无可信中心的(t,k)门限RSA数字签名体制

提出了一种新的不需要可信中心的门限数字签名方案.在k个成员组成的群组中,只有t个或t个以上成员才能够代表群组签名,而少于t个成员则不能代表群组签名.方案基于Boneh等学者的分布式RSA密钥产生协议和Shamir秘密共享方案而构建.签名过程分为四个阶段:系统初始化、生成个体签名、生成群签名以及签名验证.在系统的初始化阶段不需要可信中心的参与,并且个体签名的生成、群签名的生成和验证都可以方便地实现.通过对方案的安全性分析显示,个体签名和群签名都是不可伪造的,并且在整个签名过程中都没有系统秘密信息的泄漏.     

污染环境中两种群的生存阈值

本文利用积分均值法研究了伪酱油果蝇和锯形果蝇在污染环境中的数学模型。给出了两种群的生存闽值。     

岩石扩容现象与超声横波特征参数相互关系研究评述

介绍了岩石扩容现象与超声皮特征参数相互关系相关专业领域研究的现状及其应用，在用横波速度最大值（Vsmax）来分析岩石微裂纹初始扩展时的应力值（应力门槛值）新方法的基础上，建议利用主动的人工横波震源，应力门槛值、Vsmax后的横波速度值与岩石裂纹加速发展的同步减小特性，更深入地进入地震破裂丛集及前兆特征的研究，有可能建立地震和地质灾害性预报的新方法，并提出利用利用传统方法研究岩石扩容机理，应力门槛值，泊松比等的同时，进行岩石扩容现象，声发射和超声波横波等特性参相互关系研究的新思路。     

TD-SCDMA系统中引入阈值信噪比的信道估计

采用联合检测和智能天线等技术是TD-SCDMA移动通信系统的优势之一,但这些技术的实现必须以准确的信道估计为前提.本文探讨了适合于TD-SCDMA系统的信道估计算法,分析了一种加入阈值信噪比的信道估计算法原理.通过上行链路的模拟仿真表明,该信道估计算法的信道响应更接近理想值,有利于提高系统性能.     

极值VaR度量的一个新方法研究

在险价值是度量市场风险的一种普遍使用的工具，是市场风险度量的基石。本文应用统计学中的极值理论与泊松过程于VaR的计算。这种新方法是VaR度量方法中最稳健的方法之一。     

多维门限GARCH模型的平稳遍历性

给出了多维双门限自回归GARCH模型；该模型是一维双门限自回归GARCH模型在多维情况的一种推广，并且讨论了多维双门限自回归GARCH模型存在严平稳遍历性的充分必要条件。     

数字图象的二值化处理技术探究

分析了数字图象二值化处理的特点，提供了几种二值化处理技术，并对这些算法进行了测试与比较，最后根据实践应用对二值化处理中的动态阈值的选取策略等相关技术作出了阐述。     

Energy flow and community structure in freshwater ecosystems

The goal of this article is twofold: 1) It aims at providing an overview on some major results obtained from energy flow studies in individuals, populations, and communities, and 2) it will also focus on major mechanisms explaining community structures. The basis for any biological community to survive and establish a certain population density is on the one hand energy fixation by primary producers together with adequate nutrient supply and the transfer of energy between trophic levels (bottom-up effect). On the other hand, predator pressures may strongly control prey population densities one or more trophic levels below (top-down effect). Other interpopulation effects include competition, chemical interactions and evolutionary genetic processes, which further interact and result in the specific structuring of any community with respect to species composition and population sizes.     

用于瞳孔序列图像分析的实时轮廓检测和参数提取

本文介绍一种医用图像分析系统．该系统连续获取瞳孔图像,根据对图像序列的某些先验知识自动确定门限．在此基础上进行快速边缘检测,并自动修补缺损的目标轮廓．在判定所得轮廓有效后计算目标面积．若数据无效则自动重新采样．序列图像观测结束后对间隔不均匀的数据进行内插校正．系统所提供的分析结果可用于临床和医学研究     

Forecasting in the presence of level shifts

This article addresses the problem of forecasting time series that are subject to level shifts. Processes with level shifts possess a nonlinear dependence structure. Using the stochastic permanent breaks (STOPBREAK) model, I model this nonlinearity in a direct and flexible way that avoids imposing a discrete regime structure. I apply this model to the rate of price inflation in the United States, which I show is subject to level shifts. These shifts significantly affect the accuracy of out‐of‐sample forecasts, causing models that assume covariance stationarity to be substantially biased. Models that do not assume covariance stationarity, such as the random walk, are unbiased but lack precision in periods without shifts. I show that the STOPBREAK model outperforms several alternative models in an out‐of‐sample inflation forecasting experiment. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.