DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 寒潮天气通常会造成剧烈降温和大风，有时还伴有雨、雪、雨凇或霜冻，给国民经济造成巨大损失。寒潮天气往往伴随多种灾害性天气，寒潮多发生在秋末、冬季、初春时节，是新疆的重要气象灾害之一，对农业、牧业、工业、交通和人民生活有很大影响，使新疆原本就相对落后的经济雪上加霜。寒潮爆发后造成剧烈降温，隆冬季节有时会出现极端低温，例如，2012年12月18~22日北疆大范围的寒潮天气过程，北疆大部气温降至近20a来12月最低，18~20日连续降温，北疆最低气温普遍累计下降8℃~12℃，塔城、阿勒泰、哈密北部10℃~15℃，多地出现了历史极端最低气温，国家站3站约−40℃，区域站28站约−40℃、18站约−42℃、4站约−45℃，阿勒泰−39.1℃，阿勒泰地区的富蕴县吐尔洪乡−49.1℃；春播关键期的寒潮危害更大，2014年4月23日北疆大范围寒潮过程，北疆大部24 h最低气温降温10℃以上，塔城、阿勒泰、昌吉州东部的部分降温12℃，北疆和东疆大部地区以及巴州焉耆盆地的最低气温降至0℃以下，北疆、东疆大部降至0℃至−5℃，偏北、偏东−5℃至−10℃，山区−10℃以下，36站达到寒潮标准。由于剧烈降温导致牲畜死亡3606头(只)、受灾29，200头(只)，此次寒潮天气共造成经济损失9.32亿元。 李宪之 [ 1 ] 早在1955年就指出东亚寒潮可以分为三大类型。刘传凤 [ 2 ] 研究了影响中国大陆的冷空气源地和路径。后来，经丁一汇和张培忠等 [ 3 ] [ 4 ] 的进一步研究证实，侵袭中国的寒潮源地主要有三个：一是新地岛以西的北冰洋洋面；二是新地岛以东的北冰洋洋面；三是冰岛以南的大西洋洋面。通过大量有关寒潮的主要源地、寒潮的统计特征、寒潮天气系统及其天气过程、寒潮的成因及预报等研究，形成了比较系统和经典的寒潮理论 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。最近，Chan等 [ 8 ] 对东亚冬季风进行了全面总结，这对于了解相关寒潮形成的环流背景和条件是十分有益的。近十几年来，中国的气温出现了明显的升高趋势，尤其在春季 [ 9 ]。在此背景下，很多研究发现中国寒潮的发生频率和强度也出现了明显变化。统计分析表明，从20世纪50~80年代中国各类寒潮的发生频次呈减少趋势，且强度有所减弱。我国幅员辽阔，气候条件差异很大，寒潮过程特点各不相同。特别是在气候变暖的大背景下，我国寒潮特征也发生了改变 [ 10 ]。因此对于寒潮及寒潮天气的研究仍然是近期乃至今后研究的重点。近年来对于新疆的寒潮研究也取得了一定的进展 [ 11 ] - [ 17 ]，造成寒潮过程中的强降水的原因是西方冷空气与中亚南支槽东移北上的暖湿气流在伊犁河谷、天山山区和新疆北部沿天山一带汇合，并配合动力作用和水汽条件共同形成的。中低层强冷空气先行入侵，在哈萨克丘陵附近形成锋生冷锋，在快速入侵新疆的过程中与干热的下垫面接近，导致新疆北部出现剧烈降温及不同程度的大风沙尘天气；冷锋进入后在天山山脉北侧形成寒潮静止锋，由于高空后倾的干冷空气不断侵入，再次出现锋生过程，导致新疆北部沿天山及天山山区的持续降温及大到暴量的雨转雪过程。虽然新疆寒潮天气的研究较多，但是对强冷空气的源地和强冷空气的活动预报不够精准。新疆老一辈预报专家从大型环流形势角度对寒潮天气进行了细致分析，1986年出版的《新疆短期天气预报指导手册》中揭示了新疆寒潮的大尺度环流和演变特征 [ 18 ]，但是新疆范围广，还未形成当前新资料技术条件下的寒潮精细化和定量的评估能力，缺乏利用新资料预报降温幅度和最低温度的定量方法，寒潮精细化强度评估能力亟待增强。进入21世纪，气象工作者继续对寒潮进行研究，赵俊荣等 [ 19 ]、李海花等 [ 20 ] 开展了2008年4月天山北坡和北疆北部一次强寒潮天气的成因分析，张林梅等 [ 21 ] 应用实况和T213物理量场分析了2009年2月阿勒泰寒潮天气的强降温及降水原因，庄小翠 [ 22 ] [ 23 ] 等分析了新疆寒潮天气及预报指标，李海燕等 [ 24 ] 总结了新疆一次超极地路径的寒潮天气特征。陈豫英等 [ 25 ] 揭示了宁夏境内一场寒潮的影响系统配置、冷空气路径，李效珍等 [ 26 ] 根据历史资料分析了大同地区几类寒潮天气的气象条件和预报着眼点；高振荣等 [ 27 ] 得出高空急流在甘肃河西寒潮爆发的作用，孙玉莲等 [ 28 ] 对比分析了甘肃临夏地区2次寒潮天气的成因，赵玉广等 [ 29 ] 分析了河北的寒潮天气的形势特征和预报着眼点。 阿勒泰市位于新疆北部，地处中纬度地区，四季分明，研究日气温变化特征极具代表性，为当地防御寒潮过程的不利影响，尤其是在春季，但目前寒潮过程的业务评估产品无法满足社会公众服务的需求，关于寒潮降温过程气候评价的研究较少，不能定量评估寒潮过程的发生次数和强度。本文以阿勒泰市为研究区域，分析表征寒潮降温过程强度的指标，根据量化指标客观判识阿勒泰市春季寒潮降温过程的频数和强度，深入研究阿勒泰市寒潮降温过程的基本规律，对寒潮过程的强度进行定量评估研究，以期为提升阿勒泰市灾害防御水平提供技术支持。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 资料来源 选取阿勒泰基准气候站日最低气温资料，资料长度从1954年到2017年的春季(每年2月26日至5月31日，共计63年)。阿勒泰市的春季为3~5月，即3月1日至5月31日。而根据《寒潮等级》(GB/T21987-2008)中的规定，寒潮的降温幅度涉及时间尺度包括24 h、48 h和72 h，即2月28日至3月1日(平年) 24 h最低气温降幅 ≥ 8.0℃，或2月27日至3月1日48 h最低气温降幅 ≥ 10.0℃，或2月26日至3月1日低气温降幅 ≥ 12.0℃，且3月1日最低气温 ≤ 4.0℃，则为一次寒潮降温过程。