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计算机研究与应用

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《计算机研究与应用》系开放获取期刊,反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊登本学科最新科研成果和重大应用成果。本刊支持思想创新、学术创新,倡导科学,繁荣学术,集学术性、思想性为一体,旨在给世界范围内的科学家、学者、科研人员提供一个传播、分享和讨论计算机领域内不同方向问题与成果交流的学术平台。
ISSN: 3078-9850
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基于FPGA的椭圆曲线密码二进制域运算实现 下载:78 浏览:526
摘要:
椭圆曲线密码体制(ECC)是现在较为热门的一种公钥密码体制。ECC实现通常分为硬件实现和软件实现,硬件实现相比软件实现具有更高的安全性和更快的运算速度。ECC硬件实现的基础是实现二进制域上的运算。介绍实现ECC在二进制域上的运算,挑选美国国家标准与技术研究所推荐的K-163曲线为例子,实现GF(2163)上模加、模乘、模平方、模逆运算。模乘运算分为乘法部分和模既约多项式部分,设计全并行的二进制域乘法器计算乘法部分,再设计模既约除法器计算模既约多项式。在Vivado 2017.4平台针对Xilinx Artix-7系列的FPGA使用Verilog HDL语言设计模加和模乘的RTL代码,完成功能仿真。
面向工业互联网资讯的中文关键词抽取 下载:75 浏览:540
摘要:
为了获取工业互联网领域中文资讯的关键词,提出一种基于特征的中文关键词抽取算法。该算法主要从分词、候选词选取和特征选取三个方面做改进。首先,在分词阶段,通过从大量工业互联网资讯中抽取的特定词语和利用搜狗输入法的领域词库的词典创建了两个用户自定义词典,解决工业互联网领域文本中存在大量未登录词的问题,提高分词的准确率,进而提高关键词抽取的准确率;然后通过实验仿真选取合适数量的候选词,提高算法的效果和效率;其次,在特征的选择方面不仅考虑词频类、位置类和长度类等特征,还考虑了语义方面的特征,共选取6大类21种特征。最终通过随机森林将21种特征相结合,训练出一个关键词分类器,经实验测评,在精确率、召回率和F值三个评价指标中,该算法的效果都获得提升。
基于边云协同计算的智能审计系统架构技术 下载:84 浏览:552
摘要:
智能审计系统实现的关键,就要能够围绕审计业务流程不断积累闭环数据流,利用机器学习算法实现各种智能化应用场景,并基于不断增多的审计数据,通过提高算法准确度适应性演化其自身的智能化水平。由于无法解决审计人员跨企业内网工作的基本需求,当前智能审计系统中的审计闭环数据积累出现断流,直接导致其智能化水平难以提高。针对这一挑战,提出一种基于边云协同计算的智能审计系统架构技术。实验验证表明,该技术能够很好地支持智能审计系统的单机离线工作,实现审计人员的跨企业内网开展审计业务,为智能审计系统智能化水平的适应性演化奠定基础。
基于深度强化学习的交通信号灯控制 下载:70 浏览:538
摘要:
交通问题具有非线性,不确定性的特征,传统算法往往难以取得较好的效果。深度学习模型在处理非线性、时序性的数据上拥有良好的表现。由此,提出一种基于深度强化学习的信号灯控制系统。该系统包括了几个部分:1)使用实时的交通数据或仿真环境产生数据;2)通过LSTM循环神经网络预测未来的交通信息;3)使用DDPG深度强化学习模型进行决策。在多个数据集上的实验验证算法的优越性及泛化能力。
一种自适应时间性反走样算法 下载:78 浏览:518
摘要:
针对时间性反走样算法使用启发式方法导致的模糊、闪烁和子像素细节丢失的问题,提出一种自适应时间性反走样算法。对于历史颜色失效的像素,使用超采样来代替传统时间性反走样算法中的启发式方法,并通过层次化的分割掩码和几何着色器在屏幕空间上剔除不需要超采样的三角形,以执行稀疏光栅化来加速算法。实验结果表明,自适应时间性反走样算法能有效解决传统时间性反走样算法中存在的问题得到较好的反走样效果。

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