Hibernate映射文件中Cascade和Inverse浅析

Hibernate是一个开放源代码的对象关系映射框架,它对JDBC进行了轻量级的对象封装,使得Java程序员可以随心所欲的使用对象编程的思维来操纵数据库.使用Hibernate的前提是要正确配置对象关系映射文件,本文就映射文件中级联(Casecade)、关系维护(Inverse)两个属性进行了详细的分析并给出了应用实例.     

基于JavaScript和SVG的WebGIS实现方案

基于JSF/ADF框架的WEBGIS实现方案,由于框架本身的繁琐和笨重性,使得客户端用户操作效率有所降低;SVG做为一种客户端浏览器可显示的空间数据存储格式,加之其基于XML的天生优势,使得在客户端应用JavaScript操作SVG DOM对象构建WEBGIS系统成为可能;本文实现了一种基于SVG的轻量级WEBGIS解决方案。     

基于迁移学习的小数据集命名实体识别研究

针对军事重要目标实体自动获取的问题,提出一种将基于转换器的轻量级双向编码表征(a lite BERT,ALBERT)、双向门控循环单元(Bi-Gated recurrent unit,BiGRU)、条件随机场(conditional random field,CRF)相结合的小样本数据集命名实体识别方法.考虑到军事重要...     

N3LDG: 一种轻量级自然语言处理深度学习库

提出一种用于自然语言处理的轻量级深度学习库N3LDG, 可以支持动态地构建计算图, 并能自动地批量化执行计算图。实验显示, 当训练卷积神经网络、双向LSTM和树结构LSTM时, N3LDG都能高效地构建与执行计算图; 当使用CPU训练上述模型时, N3LDG的训练速度优于PyTorch; 当使用GPU训练卷积神经网络和树结构LSTM模型时, N3LDG的训练速度优于PyTorch。     

基于MGSW15方案的分组密码电路的同态运算

全同态加密(FHE)允许在不知道秘密信息的前提下对密文进行任意运算,已成为大数据和云安全背景下的热门研究方向,近年来取得了重大进展.但在实际应用中全同态加密仍面临诸多问题,其中严重的密文扩张给密文传输带来了巨大压力,通过将全同态加密方案与对称密码相融合可以有效解决这一问题.GSW类型的全同态加密方案效率较高,且进行同态计算不需要再线性化技术,本文选取了支持并行操作的MGSW15方案,其密文可以转化为任意基于LWE的FHE方案的密文.给出了在云计算背景下基于MGSW15方案实现密文压缩的基本框架,并利用该方案分别同态计算实现了分组密码AES-128、PRINCE、SIMON-64/128电路,根据每种分组密码的结构特点对其明文分组采用多种切割方式以提高同态运算效率,最后对效率和安全性进行了分析.结合AES算法的安全性、通用性以及轻量级分组密码算法PRINCE和SIMON的高效性,本文的工作在实际应用中效率更高、应用范围更广,密文传输量与明文规模的比值趋近于1,且传输1比特明文只需进行O(1)次同态乘法.     

面向命名数据网络的安全通信机制及其优化

NDN网络架构的安全机制构建在信息本身,因此NDN中对传输的数据必须采取有效的签名和加密措施,否则攻击者可以随意获取数据或发送虚假内容,这将成为NDN网络的最大安全隐患。文中针对NDN的安全隐患,设计出一种轻量级加密算法来解决NDN网络架构的安全问题,详细分析了该算法每个步骤的含义和目的,以及它在各种攻击方式下的安全性,同时对算法进行了优化,提高了算法的运行效率。并且在ndnSIM下嵌入该算法进行仿真,验证了数据从发布者开始是以密文方式进行传输,具有机密性;收到数据后能正确地验证发布者的身份,具有认证性;并正确地解出明文和验证数据是否有改动,具有完整性;再分别对攻击方式中的数据内容篡改和身份伪装进行了仿真,验证了对传统网络攻击防范的有效性。     

基于轻量级DenseNet和ZigBee的指纹识别方法

针对传统身份识别方法识别准确率低、模型复杂且运算速度慢等问题,提出一种新的基于轻量级密集连接卷积神经网络(DenseNet)和紫蜂协议(ZigBee)的指纹识别方法.首先,构建指纹识别系统的整体模型,并对该模型进行适当的裁剪以缩减模型复杂度.其次,通过筛选指纹图像、增强有效指纹以及扩充增强后的数据等操作,对采集到的ZigBee协议指纹信息进行预处理.然后,以传统深度残差网络的基本思想为依据,通过前馈的方式改变层间的连接关系并构建轻量级DenseNet.最后,以相同的样本数据为基础分别对轻量级DenseNet模型、普通DenseNet模型和3种传统基于机器学习的身份识别算法模型进行训练.试验结果表明:所提出的基于轻量级DenseNet模型的识别准确度最高,为98.24%,且该模型的运行速度最快,与普通DenseNet模型相比,其模型复杂度降低了94%以上.     

融合人体骨架和姿势信息特征的轻量级人体动作识别方法

针对人体动作识别任务中特征值选取不当导致识别率低、使用多模态数据导致训练成本高等问题,提出一种轻量级人体动作识别方法。首先使用OpenPose、PoseNet提取出人体骨架信息,使用BWT69CL传感器提取姿势信息;其次对数据进行预处理、特征融合,对人体动作进行深度学习分类识别;最后,为验证此方法的有效性,在公开数据集WISDM、UCIHAR、HASC和自建的人体动作数据集上进行实验验证,并使用改进的目标引导注意力机制(target-guided attention,TGA)–长短期记忆(long short term memory,LSTM)网络输出最终的分类结果。实验结果表明,在自建数据集下融合姿势和骨架特征达到99.87%准确率,相比于只使用姿势信息特征,识别准确率提高了约5.31个百分点;相比于只使用人体骨架特征,识别准确率提高了约1.87个百分点;在识别时间上相比于只使用姿势信息,识别时间降低了约29.73 s;相比于只使用人体骨架数据,识别时间降低了约9 s。使用该方法能及时有效地反映人体的运动意图,有助于提高人体动作和行为的识别准确率和训练效率。     

在线离线的双轮AES加密算法研究

为解决物联网信息传输过程中安全性差和计算效率低的问题,以AES(Advanced Encryption Standard)加密算法为基础,设计了一种在线离线的双轮AES加密算法.在双轮AES密钥扩展过程中,将每一轮子密钥与前两轮子密钥进行计算,提升信息传输的安全性.同时考虑到物联网设备算力有限,在双轮AES加密算法基础...