根据本文的研究需要上述时段的寒潮天气过程均可算发生在3月(即春季)的寒潮过程，因此资料时段为每年的2月26日开始。 2.2. 研究方法 2.2.1. 寒潮过程定义 降温剧烈是寒潮天气的基本要素，本文定义了阿勒泰站寒潮降温过程的系列要素强度特征指标，包括降温日和降温过程要素，即降温过程初日、降温过程终日、降温持续日数、过程降温幅度、过程最大24 h、48 h和72 h降温幅度及过程最低气温和过程最低气温距(表1)。 Table 1 Definitions of various cooling concept 名称 定义 降温日 气象观测站日最低气温较前一日下降，即当日ΔT24 < 0.0℃，定义为一个气温下降日，简称降温日。 降温过程、降温初日、终日 气象观测站24h变温ΔT24由≥0.0℃转为<0.0℃的第一日定义为降温过程初日，持续至ΔT24再次≥0.0℃的前一日定义为降温过程终日 持续日数 降温初日至终日的日数定义为降温过程持续日数 最大24 h降温幅度 降温过程中ΔT24最低值 最大48 h降温幅度 降温过程中ΔT48最低值，如降温过程持续时间不足2 d，则过程48 h最大降温幅度不统计 最大72 h降温幅度 降温过程中ΔT72最低值，如降温过程持续时间不足3 d，则过程72 h最大降温幅度不统计 最低气温 过程终日的日最低气温 最低气温距平 过程终日的日最低气温与同日多年平均值之差 表1. 各类降温概念定义 《寒潮等级》(GB/T21987-2008)中定义了某地(单站)寒潮标准：以日最低气温为指标，某气象观测站24 h降温幅度达到或超过8.0℃ (或48 h降温幅度达到或超过10.0℃，或72 h降温幅度达到或超过12.0℃)，同时日最低气温降至4.0℃或以下，记为一次寒潮过程。可见，《寒潮等级》定义了单站或区域“寒潮日”的标准，本文借鉴毛炜峄 [ 30 ] [ 31 ] 等从降温过程角度判识单站寒潮过程及其等级，将寒潮过程最大24 h、48 h和72 h降温幅度及过程最低气温作为指标，并借鉴《寒潮等级》(GB/T21987-2008)中寒潮过程的判识标准，确定单站寒潮过程。 2.2.2. 寒潮过程发生频数及强度特征指标统计标准 某月(或某旬)寒潮过程发生频数的统计标准为：寒潮降温过程的开始日期与结束日期在同一月(旬)内，则记录该月(旬)出现1.0次寒潮过程；若寒潮降温过程的开始日期和结束日期在相邻的两个月(旬)，则两个月(旬)分别记录出现0.5次寒潮过程。某月(旬)寒潮过程强度特征指标的统计标准为：寒潮降温过程的开始日期与结束日期在同一月(旬)内，则此次寒潮过程强度特征量参与该月(旬)寒潮强度指标统计；若寒潮降温过程的开始日期和结束日期分别在两个相邻月(旬)，则计算两个月(旬)的寒潮要素强度指标时均考虑此次寒潮过程的贡献。 2.2.3. 寒潮过程强度标准化指数 标准化强度指数：计算寒潮过程各单要素特征量序列的标准化值，再根据标准化值排序，确定寒潮过程单要素强度的排序。将选取的各单要素标准化值的等权重和作为综合强度指数I Y ，再根据I Y 排序确定寒潮过程综合强度的排序，客观、科学的反应一次寒潮过程的强度。
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user: 5. 春季各级别寒潮过程强度变化 根据逐年春季各级别寒潮过程综合强度指标I Y 的平均值分析，近64a阿勒泰市一般寒、强寒潮和特强寒潮过程综合强度指数平均值分别平均每10a减少0.013、每10a减少0.025和每10a减少0.134，与自然数序列的线性相关系数分别为0.03、0.06和0.343，其中一般寒潮和强寒潮过程的线性相关系数未通过显著性水平检验，特强寒潮过程的线性相关系数通过了0.01的显著性检验。综合强度指数I Y 越大寒潮强度越大，所以近64a阿勒泰市春季一般寒潮、强寒潮和特强寒潮过程强度呈减弱的趋势，其中一般寒潮和强寒潮过程强度减弱不显著，特强寒潮过程强度减弱显著(图1)。 除了将逐年春季寒潮过程综合强度指标I Y 求平均值来分析寒潮过程强度变化规律以外，还可将每年春季各级别寒潮过程中挑出最强寒潮综合强度指数，从而分析各级别寒潮过程强度变化特征。分析发现，近64a阿勒泰市一般、强和特强寒潮过程综合强度指数平均值分别平均每10a减少0.066、每10a减少0.081和每10a减少0.214，与自然数序列的线性相关系数分别为0.122、0.133和0.394，与综合强度指标I Y 的平均值相似，一般寒潮和强寒潮过程的线性相关系数未通过显著性水平检验，特强寒潮过程的线性相关系数通过了0.01的显著性检验。即近64a阿勒泰市春季一般寒潮和强寒潮过程强度减弱但不显著，特强寒潮过程强度呈减弱的趋势，且显著(图2)。 图1. 近64a阿勒泰市春季各级别寒潮综合强度指数平均值变化 图2. 近64a阿勒泰市春季各级别寒潮综合强度指数最大值变化 可见上述2种方法判别春季一般寒潮和强寒潮过程强度均为强度呈减弱的趋势，但不显著；而特强寒潮过程为强度减弱且显著。
