基于MD5加密的Tornado码复制算法改进

基于Tornado码的复制算法具有编解码速度比较快、部分数据丢失时亦能被恢复的优点,但将该算法应用于分布式存储系统时,存在数据易被窃取、篡改的风险.为此,对基于Tornado码的复制算法提出了改进:1)引入加密机制,使数据即使被窃取时也不用担心泄密;2)对原始数据使用MD5算法产生数字指纹,当从分布式存储系统取回数据时,计算数字指纹并与本地的数字指纹对比,就可以判断数据是否被篡改.     

基于XML的MARC信息描述研究

针对传统的MARC数据,研究了基于XML DTD和XML Schema的MARC元数据描述技术,从而使得专用的MARC数据能被转换为普通的元数据,指出这对于MARC数据更好地发展具有重要的意义。     

面向IoT数据工作流的分割与调度方法

物联网数据是当前一类典型的大数据,其应用正成为诸多行业领域的热点,围绕物联网数据的应用往往可以被表示为由一组大数据处理与分析任务构成的工作流.与传统工作流不同的是,IoT(Internet of Things)环境下这种数据驱动的工作流具有数据来源分散、数据规模大、云边协同分布执行等特点,给IoT数据工作流的执行带来了...     

基于F-5103采集系统的汽车悬架隔振性能检测

针对汽车悬架的振动特点,对F-5103数据采集系统进行标定,并通过实车检测,验证标定结果准确、可靠.基于F-5103数据采集系统,对具有钢板弹簧非独立悬架的BJ2020S商用车和具有麦弗逊独立悬架的AUDI100乘用车进行了检测.经幅、频两域分析并提取特征信息,获得了被测汽车前悬架隔振性能参数,如固有频率f0、阻尼比ξ、悬架效率η和左、右悬架效率差△η,绘制了被测汽车前悬架振动信号的自功率谱密度图形,求得了其一阶固有频率处的带中功率△N,得出了被测汽车的前悬架特性并评价了其隔振性能.     

面向云端融合计算的防御性数据销毁机制

云端融合计算将云计算和对等计算有机地融合,充分挖掘网络中心集群服务器端和网络边缘终端所蕴含的各种可利用的资源。引入了动态性比较强的网络边缘节点之后,云端融合计算环境下的数据安全保护和远程数据销毁更加困难,特别是恶意的异地主体可能对被托管的数据实施非法篡改等攻击行为。为此,本文提出了基于移动Agent的防御性数据销毁机制,利用移动Agent对云端数据进行检测,将待上传密文数据的HASH值拼接在密文后面,并定时对数据进行双重检测,有效区分云端数据的正常修改和非法篡改。通过预测相关数据受攻击的可能性,对已被非法篡改或有被非法篡改可能性的数据进行有效处理。设计并构建了基于移动Agent的云端数据防御性数据销毁原型系统。实验结果表明,基于移动Agent的防御性数据销毁机制在检测准确性、安全性、时间开销等方面具有良好的性能表现。      

具有共同效应的多维信度模型(英文)

建立了具有随机共同效应的多维信度模型,得到了该模型中的非齐次与齐次信度估计.并讨论了这些估计的性质.类似于经典的信度理论,具有共同效应的多维信度仍然可以表示为个体数据、聚合数据与聚合保费的加权和,其权重被称为信度因子矩阵.最后,给出一个数值例子说明了多维信度估计的计算方法.     

区域用电量分析和预测决策支持系统

作为一种时效性、准确性较高的数据,电力数据特别是区域用电量数据被广泛应用于分析区域内经济发展水平、经济走势、产业分布状况及政策实施效果等科学问题,为决策者制定和调整宏观经济政策提供有力支持.为了应对日趋复杂的区域用电量数据分析及决策支持问题,文章设计并实现了一种具有用电量预测、用电量分析及电量数据维护等功能的决策支持系...     

具有数据清理功能的交互式数据迁移及应用

针对众多论文对数据迁移的研究多是泛泛地介绍数据迁移的方法,而没有考虑数据迁移过程中的数据清理问题,提出了一种具有数据清理功能的交互式数据迁移技术.该技术把数据迁移和数据清理紧密地结合在一起,具有开放的规则库和算法库.通过在规则库中定义规则以及从算法库中选择合适的清理算法,不仅能灵活、准确地完成数据的迁移,还能保证数据迁移后新系统的数据质量.该技术被应用于医疗保险信息系统再工程项目,取得很好的效果,从而说明这种数据迁移技术在实践中是可行的.     

商业银行数据分析系统的设计及应用

随着商业银行计算机与信息技术、客户群体以及各类产品的不断发展,商业银行积累了海量的珍贵数据,这些数据所蕴藏的巨大价值也越来越被决策层重视起来。在深入分析商业银行数据应用现状及现有的信息管理系统中的基础数据平台系统存在问题的基础上,提出了可靠和高效率的2种商业银行数据分析系统模型,并对挖掘出来的数据如何进行使用及如何转化成效益进行了详细的研究,对商业银行的发展具有重要的现实意义。     

基于Linux文件服务器的公用机房数据存贮方案

公用机房作为师生学习、工作的重要场所,经常遇到数据的破坏。为了减少数据被破坏,采用容易使用的,性价比较高的,具有Linux嵌入式系统的威联通TS-201网络存储服务器来存贮师生的实验数据。使用本方案后既节约公用机房数据存贮的投资和调试、维护的时间,提高机房的使用率,节约资金和时间,又提高了抗计算机病毒能力和抗人为攻击的能力。     

