最优流体在Streeter-phelps模型中的混合增强

考虑了污染问题中的混合增强问题,其数学模型是Streeter-phelps模型.当控制方程为反应扩散方程的偶合方程时,基于对解的先验估计及方程解的存在性,在速度场较弱的假设下,把对流速度作为控制项,运用变分原理、最优控制理论,对目标函数进行讨论,得到最优流体的存在性.     

基于P2P网络的可靠网络编码多路径协议

网络编码方法能够保证传输的可靠性,同时也能降低数据冗余度,因此将网络编码方法引人对等互联网络中必能发挥稳定性和可靠性作用．针对对等互联网络中的传统可靠多路径路由协议进行改进完善,引入网络编码方法进行完善,提出了可靠网络编码多路径协议（NC-RMPP）．并针对该新协议在对等互联网络中的相关性能进行了实验模拟和数据分析．     

一种基于混合MELP/CELP的4 kbit/s声码器

利用混合激励线性预测 (mixed excitation linear prediction,MELP)算法和码激励线性预测(code excitation linear prediction,CELP)算法的优点,提出了一种混合MELP/CELP语音编码模型.编码端对强浊音帧采用MELP编码,对弱浊音帧和清音帧进行CELP编码.MELP编码器采用相位对齐技术提取强浊音帧的相位参数,解决了合成语音与原始语音在时间上不同步的问题.对实现的4 kbit/s混合MELP/CELP声码器进行客观MOS(mean opinion score)值和主观DRT(diagnostic rhythm test)清晰度测试,结果表明,该声码器的合成语音具有较高的可懂度和清晰度.     

基于ε-SVR的嵌入式小波图像编码算法

针对基于支持向量机的小波图像编码算法难以实现嵌入式特性问题,在小波域构建一种回归树结构作为回归基本数据集合,同时利用子带内和子带间小波系数的相关性,提出一种线性动态阈值选取方法,以利于逐次逼近并保证回归数据的均衡性,并基于选定的阈值动态选取ε误差参数对小波系数进行多次回归,保证了重要系数被优先编码,使压缩算法具有嵌入式特性,对获得的支持向量及其权重进行自适应算术编码.实验结果表明,在压缩比相近的情况下,重构图像的PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)比同类算法提高1～3 dB.     

快速 HEVC 帧间预测编码单元深度选择算法

为提高编码效率, 提出一种快速 CU(Codizy Unit)深度选择算法。 首先, 计算当前 CU 的平均深度预测值 (MPD: Mean Predrition Depth), 根据 MPD 值对当前 CU 进行初步分类以减少 CU 深度选择的冗余遍历; 然后, 根据获得的参考帧同位置 CU col (Co-located CU)的率失真(RD: Rate Distortion)代价与其深度总和的比值作为参 数对当前 CU 深度选择做进一步终止判断。 实验结果表明, 与原始算法 HM16 相比, 快速 CU 算法在平均比特 率减少 0. 10%, 峰值信噪比仅降低 0. 08 dB 的情况下, 编码平均时间减少了 59%, 与文中参考文献[9]和 文献[13]算法相比, 编码时间平均减少了 11%, 有效降低了编码复杂度, 提高了编码效率。     

基于量子计算的医疗敏感信息智能加密算法

针对管理医疗敏感信息存在数据被攻击窃取的问题, 提出基于量子计算的医疗敏感信息智能加密算法。首先考虑混合纠缠态设计医疗敏感信息量子加密的密钥构造, 并分析密钥内部构造的协议子空间矩阵, 由此组成密钥信息。 然后通过计算信息的邻域分布函数, 构建分离矩阵量子编码, 为密钥重排提供处理数据, 考虑量子纠缠态及其附加态的干扰情况, 进行有效密钥加密, 最后实现医疗敏感信息智能加密。 实验结果表明, 采用该方法进行医疗敏感信息智能加密的抗攻击能力较好, 加密信息的传输效率高, 整体性能较好。     

Efficient Rate Control Algorithm for Hierarchical Video Coding

For rate control (RC) of hierarchical structure coding,an independent rate-quantization (R-Q) model was proposed based on mean absolute differences (MADs) in different temporal levels (TLs).In the prop...     

Rise and Fall of the Peer-to-Peer Empire

The essence of the peer-to-peer design philosophy is to design protocols for end hosts, or "peers", to work in collaboration to achieve a certain design objective, such as the sharing of a large file. From a theoretical perspective, it has been recognized that the peer-to-peer design paradigm resembles gossip protocols, and with appropriate algorithmic design, it maximizes the network flow rates in multicast sessions. Over the past ten years, research on peer-to-peer computing and systems, a unique and intriguing category of distributed systems, has received a tremendous amount of research attention from academia and indus-try alike. Peer-to-peer computing eventually culminated in a number of successful commercial systems, showing the viability of their design philosophy in the Internet. The peer-to-peer design paradigm has pushed all design choices of innovative protocols to the edge of the Internet, and in most cases to end hosts themselves. It represents one of the best incarnation of the end-to-end argument, one of the frequently dis-puted design philosophies that guided the design of the Internet. Yet, research on peer-to-peer computing has recently receded from the spotlight, and suffered from a precipitous fall that was as dramatic as its me-teoric rise to the culmination of its popularity. This article presents a cursory glimpse of existing results over the past ten years in peer-to-peer computing, with a particular focus on understanding what has stimulated its rise in popularity, what has contributed to its commercial success, and eventually, what has led to its pre-cipitous fall in research attention. Our insights in this article may be beneficial when we develop our thoughts on the design paradigm of cloud computing.     

高光谱图像修复算法的自适应稀疏编码实现

针对高光谱图像(hyperspectral images,HSI)中缺损像元及条带影响图像后续处理及应用的问题,应用稀疏表示理论,将HSI修复问题建模为不完整观测下的信号稀疏重建问题,提出自适应稀疏编码实现的HSI修复算法。首先,对加性噪声假设下的HSI观测模型进行研究。然后,通过引入基于随机近似的在线学习优化方法,提出新的从高光谱数据中直接构造字典的算法,从而获取光谱字典。之后,应用变量分解和增广拉格朗日稀疏回归方法对图像进行稀疏编码求解。最后通过稀疏重构求得修复后的HSI。实验结果表明,相对于现有算法,在不同噪声条件下,所提算法均能够更有效地修复缺损的HSI,且与其他字典学习类修复算法相比计算耗时更短。     

基于关联规则挖掘的蛋白质相互作用的预测

利用蛋白质的一级结构信息,采用三肽频数方法刻画蛋白质序列,将关联规则(association rule,AR)挖掘应用于蛋白质相互作用(protein-protein interactions,PPIs)的预测.计算结果表明,提出的方法在半胱氨酸不同分类的情况下都能够准确地预测蛋白质相互作用.最后,比较半胱氨酸的不同分类对预测结果的影响.