别提升22.5%和50.4%,文件创建、删除性能分别达到Lustre系统的2.15倍和5.13倍。此外,该系统还具有拟线性的数据读/写和元数据管理功能,可扩展性较好。
为在较低复杂度的情况下提升误码率的检测性能,提出一种基于QR分解的低复杂度的可靠性约束算法。采用阴影面积约束方法判断软估计的可靠性,同时引入星座点作为候选点,从多个候选点中选出最优候选点进行反馈。仿真结果表明,与常规的QR分解算法相比,该算法只需增加较小的算法复杂度即可明显改善系统存在的干扰,并且在判决回馈中减少错误传播。同时,可以通过约束阈值的大小和候选点数量控制运算复杂度并改善算法的误码率检测性能。
针对水声传感器网络中MACAW协议存在的延时问题,在传统USENIX握手协议的基础上,提出一种新的水声传感器网络媒体接入控制(MAC)协议。使用节点预调度方法对数据的传输时隙采取预约选择,在上上级节点与上级节点进行请求发送(RTS)/允许发送(CTS)握手与数据传输的同时,下级节点复用上级节点发送的CTS和数据信号作为发送给自己的RTS和确定发送信号,形成一种预调度流水线形式的MAC协议。仿真结果表明,该协议与传统的MACAW协议相比,能有效降低节点间的传输延时,提高水声传感器网络吞吐量,并且有效缓解碰撞,节约能源。
为了在大量的新闻中快速找到自己感兴趣的内容,提出在单文档中基于加权TextRank算法提取主题句的方法,以得到新闻关键事件信息。通过计算新闻文本句子关键词的互信息值,对新闻报道进行事件句和非事件句的分类,过滤出非事件句。基于TextRank算法的思想,构建一个事件句有向图,引入句子位置、句子相似度和关键词覆盖频率3个影响因子,以此计算句子之间的影响权重,利用TextRank模型对图中的每个点计算权重,并选取排序最靠前的句子作为关键事件的主题句。实验结果表明,该方法的抽取效果优于基于词频-逆文档概率和新闻标题的主题句抽取方法。
传统2D卷积神经网络对于视频连续帧图像的特征提取容易丢失目标时间轴上的运动信息,导致识别准确度较低。为此,提出一种基于多列深度3D卷积神经网络(3D CNN)的手势识别方法。采用3D卷积核对连续帧图像进行卷积操作,提取目标的时间和空间特征捕捉运动信息。为避免因单组3D CNN特征提取不充分而导致的误分类,训练多组具有较强分类能力的3D CNN结构组成多列深度3D CNN,该结构通过对多组3D CNN的输出结果进行权衡,将权重最大的类别判定为最终的输出结果。实验结果表明,将多列深度3D CNN应用于CHGDs数据集上进行手势识别,识别率达到95.09%,与单组3D CNN及传统2D CNN相比分别提高近7%,20%,对连续图像目标识别具有较好的识别能力。
当前高分辨率平板显示器的帧存储器压缩算法存在图像失真率较高的缺点。为此,提出一种基于图像环形纹理和比特池技术的帧存储器压缩算法。基于环形纹理的帧内预测模式能够更好地适应图像中大量存在的点状结构,从而去除环形纹理像素间的空间相关性。在限定图像与帧存储器容量压缩比的前提下,利用比特池技术动态分配各个图像块压缩码流所需的比特空间,从而提高帧存储器存储空间的利用率。测试结果表明,该算法能显著提高图像峰值信噪比并减小图像失真。