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user: 6. 结论 1) 以寒潮天气过程降温幅度标准化指数I A 为指标，强度从大到小排列前十位的过程中，一般寒潮和强寒潮过程各月分布比较均匀，特强寒潮过程全部出现在3月。 2) 以寒潮天气过程最大24 h、48 h和72 h降温幅度标准化指数I 24 h 、I 48 h 和I 72 h 为指标，强度从大到小排列前十位的寒潮过程中一般寒潮过程出现在3月的分别有2次、1次和4次，出现在4月的均为3次，出现在5月的分别有5次、6次和3次；强寒潮过程出现在3月的分别有6次、6次和5次，出现在4月的分别有2次、2次和3.5次，出现在5月的分别有2次、2次和1.5次；特强寒潮过程全部出现在3月。 3) 以寒潮天气过程最低气温标准化指数I TD 为指标，强度从大到小排列前十位的各级别寒潮过程全部出现在3月。以寒潮天气过程最低气温距平标准化指数I JP 为指标，强度从大到小排列前十位的寒潮过程中一般寒潮过程中4次出现在4月，6次出现在5月；强寒潮和特强寒潮过程均有9次出现在3月，1次出现在4月。 4) 以各级别寒潮过程强度综合评估指标I Y 为指标，强度从大到小排列前十位的一般寒潮过程3月只出现了1次，4次出现在4月，5次出现在5月；排列前十位的强寒潮过程中8次出现在3月，2次出现在4月；排列前十位的特强寒潮过程中9次出现在3月，1次出现在4月。 5) 春季一般寒潮和强寒潮过程强度均为强度呈减弱的趋势，但不显著；而特强寒潮过程为强度减弱且显著。
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user: 摘 要 可逆的数据库水印方法是保护数据库版权的重要手段。然而，大多数现有的数据库水印方法会在很大程度上修改原始数据，导致数据质量下降；部分方法增加辅助数据导致存储空间增大，或是只能用于数值型数据库，实用性差。在本文中，我们提出了一种健壮且可逆的数据库水印技术，使用遗传模拟退火算法和直方图移位水印，用于数值关系数据，同时采用同义词替换和算术编码对文本数据进行水印添加。利用遗传模拟退火算法为分组数据库选择最佳密钥，将预测误差的直方图进行移位，以更好地嵌入水印。同义词替换和算数编码则可以有效地在文本信息中加入水印。分析显示，我们的方法不但可以增强数据库安全，并可以减少数据质量损失。 关键词 :数据库水印，遗传模拟退火算法，直方图移位，同义词替换 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 当前，关系数据库得到了广泛的使用 [ 1 ]。但是，数据库的创建、传输和共享显著增加的同时带来了如数据盗窃、非法复制和侵犯版权的安全风险。近年来，即使在数据敏感的领域，如医疗保健领域，也经常发生数据库泄漏事故的报道 [ 2 ]。从历史上看，水印技术已被用于确保各种数据格式(例如，图像，视频和音频)的所有权保护和防篡改。数据库加水印是一种相对较新的技术，将消息嵌入通常独立且离散的数据库记录中。数据库水印由Agrawal和Kiernan于2002年首次引入 [ 3 ]。此后，国内外学者提出了几种方法 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。 在 [ 4 ] 中，提出了一种鲁棒的持久性水印方法，该方法同时嵌入了私人和公共水印。根据水印是否对数据库数据进行了任何更改，水印技术可分为两类：基于失真的水印和无失真水印 [ 8 ]。可逆水印可以看作是水印的一种特例，它不仅可以成功地提取嵌入的水印，而且可以完全还原出原始载体。当前，它在军事通信，医疗保健，政府安全通信和执法方面越来越受到关注。 关系数据库的第一个可逆水印方案是在2006年提出的 [ 9 ]，其中直方图扩展用于可逆数据库水印。但是，这种方法对于强大的攻击并不可靠。2008年，基于差异扩展的水印(DEW)被提出。文献 [ 10 ] 的工作能够以可逆的方式给数据库加水印。Bhattacharya和Cortesi在2009年提出了一种方法 [ 11 ]，将元组划分为置换后嵌入水印。但是，考虑失真约束时，DEW的嵌入率会大大降低。在 [ 12 ] 中，遗传算法(GA)被用来设计鲁棒的密钥方法。然后，一种基于差分扩展水印(GADEW)技术的遗传算法被提出，作为一种健壮且可逆的数据库水印解决方案 [ 13 ]。 [ 14 ] 中提出了一种新的可逆数据库水印方法，该方法将DEW与萤火虫算法(FFA)相结合，FFA选择最佳属性值以产生较低的失真并增加水印容量。尽管FFADEW最小化了数据失真并增加了水印容量，但是信息失真仍然很严重。2019年 [ 15 ] 提出了遗传算法和直方图移位算法GAHSW，但是其只适用于数值型数据库，实用性较差。同时其使用生成主键，前期计算量非常大。 现有的文本可逆水印方法主要存在两个问题：水印嵌入容量低、附加信息共享量大。针对这两个问题， [ 16 ] 从无损数据压缩的角度提出了一种基于自适应二进制算术编码的可逆自然语言水印算法。所提出的方法首先在每个同义词集中仅对具有最大词频的两个词进行编码，从而实现出现在封面文本中的同义词的二进制。由于封面文字中频率较高的同义词的数量远远多于频率较低的同义词 [ 17 ]，量化封面文字中的同义词产生的二进制序列严重不一致，因此存在很大的冗余空间，可以提供压缩的可能性。从这一观点出发，选择自适应二进制算术编码来无损地压缩二进制同义词序列。然后，将压缩的二进制化同义词序列附加水印和一些其他信息通过同义词替换嵌入到封面文本中。通过对水印文本中的同义词值进行解码来提取水印，同时可以通过使用算术编码对提取的压缩数据进行解压缩来恢复原始同义词。 我们通过对现有的数值型水印方法进行优化，同时结合文本水印方法，构造了一种新的数据库水印方法GHSA。通过实验表明，在数值与文本并存的实际数据库上，该方法的鲁棒性更强，安全性更高，并且该方法适用范围更全面，更适合实际生产生活应用。 本文第2节阐述了我们方法所用的相关知识，第3节具体阐述了我们使用的数据库水印方案流程，第4节提供对比实验结果进行验证，最后我们在第5节得出结论。
