一种结合BLS签名的可拜占庭容错Raft算法

针对Raft算法中的拜占庭容错问题，提出结合BLS签名的拜占庭容错（RaftByzantine fault tolerance，RBFT）算法.首先，利用BLS签名实现阈值签名，将投票过程转化为阈值签名过程，并将该过程与Raft算法的AppendEntries消息和RequestVote消息结合，尽可能地减弱容错过程对共识效率的影响；其次，通过增量哈希引入安全状态，保证了日志的不可篡改性；接着引入客户端对Leader节点的动态监控，以避免拜占庭Leader节点消极反馈的发生，进一步保证了算法的活性；最后，由本地多节点仿真实验表明：RBFT算法有效提升了数据吞吐量和可拓展性，并降低了交易延迟.     

黄色荧光粉Sr3SiO5:Eu2+相转变机理简

高温固相法合成Sr3 SiO5：Eu2＋过程中,杂质相Sr2 SiO4：Eu2＋的存在会不同程度影响Sr3 SiO5：Eu2＋的光致发光性能及余辉性能。本文通过压片烧结和燃烧法两种方法制备Sr3 SiO5：Eu2＋,结合热重-差热分析和X射线衍射分析,研究了Sr3 SiO5：Eu2＋在合成过程中的相变化规律以及动力学过程。研究表明：原料与坩埚的接触处形成的界面以及原料在升温过程经过Sr2 SiO4：Eu2＋的合成温度区间是导致杂质相产生的主要原因。在升温过程中,当温度经过1200℃左右的温度区间时,由于原料与坩埚接触处可以看作是两组不同物质的分界面,Sr2 SiO4：Eu2＋的合成首先在该分界面处合成,而更多的原料需要扩散通过生成物层才能进一步反应;但随着温度的升高,原料随后进入Sr3 SiO5：Eu2＋的合成过程,从而导致了Sr2 SiO4：Eu2＋杂质相的生成。     

基于人群聚集特征分析的航站楼群体性事件预警研究

基于航站楼内的视频监控系统的视频数据,对视频进行预处理。从处理之后的图像中提取人群总数及人群密度。对目标监控区域历史视频和突发事件数据的统计分析,研究正常和非正常两种情况下的人群分布密度与人群外部分布特征,并建立相应的预警规则库。根据预警规则,在人群密度与人群外部聚集特征识别的基础上,对非正常目标密集人群进行识别。根据群集性事件的时空特性,针对不同事件、不同时间、不同地点采用不同的规则进行预警。根据预警信息和机场群体性事件应急预案,给出相关的辅助决策支持建议。     

C6mimCl/QCM传感器对有机酸性气体的监测

采用离子液体氯化1-己基-3-甲基咪唑(C6mimCl)作为石英晶体微天平(QCM)的涂敷材料制成C6mimCl/QCM传感器,对以甲酸和乙酸为代表的有机酸性气体进行监测.研究结果表明,C6mimCl/QCM传感器对甲酸和乙酸气体均具有响应速率快、灵敏度高和重现性好等特点,该传感器的频率响应信号与被测有机酸性气体浓度呈良好的线性关系,可用于污染物浓度不断升高的博物馆环境的实时在线监测.     

PSD迭代法收敛的一个充分必要条件

在线性方程组Ax=b的系数矩阵A为相容次序矩阵及A的Jacobi迭代矩阵的特征值μj均为纯虚数且｜μj｜〈1的条件下得到了PSD收敛的一个充分必要条件,并给出数值例子．     

浅谈高职院校工商管理专业学生综合能力培养

高职教育目标是为社会各个岗位输送合格人才。当前社会经济日趋复杂,人才需求也从单一向多元化转变。面对需求的转变,高职院校工商管理专业如何突出技能优势,培养工作岗位上的多面手。文章从三阶段的培养模式出发,注重理论与实践相结合,以综合能力培养为重心,提出现代人才应该是精一项技能,通多项技能的人才观。     

远程教育对高等教育发展的作用和存在的问题

随着网络和计算机技术的发展,以及我国经济实力的不断提高,为了满足社会对技能学习和终身学习需求的不断增加,大力发展远程教育将是一个重要的解决手段。本文主要从远程教育的发展趋势以及发展远程教育对高等教育的意义,说明了发展远程教育对高等学校发展和改革的重要性。通过分析发展远程教育中存在的一些问题,给出了相应问题的解决办法和对策。为今后远程教育健康和快速的发展起到一定的推动作用。     

黑龙江省R＆D投入政策充分性与有效性的量化评价

R＆D投入政策的充分性与有效性，对于黑龙江省R＆D资源在经济发展中作用的发挥有极为重要的影响，须对其进行量化分析与评价。回归分析的结果表明黑龙江省R＆D人力资源投入政策发挥了应有的效用，而资金资源的投入政策效果则不够显著。     

神经元形态重建进展及趋势

神经元形态重建是指从图像中挖掘表征神经纤维特征的量化数据.该技术在神经元类型识别、神经回路绘制、脑图谱构建等众多脑科学基础研究中发挥重要应用,也会为人工智能领域的多项研究提供有益借鉴.近年来,分子标记和成像技术的系列进展将全脑尺度神经元网络研究推向前所未有的尺度,但也对现有神经元形态重建方法提出若干挑战.在此背景下,本文简述国内外神经元形态重建研究现状和经典方法,论述单神经元重建到神经群落重建是领域发展的必然趋势,并对神经元形态重建的未来发展方向做出展望.上述内容有助于我国研究者迅速了解神经元形态重建领域的最新动向,发展与现有数据特点相匹配的神经元形态重建方法.     

一种经典遗传算法下的异构云环境能效优化策略

从高能效的角度分析目前一些通用能耗模型,提出了一种适用于云数据中心实际应用场景的能效模型.根据此能效模型数学公式的分析,提出了相应的能效优化策略,并通过CloudSim仿真平台进行验证.结果表明,相比于Hadoop等云平台下传统的任务均分策略,应用经典遗传算法的能效优化策略能明显提高服务器集群的整体能效值.通过修改实验的相关参数,进一步验证了该能效优化策略的健壮性.