摘要:Buttyan等人提出了一个简洁的逻辑,他们把它用于改进Woo-Lam协议,并且未证明地声称:改进后的协议是抗协议与自身的交互攻击的.为表明他们的结论是不正确的,找到了改进协议的两个不同的攻击,并详细解释如何加以实现.构造攻击的方式除了要求更细致之外,与Debbabi等人的方式在本质上是相似的.进一步的分析表明Debbabi等人的逻辑没有足够的能力推理交互攻击,该逻辑有待改进.

摘要:布图规划和布局构形的表示是基于随机优化方法的布图规划和布局算法的核心问题.针对Non-slicing结构的布图规划和布局,提出了一种新的基于约束图表示的模型.基于该模型及其性质,可以得到近似O(n)时间复杂度的有效的布局算法.通过引入变形网格的假设,得到了一种新的更加精确的Non-Slicing结构的表示模型:梯形网格模型.其空间复杂度为n(3+lg[n]),时间复杂度为O(n),解空间规模为n!2^3n-7.已经证明,梯形网格模型可以表示所有的Slicing结构的布局,同时又可以有效地表示Non-Slicing结构的布局,而时间复杂度与Slicing表示相同.实验结果表明,该表示优于刚刚发表的O-tree模型.梯形网格模型是一种拓扑模型,而O-tree的表示依赖于模块的尺寸,因而梯形网格能更有效地处理含有软模块的的布图规划问题.

摘要:把原始图像看成一个多边形,则形态条件骨架的延长线一定通过多边形的顶点,通过检测条件骨架中最大圆盘半径为零的点来获得凸点的拐点,并由它的补图来获得凹点的拐点.全部拐点由原图及补图的拐点进行逻辑异或操作获得并可去掉离散化后产生的网格拐点.此方法定位精度高、速度快,易于硬件实现和并行处理.由于先用较大圆盘做初步检测,可以降低噪声干扰.利用两种新的大圆盘,此方法可推广到灰度图像的拐点检测.

摘要:定义了区分服务网络中AFPHB的公平性,指出对响应流和非响应流区别的不同只应针对其超出规范的流量,并且业务量的响应性的判定应根据其行为而不是仅靠协议类型.通过仿真验证标记器srTCM和trTCM以及8种映射机制是否能提供公平性.在DS网中,存在通过不区分流的响应性的标记算法可提供公平性的负荷范围,作者将其定义为公平区间,并对其参数配置进行了分析.

摘要:专有名词中的中国地名的自动识别是中文信息处理中要解决的一个重要问题.完全依靠统计方法只能保证一定的召回率,而准确率偏低.提出了一种基于变换的策略,可以有效地克服这一缺陷.经测试,系统最终的准确率提高了7%,达到了90.9%.

摘要:目前的Internet体系结构缺乏一定的灵活性,制约了新协议、新应用的开发与应用.主动网络试图通过为节点赋予计算处理能力来改变这一现状.分析和阐述了主动网络产生的背景与动机,并详细介绍了这一新的网络体系结构,讨论了它对网络体系结构研究带来的影响,总结了主动网络的研究现状,最后结合主动网络的应用和在网络整体行为学研究中取得的阶段性成果,给出了一种有新意的应用实例.

摘要:主要针对医学图像提出了基于模糊均值聚类的改进算法和应用.该方法分为3步,第1步是像素的模糊化,通过模糊期望值构造冗余图像;第2步是通过冗余图像和原始图像进行聚类分割;第3步是三维显示.由于利用冗余图像增加了每个像素的特征量,该算法增强了聚类分割的精确度.同时,还给出了应用自行开发的三维医学图像处理与分析系统对多种医学图像(包括CT、螺旋CT和MRI)的处理结果.由于对薄骨和关节接合处骨骼的较好识别,使其重建后的三维模型可以清晰地再现解剖结构,取得了较好的效果.

摘要:现有的快速外存模型简化方法一般是对模型进行近似均匀采样,无法根据细节分布对模型进行不同程度的简化,从而对于细节分布非均匀的模型失真较大.给出一种快速的外存模型简化方法,用于对无法一次装入内存的大型几何模型进行简化,大大改善了细节分布非均匀的模型的简化结果.该方法首先均匀采样,对外存模型快速生成初始简化模型,生成的同时计算原模型特征的统计信息,然后依此对初始简化模型进行细节迁移和局部精细采样.该方法在保持近似线性处理速度的同时,大大提高了简化模型的质量,所需的内存空间也非常小.

