马尔可夫链在银行排队系统中应用及优化策略分析

基于马尔可夫排队系统中的M/M/1模型及银行服务的社会调查实际情况,探讨M/M/2、系统容量有限的M/M/1、M/G/1及分散排队模型在银行排队系统中的应用.有效地利用马尔科夫链模型对实际调研数据进行动态的、定性的分析,确定缩短顾客等待时间的排队方式的指标参数,根据客流量及银行具有承载资源动态地、合理地调整服务窗口数目...     

区块链创新环境空间关联及影响因素研究

为加快推进区块链产业健康协同发展,借助熵值法和修正引力模型构建区块链创新环境有向关联矩阵,采用社会网络分析法探讨2016—2019年中国30个省区市区块链创新网络的空间特征,解释了中国区块链创新环境空间关联的主要影响因素。研究结果表明：1)中国30个省区市区块链创新环境参差不齐,广东、北京、浙江、江苏等东部地区拥有较好的区块链创新环境;2)中国区块链创新网络比较松散,其中广东在整个网络中具有最大的控制优势;3)东部沿海地区区块链创新网络较为紧密且溢出效应明显,凭借区位优势形成点轴发展模式;4)技术研发强度差异及对外开放程度差异越大的地区间区块链创新环境空间关联度越强,政府支持力度与地理距离对区块链创新环境空间关联产生负向溢出效应。协调中国区块链创新环境协同发展,可为推动区块链技术创新应用和建设智慧城市提供参考。     

基于系统动力学的电力物资供应链区块化数据库研究

针对电力物资供应链库存管理存在的信息中心化严重和各级之间信息传递慢等问题,本文基于区块链的去中心化、信息可追溯、信息不可篡改性和智能合同特征,提出建立以区块链技术为核心的区块化数据库.为验证其在供应链库存管理中的有效性,运用系统动力学对电力物资供应链进行因果回路分析,探讨区块化数据库对原有供应链库存管理产生的影响.建立...     

媒体融合时代新闻节目中传受互动模型研究

媒体融合时代技术的创新和媒介生态的变迁给受众带来了新的体验,影响了传统电视新闻节目。电视新闻节目创作者从受众的参与角度出发,为新闻节目构建新互动模式。本文基于互动仪式链理论,分析电视新闻节目中互动要素的变革以及现阶段传受双方互动方式的特点,借助技术手段优化节目流程,提升新闻节目的观赏性和参与度,助力新闻节目传受双方互动新模型的建立,为新闻节目的发展提供新的视角。     

区块链技术在审计领域的应用研究——以獐子岛事件为例

本文以獐子岛事件为例,通过现有区块链作业模式与消耗性生物资产项目审计困境的有效结合,切实分析区块链技术在审计业务中的运用优势,以期推动“区块链+审计”的进一步发展。     

齐次多项式正定性的判定准则

通过构造新的正对角因子,给出了H-张量新的判定不等式.给出了偶数阶实对称张量,即偶次齐次多项式正定性的新判别条件,并用数值例子表明了新结果的有效性.     

基于野外监测的阿娘寨滑坡自愈合特征

滑坡在地震、降雨和坡脚开挖时会发生慢速滑动,部分滑坡直接失稳破坏,但是部分慢速滑坡会慢慢变得稳定,呈休眠状态。目前,滑坡恢复稳定的自愈合过程外在表现和内在机制还研究较少,尤其是坡脚侵蚀型慢速滑坡的自愈合特征研究。2020年6月17日,四川省丹巴县梅龙沟爆发的泥石流堵塞小金川,形成泥石流-堰塞湖-溃决洪水灾害链,且溃决洪水掏蚀坡脚,导致阿娘寨古滑坡复活。通过对阿娘寨滑坡应急监测数据发现,阿娘寨古滑坡初期存在大变形,但后期变形逐渐稳定,存在强度恢复的自愈合现象。另外,数据表明滑坡的两次突然启动和小金川流量增大侵蚀坡脚相关,和地震和降雨关系不大。通过现场监测数据分析,滑坡刚发生时变形速率高达118 mm/h,本文建立的预测模型表明,在没有外在触发因素条件下,滑体会在8月21日左右变形速率低至1 mm/h。本文以阿娘寨滑坡为例,分析滑坡的变形过程和自愈合特征,并基于野外监测数据建立自愈合过程预测模型,该方法对于科学评估滑坡稳定性,减小滑坡防治设计成本具有重要意义。     

石榴枯萎病的生防木霉菌株的筛选及鉴定

目的 石榴枯萎病是由甘薯长喙壳菌引起,对石榴有严重危害的土传病害。利用拮抗微生物抑制病原菌的繁殖是石榴枯萎病绿色防控的有效手段。通过筛选具有对石榴枯萎病原菌产生拮抗效果的微生物,研究其抑制菌作用,以期为石榴枯萎病生物防控提供菌种资源。方法 从石榴的根际土壤中分离出真菌,根据产孢量、生长速率、拮抗系数及平板对峙结果进行筛选,对防效较好的真菌根据形态学和分子系统学进行鉴定,通过盆栽实验评估其对石榴枯萎病的防治效果。结果 能有效抑制石榴枯萎病菌菌丝的生长的菌株T9经鉴定为非洲哈茨木霉菌（Trichoderma afroharzianum）,盆栽防治效果最高可达71.35%。结论 该菌株展现出了对石榴枯萎病的生物防治效果,具有应用价值。     

基于区块链的车联网群智感知位置隐私保护方法

针对车联网群智感知位置隐私泄露和用户参与任务公平性的问题,提出了一种基于区块链的车联网群智感知位置隐私保护方法(location privacy protection method based on blockchain and crowdsensing, LPPMBC)。将分布式的区块链引入车联网群智感知位置隐私保护方法中,消除第三方服务平台对参与用户数据的控制;通过保序加密和Geohash编码相结合,为参与工人提供多级别的位置隐私保护,确保参与工人位置隐私的保密性;通过Haversine公式进行感知位置验证,防止工人通过非感知区域数据获得非法奖励,保障感知数据的质量。仿真结果表明,LPPMBC能够更好地权衡感知数据质量与工人隐私保护关系,保障用户参与任务的公平性, 提高用户参与任务的积极性。     

基于k-means的动态多组织PBFT算法

联盟区块链系统被广泛用于金融和物流等场景。现有应用于区块链系统的实用拜占庭算法（practical Byzantine fault tolerance,PBFT）存在可扩展性较低及通信成本较高等问题,阻碍了区块链系统在大规模场景中的应用。针对上述问题,提出了一种动态多组织实用拜占庭容错算法（k-means-practical Byzantine fault tolerance,k-PBFT）。通过改进k-means算法,根据节点的时延以及节点间通信距离将节点分为多个自治组织,各组织之间通过组织代表节点进行通信。当新节点加入时,根据其特点将其分配到最合理的组织。同时,引入信誉机制以辨别系统中的诚实节点与恶意节点,从而提高系统的安全性。此外,该算法还引入节点任期机制,使区块链中每个诚实节点都有机会充当组织代表节点或主节点。实验结果表明,与PBFT算法相比,k-PBFT算法通信复杂度降低了75%;当节点数为100时,相比于PBFT算法,时延降低了210 ms,吞吐量提高了100%。在高延迟环境下,相较于基于信誉分组的PBFT改进算法,当节点数为100时,时延降低了20%,吞吐量提高了17%。