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user: 2. 相关知识 2.1. 遗传模拟退火算法GASA 遗传模拟退火算法GASA [ 18 ] 是将遗传算法GA与模拟退火算法SA相结合构成的一种优化算法。遗传算法的局部搜索能力较差，但把握搜索过程总体能力较强；而模拟退火算法具有较强的局部搜索能力，并能使搜索过程避免陷入局部最优解。但是模拟退火算法对整个搜索空间状况了解不多，不便于使搜索过程进入最有希望的搜索区域，效率不高。将遗传算法和模拟退火算法相结合，互相取长补短，可以成为性能优良的全局搜索算法。其特点有： 1) GASA是标准GA，SA和并行SA的统一结构。 2) GASA是一个两层并行搜索结构，进程层次上在各温度下串行依次进行GA和SA搜索，其中SA的初解来自GA的进化结果，SA抽样后的解又成为GA进一步进化的初始种群。 3) GASA利用了不同的邻域搜索结构，混合算法过程中包含了GA的复制，交叉，变异和SA的状态产生函数等不同的搜索结构，增强了算法在解空间的探索能力和效率。 4) GASA搜索行为可控，混合策略的搜索行为可以通过退温历程加以控制。 5) 混合策略利用了双重准则，抽样稳定准则可以判定各温度下算法的搜索行为，算法终止准则可以判定优化性能的变化趋势和最终优化性能。 由此可见，GASA结合了两者的特点，使各自的搜索能力得到补充。GASA算法具体步骤将在第3节详细展开。 2.2. 直方图移位HSW 直方图移位于2006年首次用于数据库水印 [ 9 ]。 [ 15 ] 改进了直方图移位方法，使得该方法能更好解决水印嵌入失真问题。在HS中，使用预测变量来创建要素元素以进行扩展嵌入。 假设我们有一个属性值y和嵌入一个比特位值ω。首先我们使用公式(2.1)计算预测变量： y ^ = min [ j ] + max [ j ] 2 (2.1) 其中j为属性列的标注，然后，使用公式(2.2)计算预测误差以构造直方图： p e = y − y ^ (2.2) 在HS嵌入之前，根据直方图中的预测误差的绝对值确定具有非零频率的峰值。我们表示峰值为 ，使用数组pa存储所有p，并将其用于水印提取和数据恢复。我们使用公式(2.3)计算新的相关预测误差 p ′ e ： p ′ e = { p e + 1 ，   p e ≥ p + 1 p e − 1 ，   p e ≤ − ( p + 1 ) p e ，   p e = p ，   ω = 0 p e + 1 ，   p e = p ，   ω = 1 p e ，   p e = − p ，   ω = 0 p e − 1 ，   p e = − p ，   ω = 1 (2.3) 然后，我们使用公式(2.4)计算新的属性值 y ′ ，完成水印嵌入： y ′ = p ′ e + y ^ (2.4) 通过峰值数组pa以及其他辅助信息，我们可以将水印值 y ′ 还原为原始属性y，并取得水印嵌入位ω。还原操作即为嵌入操作的逆操作，将在第3节给出。 2.3. 同义词替换和算术编码SSAC 我们使用的文本水印方法为 [ 16 ] 提出的同义词替换和算术编码SSAC。其采用的同义词量化规则定义为：如果同义词集中的同义词是频率最高的同义词MFS，它将被编码为“0”；如果是频率第二高的同义词SMFS，则将其编码为“1”；否则，将其视为没有编码值的普通单词。由MFS和SMFS的编码值组成的二进制序列应具有可压缩的空间，以有效地压缩为较短的二进制序列。通过自适应二进制算术编码，可以对封面文本中同义词的编码值进行压缩，然后可以无损地对其进行解压缩以恢复原始同义词。如果将压缩的二进制序列与水印信息一起嵌入到封面文本中，则可以从水印文本中可逆地恢复封面文本。由于每个同义词至少可以嵌入到一个比特信息中，因此当添加的二进制同义词序列的压缩二进制水印信息比封面文本中的原始二进制同义词序列短时，它们可以通过同义词替换成功嵌入。我们将在第3节给出文本水印添加的具体过程。
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user: 3. 数据库水印方案GHSA 本节分为三个部分，3.1节介绍遗传模拟退火算法GASA的流程，3.2节介绍对数值型数据的整体算法操作，3.3节介绍对文本数据的同义词替换和算术编码SSAC水印增加和提取算法操作。 3.1. 遗传模拟退火算法GASA 与遗传算法的总体运行相类似，遗传模拟退火算法也是从一组随机产生的初始解(初始群体)开始全局最优解的搜索过程，他首先通过选择，交叉，变异等遗传操作产生一组新的个体，然后再独立地对所产生的各个结果个体进行模拟退火，将其结果作为下一代群体中的个体。过程反复迭代进行，直至满足条件为止。下面给出模拟退火算法的流程描述： 3.2. 数值型数据整体操作 首先我们应用GASA算法获取最适合数据库分组的密钥K S ，这属于我们的前期工作。然后，我们选择数据库中部分文本型数据属性列(必须非空)，根据这些文本型数据生成主键PK。具体操作可以选择很多种方法，这里我们选择将文本数据转换为十六进制并将其重复循环，直至生成统一长度的主键值，长度可以由用户自己确定，但是要确保主键的长度满足互不重复的保障条件。在我们进行数据库水印提取的时候我们只要确定是哪几个属性列以及生成方法就可以确定主键，在传输过程中主键不会进行传输，节省了存储空间，同时，避免因主键被恶意删除使得水印无法恢复，从而无法确认的问题。 然后，应用该密钥，使用公式3.1对数据库的数据进行分组： n u = H ( K s | H ( K s | t u . P K ) ) mod N g (3.1) 最后采用第2节介绍的HSW直方图移位法对数值型数据加水印。其具体算法如下所示： 其中，D代表数据库，z为用户输入的数值，其小于用户数据库数值型数据的数量。 数据库水印的提取和数据恢复是上述过程的逆过程。