摘要:海量信息的模式提取是网络环境下海量信息集成研究的难点.给出了一种新的局部精确模式提取及其增量保持方法,通过探测目标集的路径距离,利用Hash类及其路径距离操作,将模式的生成规模控制在"模式直径"范围内,从而有效地抑制了模式膨胀.

摘要:提出一种基于图像绘制(image-basedrendering,简称IBR)的算法,以发挥图形卡的纹理映射功能,并能表现物体表面的三维凹凸细节.首先将深度图像的像素按其相关深度分为多层纹理图像,然后利用纹理映射的硬件支持,将这些层次纹理图像依次投影到与视点相关的成像面上,以得到所需目标图像.为了避免目标图像上出现空洞,在生成时,将纹素在深度层次上进行扩展.由于层次纹理图像需要较大的存储空间,并且在装入纹理缓冲时要花费大量时间,为此还提出一种基于压缩层次纹理图像的目标图像生成算法.实验表明新算法是有效的,尤其适于处理与整个物体大小相比深度层次不太多的三维景物,如有表面凹凸纹理(浮雕、门窗等)的建筑物表面等.

摘要:随着NOW(networksofworkstations)在科学研究中的应用日益广泛,如何为NOW上的科学计算提供高性能的输入、输出成为人们所面临的一个新课题.根据NOW的特点,设计并实现了一个具有NOW特色的采用CollectiveI/O技术的并行I/O系统CION(collectiveI/Oonnowsystem).CION吸取了DDIO(disk-directedI/O)与two-phaseI/O的优点,同时采用了数据筛选等一系列优化技术.初步的测试已经显示了良好的系统性能.

摘要:直线是图像分析中一种非常重要的中层描述符号.已有的提取算法较多,但都存在一些缺陷,限制了它们的使用范围.提出一种稳健的直线提取算法,设计了一系列的方法来克服实际图像中存在的种种干扰和噪声.首先提取并细化边缘,然后利用卡尔曼滤波器跟踪边缘点,获得直线支持区,最后设计一种稳健的方法来拟合直线支持区.实验结果表明,这种算法具有良好的性能,适应于较广范围的实际图像.

摘要:利用极线的属性及深度图像隐含的边界信息,提出了一种可以处理非深度连续图像的快速逆映射算法,以从多幅参考图像精确合成当前视点目标图像.该算法分为3步:首先由参考图像的深度信息得到图像中的边界;然后从参考图像中选出一幅作为主参考图像,利用极线的整体匹配特性和对应点在极线上分布的单调性,逐个处理目标极线,以生成目标图像;最后根据其他参考图像填补目标图像中的空洞.由于在第2步中只需处理参考图像的边界点对即可得到对应目标极线上所有点的深度信息及其在参考极线上的对应点,因此,新算法很好地提高了速度.在填补空洞时,利用参考图像的边界信息及所隐含的遮挡关系,还提出了一些加速的方法.

摘要:提出了一种基于认知结构的不确定推理方法:采用四值认知结构表达不确定知识,采用定义在认知结构上的双向认知推理结构来处理推理规则的不确定性.介绍的不确定推理方法可以包容精确的概率推理、容忍信息的不确定性、有效地避免推理规则之间的相互关系问题,并且使认知结构最简推理的计算复杂度与推理节点个数成线性关系.

摘要:在逆向工程、计算机图形学等应用领域中,经常采用多边形网格模型(多为三角形网格)来描述几何形体,但网格中三角片数目往往非常庞大.为了保证对模型的后续操作能有效地进行,有必要在满足一定精度的条件下对其进行简化.提出了一种基于检测球控制简化精度的网格模型简化算法.该算法运行速度快,简化效果好.