基于Linux文件服务器的公用机房数据存贮方案

公用机房作为师生学习、工作的重要场所,经常遇到数据的破坏。为了减少数据被破坏,采用容易使用的,性价比较高的,具有Linux嵌入式系统的威联通TS-201网络存储服务器来存贮师生的实验数据。使用本方案后既节约公用机房数据存贮的投资和调试、维护的时间,提高机房的使用率,节约资金和时间,又提高了抗计算机病毒能力和抭人为攻击的能力。     

计算机网络数据加密的设计

由于与网络相关的IP/TCP协议数据具有明文传送性,这就使得网络信息极易被修改、劫持、监听等.鉴于此,以网络数据密码技术为出发点,分析密码体制、密钥管理、密钥的分配与证实,阐述网络数据加密系统概况、数据加密步骤与数据加密形式,从而试图探索出网络数据加密的具体设计方案,开发能够保护网络数据协议透明化的完善系统,以便最终实现网络的全面、健康、可持续发展.     

大数据在医疗卫生领域中的解决方案

计算机信息技术快速的发展及医疗信息数据海量的增长,医疗卫生领域已经真正进入了"大数据时代"。数以万计的数据被保存下来,但一个棘手的问题出现了,如何利用这些海量的数据为我们提供具有价值的信息服务?该文旨在结合处理大数据的方法,分析大数据在医疗信息服务管理方面的应用前景并提出解决相应的问题解决方案。     

数据不依赖获取的质谱数据的深度学习分析方法

近年来,数据不依赖获取(data-independent acquisition,DIA)质谱技术在蛋白质组学领域内被广泛关注.然而DIA质谱数据具有维度高、背景噪声大、多种信号混合等特点,这使得DIA质谱数据的分析成为一大挑战.本文提出一种基于深度学习的可直接处理DIA质谱数据的算法:Ultra-DIA.该算法使用深...     

XML数据在关系数据库中存储和检索的研究和实现

论述了关系型数据和XML数据之间的相互转换 ,给出了将XML数据存储在关系数据库和将存储在关系数据库的XML数据恢复为XML形式的算法 .由于实际数据类型的复杂性 ,使用Schema来定义XML文档类型 .试验结果表明算法具有较好的性能 .讨论了将XMLQL查询语句转换为SQL查询语句的设计 ,根据文中XML数据存储在关系型数据库中的算法 ,可以对XMLQL查询语句的语法、语义进行分析以转换为相应形式的SQL语句来在关系数据库中查询被存储的XML数据 ,并返回相应的结果集     

基于蒙特卡罗方法的X射线安检图像模拟

分析蒙特卡罗方法及通用程序MCNP4C模拟安检系统中连续能谱的X射线经过被检物衰减的情况,阐述了基准能量的思想及方法.结果表明基准能量计算法与蒙特卡罗模拟具有相同的沉积能量.最后根据模拟数据提出了一种沉积能量到灰度的映射方法,并被试验证明具有可用性.     

处理缺失数据的朴素贝叶斯分类增量算法

在具有缺失数据的数据集的分类过程中,缺失的数据中蕴含着有用的信息未被考虑的情况会引起分类精度的下降。增量式的学习能够利用不断加入的信息更新学习模型,并充分利用先验信息求解当前问题。给出了一个利用朴素贝叶斯分类模型实现对缺失数据的增量分类的算法。该算法在增量学习的过程中考虑了缺失数据和先验信息对分类器的影响。     

电力信息系统安全威胁与防范

随着国网公司“SG186”信息化工程建设基本完成与智能电网建设的深度推进,电网企业对信息安全的体系建设与研究达到了一个新的高度。电网企业网络具有信息化、自动化、互动化特征,涵盖了从发电到用电整个过程的多个领域。电力企业信息与网络安全的主要目标是：采取适用的安全技术,提高企业网络信息安全防护水平,防止电力企业网络智能终端被恶意控制、关键业务信息系统数据或信息被窃取或篡改、网络被恶意渗透或被监听,     

商业化:数据权属如何破解?

正"数据商业化早已走出想象,走进现实。但新经济下,数据又该如何评估、权属又是如何确定的?"如今,数据价值已被充分认识。但是,新经济下数据资产如何评估,权属如何确定?下面,我们就从传统《物权法》的角度,对数据权属和保护做个探讨。数据具有传统物的特征,比如有体性,虽说数据具有虚拟化的特点,但它可以占有储存空间。也就是说,你可以对它进行删除、复制等处理,你是可以控制的。还有可利用性,也     

基于动态响应实验数据的标度分析

工程应用中大量的原型观测得到的时间序列位移数据，反映了被观测物体在环境与荷载等作用下产生的动态演变过程，蕴藏着与被观测体形相关联的变量系统的变化痕迹，在动态响应实验中，实验数据受到外界非确定因素的干扰及自身特定情况的影响，不可避免地夹杂一些不必要的信号数据，为提取其中的有用动力学信息，对结构瞬态激励下的响应数据进行相空间重构，并对实验数据进行关联度分析，证实了瞬态激励下的响应数据具有C（r）∝r^D的标度关系，通过实例运算得出的结果具有很强的适用性，为今后利用结构瞬态激励下的响应数据提取各种有用的信息提供了依据，所用方法适用于各种耗散体系的动态数据处理。