我们的方法在添加水印过程中并未对最大值和最小值进行变换，所以水印增加前后， y ^ 的大小是不变的，在增加了水印的数据库中存放的值为 y ′ ，由此，根据公式(3.2)，我们可以计算得到 p ′ e ： p ′ e = y ′ − y ^ (3.2) 将 p ′ e 与pa数组中存储的p相比较，我们可以通过公式(3.3)来恢复原始数据： y r = { y ′ − 1 ，       p ′ e ≥ p + 1 y ′ ，               p ′ e = p y ′ + 1 ，       p ′ e ≤ − ( p + 1 ) (3.3) 由公式(2.3)可知，如果 p ′ e = p ，有水印位ω为0，如果 p ′ e = p + 1 或是 p ′ e = − ( p + 1 ) ，则水印位ω为1。至此，水印数据也被提取出来，原始数据库也恢复完成了。 水印提取数据库恢复的具体算法步骤在此不再给出，如果有兴趣可以参考[文章1]的解密步骤，我们的方法与其方法在数值型水印提取过程大致相同。 3.3. 文本数据水印的增加和提取 信息嵌入过程完成后生成水印文本，并将压缩后的同义词序列与水印信息一起嵌入。SSAC文本水印的增加和提取流程如下。 1) 同义词识别。遍历文本并检索准备好的同义词数据库，如果单词是MFS或SMFS，则将其识别为同义词。 2) 二进制量化。将识别出的同义词量化为二进制序列。如果存在同义词，则获得n位同义词序列Q。 3) 压缩。通过采用自适应二进制算术编码将Q压缩为较短的m位二进制序列Q'。由此可以获得一些冗余空间来容纳附加水印信息。 4) 水印信息二进制化。水印信息也根据其字符的ASCII值转换为二进制序列。 5) 附加信息估计。为了将压缩的同义词序列Q'与水印信息M区分开来，当将它们串联在一起嵌入到文本中时，应将其长度记录并发送给接收者。 6) 嵌入式信息生成。附加信息与Q'和水印信息M串联，形成一个完整的嵌入式信息S。 7) 比较。将嵌入信息S与原始同义词序列Q相比较，找到某些对应位置的不匹配值。 8) 同义词替换。对于不匹配的位置，原始同义词将被其同义词替换，该同义词的编码值等于嵌入的信息位。匹配位置不会进行替换。当所有嵌入的信息位都嵌入后，带水印的文本生成完成。 带水印的文本将被发送到接收方，接收方可以提取水印信息并恢复原始封面文本而不会产生任何失真。由于同义词数据库共享，所以接收方可以很容易完成同义词的统计并进行二进制量化。在得到同义词序列 与水印信息 的长度后，接收方可以轻易完成水印提取和数据恢复，该过程即为水印添加的逆过程。
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user: 4. 实验结果与分析 本文实验采用四个随机生成的数据集对设计的算法进行实验验证。随机生成的两个数据集分别包含80条，120条和200条记录。我们从效率和鲁棒性两个方面对本方法与已知的数据库水印方法进行对比。 4.1. 效率对比 首先我们对存储效率进行分析。可知在数据库属性列越少的情况中，使用文本属性生成主键提高的存储效率就越大。同时，因为不用在传输过程中传输主键，通信效率也进一步提高了。 之后我们对遗传模拟退火算法GASA进行效率分析，将其与遗传算法GA，模拟退火算法SA，并行模拟退火算法PSA相比较。实验初始条件设置种群数为10，交叉变异概率为0.99和0.9，指数退温速率为0.9，退温条件为最优值连续20步不变。最终我们采用平均优化值的波动率即相对误差作为指标。 图1. 不同算法的扰动率对比 我们在三个数据库上都做了实验分析，由图1可知，遗传模拟退火算法GASA的扰动率远低于其他算法，说明其结果较好，作为密钥时计算效率更高。 4.2. 鲁棒性对比 我们采用通用的数据库增加，删除，修改三个攻击方式进行测试遗传算法和直方图位移法GAHSW，文本水印嵌入法SSAC及我们提出的综合水印法GHSA三者的鲁棒性。我们采用被破坏的水印位数与水印总体位数比值ω作为错误率来估计三种方法的鲁棒性。 首先，我们使用数据库增加攻击，我们向数据库增加随机生成的数据和部分数据修改后的数据。由实验结果可知，对于GAHSW和我们提出的GHSA方法来说这两种攻击方式均不会奏效，但是修改后的文本数据可能会对文本水印方法产生一定的破坏效果。图2是在200条数据记录的数据库中随着增加修改后文本数据的数量三种方法ω的变化。 其次我们使用数据库删除攻击。在三个数据库案例中，我们分别实行不同程度的删除攻击，然后取三个数据库收到删除数据后错误率的平均值进行分析，如图3所示。可见我们的方法比其他两种效果都要好。 最后我们使用数据库修改攻击，在三个数据库上删除20%，40%，60%，80%数据并检测出错误率，之后取平均值，如图4所示。可见我们的方法也优于另两种方法。 综上所述，我们可以认为我们的GHSA方法在安全性能上优于现有的数据库水印方法。 图2. 三种方法在数据增加情况下的错误率对比 图3. 三种方法在删除数据情况下的错误率比较 图4. 三种方法在修改数据情况下的错误率比较
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user: 5. 结论 我们将优化后的数值型水印方法与文本水印方法相结合，构造了一种新的数据库水印方法。通过理论分析与实验验证，在数值与文本并存的实际数据库上，该方法的鲁棒性更强，安全性更高，并且该方法适用范围更全面，更适合实际生产生活应用。