摘要:在测试用例放回的情况下,关于随机测试和分割测试的比较,许多研究者做了大量的工作,取得了显著成果.在测试用例不放回的情况下,类似的比较工作在国内外文献中尚未见到.然而在实际工作中,尤其是在软件测试早期和模块测试阶段,测试用例是不放回的.因此,在测试用例不放回的情况下,对随机测试和分割测试进行了比较,得出4个结论.与Chen和Yu在测试用例放回情况下的研究成果相比,一个不同的发现是,在平分子域、错误数、测试次数时,分割测试不如随机测试效果好.另外还发现,如何利用各种信息分割出错误集中的区域,然后着重测试,这是分割测试的核心.

摘要:在讨论神经网络的容错性的文献中,主要涉及的一直是关于输入噪音的容错问题.在这些文献中通常把该问题转换为某种优化问题,并用现成的优化方法进行求解,但很少涉及由网络故障所引起的容错问题,即结构容错问题.利用覆盖算法分析结构容错问题,给出一个神经网络容纳所有单节点故障的充要条件和构造这种网络的算法.这些结果揭示了神经网络结构容错能力的本质,并提供了一种分析神经网络容错的新方法.

摘要:基于可见性避免了对不可见体元的合成操作,是提高体绘制速度的有效方法.为此提出了一种方法,根据体元基于体元面的相邻性及累积非透明度没有饱和的像素来挑选体元进行处理.这使得投影成像方法能有效地避免处理不可见体元.该方法不仅适用于平行投影和透视投影的成像运算,而且能处理各种规则场和非规则场.

摘要:分组延迟极大地影响了网络应用的整体性能,确定延迟的原因和位置至关重要.R.Caceres等人提出了比其他网络性能测试与分析方法要好的端到端基于组播的网络性能测试与分析法,但这类方法还有一些不足之处.主要从减少测试分组数和降低计算复杂度两个方面改进了该测试分析法,从而既减轻了带给网络的负载,又使测试分析更加高效、适用.实验结果表明,这种改进的测试与分析方法更能有效地获取网络延迟等信息.

摘要:现有的Web缓存器的实现主要是基于传统的内存缓存算法,然而由于Web业务请求的异质性,传统的替换算法不能在Web环境中有效工作.首先给出了问题的一个最优化模型,分析了替换算法的关键在于能正确地体现Web业务的访问模式.在泊松到达模型的基础上,提出一种新的缓存策略--最少正规化代价替换算法(leastnormalized-cost,简称LNC).新的替换算法除了考虑Web文档的平均引用时间、最近流逝时间、文档大小和单位大小价值以外,还考虑了Web业务的访问率动态改变的特征.对轨迹文件所做的性能实验表明,LNC优于其他主要的算法.

摘要:面向对象数据库的许多应用环境需要频繁的模式演以化,但模式演化以后,基于先前模式的应用程序因此而不得不修改或重编,这就造成了巨大的软件浪费.提出了基于路径无关语言的等价模式演化方案来解决这个问题.首先,路径无关语言是一种面向对象数据库的编程语言,它能使程序脱离对细节数据模式的导航,对模式演化具有较强的适应性.而等价模式演化是一种新的模式演化方案,它能保证用路径无关语言编写的应用程序在模式演化以后无须修改而完全重用.此外,在实现等价模式演化的系统中,为了减少演化开销以及不增加用户的额外编程负担,提出了虚拟关系机制和对象演化技术.

摘要:实现了基于Web的医学图像三维重建及显示.用超高速CT扫描获得人体器官的二维图像,基于JavaApplet与JavaApplication编程,采用体绘制法完成二维图像的三维重建与显示.重建实现了在Internet上以Web模式跨平台运行.重建的三维图像能够清晰地显示人体器官的解剖结构,尤其是心脏的整体形态及冠状动脉的走向.用JavaApplet与JavaApplication实现基于Web的医学图像三维重建是可行的,并对三维图像的临床应用起到了推动作用.通过三维重建显示人体器官的立体形态,尤其是冠状动脉的解剖结构,在临床上具有很大的参考价值.

摘要:利用人体行走的单目动态图像序列,估计手臂及腿部的运动及结构参数.在物体中心坐标的运动表示方式下,提出了基于弹性连接概念的非刚体运动模型,通过加入弹性系数的方法,使非刚体运动模型和刚体运动模型得到了良好的统一.在此模型的基础上,用Levenberg-Marquardt方法实现了运动及结构参数的估计.实验证明了该方法的有效性,运动模型中的弹性系数也反映了一定程度的运动模式.