用于联盟链的布隆过滤器优化

布隆过滤器常用于联盟链Hyperledger Fabric状态数据库LevelDB的读性能优化，但布隆过滤器本身存在误报现象，且LevelDB只能对布隆过滤器进行统一配置而无法自适应调整。为此，提出一种单元化的部分计数式布隆过滤器（partial counting Bloom filter,PCBF）构造方案，设计可并行计算的元素插入与查询机制并结合双重哈希及非加密哈希来实现快速插入与查询；基于开启过滤器单元与访问次数构建排序字符串表优先级，使用时间片轮询算法对过滤器单元进行自适应调整，实现了资源的合理分配。实验结果表明： PCBF具有较高的插入效率，并能减少20%左右的误报数量，适用于联盟链的高并发场景。     

基于共价有机框架的仿生光动力学治疗试剂的构建

共价有机框架（COF）是一类新兴的多孔有机聚合物，因其具有较大的比表面积、有序的孔道结构以及良好的生物相容性，已成为具有潜力的纳米药物载体.制备了基于COF纳米颗粒的仿生纳米复合物，负载光敏剂孟加拉玫瑰红（RB），并包裹癌细胞膜（CMV）对该复合物进行仿生修饰.结果表明：制备的COF/RB@CMV纳米复合物具有良好的生物兼容性，能够被肿瘤细胞有效摄取，并在光照激活条件下产生对细胞具有高毒性的活性氧化物（ROS），进而起到了杀伤肿瘤细胞的作用.提出了一种新的基于COF的仿生纳米平台用作光动力学治疗（PDT）试剂.     

金属有机骨架衍生双金属氧化物的锂离性能

通过一步微波法设计合成了含有 Co 和 Zn 的双金属有机骨架结构, 并在氧气氛围下 500 ${^\circ}$C 煅烧衍生获得由纳米粒子组装的 Co-Zn-O 双金属氧化物微米棒材料. 衍生材料延承了双金属有机骨架前驱体的微米棒形貌和多孔特性, 具有两种不同的金属组分之间的协同储锂作用. Co-Zn-O 双金属氧化物作为锂离子电池负极材料时展现了较高的比容量与循环稳定性, 经过 100 圈的充放电循环后, 比容量保持在 1 137 mA$\cdot$h$\cdot$g-1.     

基于动态阈值的混凝土裂缝高抗噪提取及识别方法

针对表面布有蜂窝麻面等复杂噪声的混凝土裂缝,提出了一种基于动态阈值的混凝土裂缝高抗噪提取方法.首先,通过灰度变换、高斯滤波、信息增强等技术弱化、去除噪声,增强图像中裂缝的亮度,提高裂缝与背景的对比度;然后,采用OTSU阈值分割算法去除伪裂缝,基于裂缝与干扰噪声面积的差异,引入动态阈值,实现各类型裂缝的提取;最后,基于边缘检测和裂缝骨架细化处理,计算裂缝的长度、宽度和面积3项特征参数.基于室内实验和室外实际桥梁拍摄的4组裂缝图像结果表明,4组裂缝的平均宽度分别为2.01、1.07、1.34、0.97 mm,说明该方法适用于不同背景下各类型裂缝的提取,具有较强的鲁棒性.     

锆基金属-有机骨架材料在异相催化中的应用

锆基金属-有机骨架材料(Zr-MOFs)具有优异的结构稳定性、高比表面积和孔道易于功能化等特点,被广泛应用于异相催化领域。从MOFs结构组成出发,简述了构建具有催化功能Zr-MOFs的4种策略,即构建不饱和Zr-Oxo节点、骨架侧链嫁接催化基团、后修饰法构筑催化基团和孔道负载客体活性物。讨论了不同位点构筑Zr-MOFs催化剂的优缺点,详细介绍了Zr-MOFs在有机催化反应中的应用。最后提出了Zr-MOFs催化剂面临的挑战及解决方案,以及对其进一步发展做出了展望。     

基于流形假设的骨架序列动作识别算法

骨架数据是通过对动作的空间几何位置进行编码获取,可以避免冗余背景信息的干扰, 是动作识别领域常用的数据类型之一.现有骨架数据的动作识别主要分为经典的骨架数据表征和基于深度学习的骨架动作识别应用.相较于传统欧氏度量下的识别方法,流形为更好地研究非线性结构提供了重要数学工具. 然而,目前仍缺乏利用流形假设对骨架数据进行动作识别的相关总结. 因此,从骨架表示、轨迹时间对齐、动作序列表征以及动作分类 4 个关键步骤出发,系统地总结了基于流形假设的动作识别工作,对比了各项工作在基准数据集上的表现. 最后,根据当前动作识别工作的发展趋势,对流形假设在动作识别方向上的进一步改进进行了展望.     

论体重分布Markov skeleton process的应用

探究马尔可夫骨架过程在体重分布中的效果及应用.运用以速度衡量热量摄入与能量消耗的度量方式与向后方程刻画体重变化过程的一维分布,计算并建立了体重分布的马尔可夫骨架过程模型.得到体重过程瞬时分布的满足条件并成功应用.     

基于B+树索引的动态社会网络差分隐私保护

针对当前社会网络的动态更新速度越来越快,而社会网络中差分隐私保护方法迭代速度慢的问题,提出一种基于B+树索引的动态社会网络差分隐私保护方法.使用B+树索引社会网络图的边,根据差分隐私并行性组合的特点,对B+树的索引数据划分,为数据分配不同的ε并添加拉普拉斯噪声,实现数据隐私后的整体高效用性和局部强保护性;在迭代时利用B+树的高效索引对欲更新的信息快速定位,实现动态社会网络差分隐私保护的快速迭代.实验表明,B+树索引有效提高了动态社会网络差分隐私保护的迭代速度,同时差分隐私的并行性提高了数据的效用性.     

基于近似骨架和混合蛙跳算法的K-means方法及其在眼底病历图像中的应用

为提高K-means算法全局搜索能力,提升聚类效果,提出一种基于近似骨架和混合蛙跳算法的K-means方法。该方法首先利用经典的混合蛙跳算法取代K-means算法中原有迭代公式,获得更优秀的聚类结果;然后对获得的聚类结果,使用基于近似骨架和混合蛙跳算法的K-means算法不寻找聚类中心,而是直接对簇的划分进行修改。UCI数据集实验结果表明,使用改进的聚类算法获得的聚类结果,较其他算法结果更为优秀。最后将改进后的聚类算法应用到医学眼底病历图像中,可以得到较好的血管切割效果。