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user: 摘 要 学习能力是在校大学生的核心竞争力。大学生学习能力培养是高等教育改革与发展的使命之一，是提高大学生综合竞争力的重要途径。然而，影响大学生学习能力的因素众多并且复杂，从哪些方面提高在校学生学习能力成为一个难题。为了辅助高校更好地提高教学效果，帮助学生提高自身的学习能力，设计了大学生学习能力调查问卷并向在校大学生发放，从而整理获得基础数据，然后在设计的粗糙集属性约简算法的基础之上，利用多粒度粗糙集理论的悲观粒度约简算法和乐观粒度约简算法，从多粒度的角度从众多因素中挖掘出影响大学生学习能力的关键因素，从而辅助学校优化现有的教学体制和制定相关学习策略，有针对性地帮助大学生提高自身的学习能力，提高学生的核心竞争力。 关键词 :多粒度粗糙集，学习能力，粒度约简 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着国际竞争的加剧和科学技术的迅猛发展，迫切要求高校既要培养学生系统的科学文化知识，又培养学生独立学习和自主创新的能力。《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020)》中强调，要“优化知识结构，丰富社会实践，强化能力培养。着力提高学生的学习能力、实践能力、创新能力，教育学生学会知识技能，学会动手动脑，学会生存生活，学会做人做事，促进学生主动适应社会，开创美好未来。” 学习能力是指以快捷、简便、有效的方式获取准确知识、信息，并将它转化为自身能力的本事。学习能力表征了个体对外界变化的态度，体现了个体在社会生活中的生存能力，是大学生发现和解决问题的本质能力 [ 1 ]。因此，利用基于粗糙集的粒度约简算法发掘影响大学生学习能力的关键因素，帮助高校管理者更具针对性地提高大学生的学习能力，提高学生的综合素质，具有重要的研究意义。 粗糙集理论是波兰学者Z. Pawlak在1982年提出的一种能够有效处理不精确和不确定信息的数学工具 [ 2 ] [ 3 ]。它通过知识约简，导出问题的决策或分类规则，从而发现隐含的知识，揭示潜在的规律。粗糙集理论最突出的优点是不需要数据的额外信息，“让数据自己说话”，所以对问题的描述或处理较为客观 [ 4 ]。近年来，在数据挖掘、机器学习与知识发现、决策支持与分析等领域取得了广泛而成功的应用。然而，经典粗糙集是基于单粒度和单层次的，无法从多粒度和多层次对数据进行处理，因此钱宇华等 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 引入多粒度粗糙集，对数据进行处理。悲观多粒度粗糙集的约简算法强调“求同排异”，目标概念通过多个等价粒空间来近似描述，在多个独立的粒空间中，某个对象所处的信息粒只有全部包含在目标概念中才能将其放入下近似 [ 8 ] [ 9 ]，其上近似则定义为目标概念补集的下近似的补集。乐观多粒度粗糙集的约简算法强调“求同存异”，在任意一个粒度空间上进行的决策与其他粒度空间没有关系，不会影响其他粒度空间上进行的决策，也不会受到其他粒度空间上决策的影响 [ 10 ] [ 11 ]。 我们首先设计学习能力调查问卷表，然后向大一到大四的在校大学生在线发放问卷以收集数据得到决策表，删除不完整数据。对于最终保留的有效数据，基于多粒度粗糙集，从乐观和悲观两个方面对数据进行约简，通过粒度约简删除了冗余的粒度，从多粒度的角度挖掘出影响大学生学习能力的关键因素，从而辅助学校优化现有的教学体制和制定相关学习策略，提高学生的核心竞争力。
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user: 2. 多粒度粗糙集的基本概念 在经典的粗糙集理论中，论域上的任一概念是由单个不可分辨二元关系导出的单个粒度空间中的知识粒来近似表示的，通过下上近似集的形式来逼近。多粒度粗糙集将单个不可区分二元关系导出的单个粒度空间，扩展到由一组二元关系导出的多个粒度空间，采用多个粒度空间中的知识粒来近似表示未知的概念 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]。 定义1：设 S = ( U ， A T ∪ D ， V ， f ) 是一个完备决策信息系统，U为论域，A为定义在论域上的条件属性集， A 1 ⊆ A ， A 2 ⊆ A ， ⋯ ， A m ⊆ A T 。对于任意 X ⊆ U ，乐观多粒度粗糙集下，上下近似的定义为(“O”为“乐观”)： ∑ i = 1 m A i O _ ( X ) = { x : [ x ] A 1 ⊆ X ∨ [ x ] A 2 ⊆ X ∨ ⋯ ∨ [ x ] A m ⊆ X ， x ∈ U } ∑ i = 1 m A i O ¯ ( X ) = ~ { ∑ i = 1 m A i O _ ( ~ X ) } 定义2：设 S = ( U ， A T ∪ D ， V ， f ) 是一个完备决策信息系统，U为论域，A为定义在论域上的条件属性集， A 1 ⊆ A ， A 2 ⊆ A ， ⋯ ， A m ⊆ A T 。对于任意 X ⊆ U ，悲观多粒度粗糙集下，上下近似的定义分别为(“P”为“悲观”)： ∑ i = 1 m A i P _ ( X ) = { x : [ x ] A 1 ⊆ X ∧ [ x ] A 2 ⊆ X ∧ ⋯ ∧ [ x ] A m ⊆ X ， x ∈ U } ∑ i = 1 m A i P ¯ ( X ) = ~ { ∑ i = 1 m A i P _ ( ~ X ) }
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user: 3. 基于信息量的多粒度约简 实际应用中，多个粒度之间往往存在冗余。基于信息量的多粒度约简是通过计算每个粒度的信息量对粒度进行约简。 定义3：设 S = ( U ， A T ∪ D ， V ， f ) 是一个完备决策信息系统， A 1 ， A 2 ， ⋯ ， A m ⊆ A T ， A = { A 1 ， A 2 ， ⋯ ， A m } ， U / D = { Y 1 ， Y 2 ， ⋯ ， Y r } ，则悲观多粒度下的信息量为： I ( A | D ) = 1 − 1 | U | 2 ∑ j = 1 r | ∩ A i ∈ A A i _ ( Y j ) | 2 定义4：设 S = ( U ， A T ∪ D ， V ， f ) 是一个完备决策信息系统， A 1 ， A 2 ， ⋯ ， A m ⊆ A T ， A = { A 1 ， A 2 ， ⋯ ， A m } ， U / D = { Y 1 ， Y 2 ， ⋯ ， Y r } ，粒度 A i 在粒度A中的定义为： S G F ( A i ， A ) = I ( A | D ) − I ( A − ( A i ) | D ) 算法如下： 输入：决策信息系统 S = ( U ， A T ∪ D ， V ， f ) ，U为全体对象， A 1 ， A 2 ， ⋯ ， A m ⊆ A T ， 。 输出：决策信息系统的一个悲观下粒度约简C。 步骤1：对每一个 A i ∈ A ，计算 U / A i 和 U / D 。 步骤2：对每一个基于单粒度的粒度空间 U / A i ，和 ∀ Y j ∈ U / D ，计算 A i ( Y j ) 。 步骤3：首先令B为空，然后对任意 A i ∈ A ，计算重要度 S G F ( A i ， A ) ，将使 S G F ( A i ， A ) > 0 的 A i 增加到粒度集B。 步骤4：如果 I ( B | D ) = I ( A | D ) ，则 C = B ，转到步骤5；否则令 B 1 = A − B ，对 ∀ A i ∈ B 1 ，计算信息量 I ( B ∪ { A i } | D ) − I ( B | D ) ，将使信息量增加到最大的粒度 A i 增加到粒度集B中， B 1 = B 1 − { A i } ，转到步骤4。 步骤5：输出粒度约简结果C，算法结束。 乐观多粒度粗糙集算法和悲观的类似，在此不再赘述其算法步骤。
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user: 4. 实验分析 通过在网上查阅资料，阅读文献等途径收集总结了一些可能影响高校学生学习能力的因素，以此为基础，设计了高校大学生学生能力调查问卷。经过老师指导和部分被调研者的反馈，修改并确定了最终的问卷。问卷包括“基础信息”、“个人因素”、“家庭因素”和“社会因素”共四个粒度因子，“学习能力”一个决策因子。问卷采用线上分发的形式，共发放102份，实际使用73份。问卷设计方面，共28道选择题，选项1~2是基础信息，包含“性别”和“年级”；选项14~18是个人因素，包含如“自我标准”、“自我反思”、“自制力”“目标明确性”和“学习主动性”；选项19~23是家庭因素，包含“父亲文化程度”、“母亲文化程度”、“城市或农村户口”、“家庭和谐度”和“家庭月收入”；选项24~28是社会因素，包含“班级学习氛围”、“朋友学习状态”、“是否恋爱”、“老师关怀”和“学校关怀”；选项3~13是学生学习能力判定因素，各选项得分总和为决策值，代表高校学生学习能力的高低，粒度结构如表1所示。 基于乐观粗糙集的属性约简算法，结果显示：“个人因素”，“家庭因素”和“社会因素”是影响高校学生学习能力的关键因子。而基于悲观粗糙集的属性约简算法，只有“基础信息”是影响着高校大学生学习能力高低的，约简结果如表2。 在乐观多粒度粗糙集中，在任意一个粒度空间上进行的决策与其他粒度空间没有关系，不会影响其他粒度空间上进行的决策，也不会受到其他粒度空间上决策的影响，因此“个人因素”，“家庭因素”和“社会因素”都是影响高校学生学习能力的关键因子，数量较多。而在悲观多粒度粗糙集算法中，一个对象属于某个目标概念的下近似，要求粒度集合中的每个粒度上都要满足这个对象的等价类包含于目标概念，这个要求较为严格，所以关键因子仅有“基础信息”一个。 Table 1 Multi-granularity structur 基本信息 个人因素 家庭因素 社会因素 性别 自我标准 父亲文化程度 班级学习氛围 年级 自我反思 母亲文化程度 朋友学习状态 自制力 城市或农村户口 是否恋爱 目标明确性 家庭月收入 老师关怀 学习主动性 家庭和谐度 学校关怀 表1. 多粒度结构 Table 2 Result of granularity reductio 乐观多粒度约简 个人因素 家庭因素 社会因素 悲观多粒度约简 基础信息 表2. 粒度约简结果
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user: 5. 结束语 本文针对高校学生学习能力设计并分发调查问卷，收集和整理数据。分别使用基于多粒度粗糙集的乐观粒度约简算法和悲观粒度约简算法对数据进行处理，得出与学习能力相关的因素。基于乐观多粒度粗糙集的属性约简算法时，“个人因素”，“家庭因素”和“社会因素”对高校学生的学习能力影响显著；而使用基于悲观多粒度粗糙集的属性约简算法，只有“基础信息”这一因子影响较为显著。实验结果可以为高校在教育改革过程中更有针对性地提高学生的学习能力和学校的教学水平提供帮助。
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user: 摘 要 针对涉电安全工作与治理工作的增强现实展示应用，需要在移动平台上实现快速平面识别和位置姿态估算，并且叠加虚拟场景与实际平面联动的需求，提出一种快速而高效的三维平面物体识别和跟踪算法。同时，为了解决物体识别和跟踪过程中的数据抖动问题，采用了Butterworth滤波器构建了位置和姿态数据的后处理平滑功能模块，以极低的系统延迟为代价，将输出的结果数据进行了平滑和防抖动处理。实验表明，该方法可以快速、低延迟、无抖动地将虚拟电站培训场景与摄像头呈现的现实画面叠加渲染，实现虚实结合的展示效果，从而满足了实际使用中的需要。 关键词 :增强现实，平面跟踪，防抖动，滤波 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 增强现实(Augmented Reality)，简称AR，已经成为各行各业必不可少的一种展示技术手段。基于AR技术的展示工程，通常需要首先确定一个位置标记(Marker)，例如，通过摄像头画面识别和跟踪一张二维码或者图片，计算得到它在空间中的位置和姿态信息，然后，基于这个位置姿态信息去叠加显示虚拟场景。识别和叠加显示的过程一般都是在同一台智能手机上完成的，当用户操作手机通过不同角度来观察标记物体时，虚拟场景也会随之发生位置和角度的变化，并始终保持正确的叠加状态，形成虚实结合的展示效果。 随着AR技术的不断发展，近年来已经逐渐涌现出各种无标记物(Markerless)的跟踪算法，例如，通过摄像头画面的移动来确定目标的空间和几何关系，然后计算得到摄像头的实时位置姿态信息，用于后续的虚实结合应用。但是，与基于标记物的方法相比，无标记物的方案很难保证始终稳定的位置姿态输出，而是存在着数据在一定范围内跳动的问题。在展示效果上会反映为虚拟画面的抖动，这对于用户来说无疑是一种非常不舒服的视觉体验。 传统的信号过滤和防抖算法是基于Kalman滤波方法实现的，这种方法可以使输出结果的曲线更平滑，但是需要提前记录多帧数据并结合在一起运算出新的结果，因而造成系统的画面延迟和帧率降低的问题。另一种可行的防抖方法是构建一系列预置的关键数据帧，然后，将实时输出的位置姿态与数据帧中的数据进行匹配，在不降低帧速率的前提下得到一个稳定的输出结果。但是，这种方法可能会造成数据的不连续问题，在用户移动摄像头并从其它角度观察虚实叠加的效果时，会造成“跳帧”的问题。 我们研究了一种快速的无标记点三维平面识别算法，这样可以迅速帮助我们找到虚拟场景叠加的位置和角度，并实现AR显示的需求。同时，基于该算法实现基于Butterworth滤波器的位置姿态数据防抖算法。与Kalman滤波器兼具跟踪的效果不同，Butterworth滤波器专注于噪声数据的去除，因此，防抖计算的效果更好，系统延迟几乎可以忽略不计。
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user: 2. 无标记点的三维平面追踪算法 2.1. 图像特征的实时提取方法 通过一台普通手机的摄像头画面来完成全部的实时AR跟踪算法功能，它可以被理解为一个针孔相机的模型，如图1所示： 图1. 针孔相机模型 其中O为摄像机原点，P (x C ， y C ， z C )为相机空间坐标系中的任意一点，(u， v)为该点在图像空间的对应像素点。 首先，从图像中提取必要的特征信息，这一过程中需要从图像中提取出一些自身特点突出，不会因光照、仿射变换和噪音等因素而变化的点，如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。即使是看起来没有什么突出颜色信息的平面表面(例如桌面，地面等)，也存在着大量符合上述要求的特征点，即图像空间的多组(u， v)坐标，如果可以将它们转换为三维空间的坐标，就可以从中拟合出空间平面的信息，进而实现平面。 采用ORB算法来实现实时高速的图像特征提取，它具有较稳定的旋转不变性，但是对尺度变化的感应能力较弱 [ 1 ]。该算法最大的优势在于效率很高，约为传统的SIFT提取算法的100倍左右，非常适用于移动平台端的运算和AR跟踪算法使用。 通过ORB对任意连续的两帧摄像头画面进行图像特征提取和匹配的结果如图2所示。图中白色的点即所有被识别出来的特征点，而两幅图之间的连线表示它两端的两个点在三维空间中可以被认为是一个点。因为，这两个点在各自的图像空间中有不同的坐标值(u 0 ， v 0 )和(u 1 ， v 1 )，所以我们可以借助图像匹配的结果推算得到两幅图像对应的相机之间的相对运动关系，即从左图变换到右图过程中的相对位置姿态矩阵 [ 2 ]。 图2. 图像特征提取和匹配 以上步骤可以简化为下面的数学过程： 1) 对于摄像头拍摄的任意两个连续帧F1和F2，求解得到两组互相匹配的特征点P和Q，满足： P = { p 1 ， p 2 ， ⋯ ， p n } ∈ F 1 Q = { q 1 ， q 2 ， ⋯ ， q n } ∈ F 2 2) 求取位置矩阵t和旋转矩阵R，使得： 如果匹配的特征点足够多，且误匹配的点数较少，那么上述过程可以顺利得到从F1变换到F2的位置矩阵t和旋转矩阵R，即，得到相机在空间运动的相对位置姿态关系，进而实现虚拟场景与实际画面同步运动时的跟踪矩阵计算。 下一步，需要识别并拟合得到一个空间中的平面对象(例如桌面，地面等)，从而确定虚拟场景放置的具体位置。 2.2. 基于RANSAC的平面拟合方法 如果能够正确运算得到两帧图像之间的位置姿态矩阵结果，那么，对于每一个匹配过的特征点，都可以基于三角化的方法求取它在相机空间的Z坐标。具体方法是，在不同的位置观测同一个三维点P (x C ， y C ， z C )，已知在两帧中各自观察到的三维点的图像坐标为(u 0 ， v 0 )和(u 1 ， v 1 )，利用三角关系，可以恢复得到该三维点的深度信息。 因此，对于每帧图像，都可以得到一个稀疏三维点云的列表L。然后，通过RANSAC算法来分析点云数据并拟合得到一个空间平面。该算法可以从一组含有“外部点”(outliers)的数据中正确估计数学模型参数，但是，带有一定的随机性，需要多次迭代以提升算法的稳定性和正确性。这里的“外部点”通常指的是数据中的噪声，对于本文的需求而言就是落在平面之外的匹配特征点。 在使用RANSAC进行平面拟合的过程中，首先从稀疏点云列表L选取随机的三个点来构成一个平面，然后，将所有其它的点带入到这个平面的数学模型中进行计算，判断它们是否为“内部点”(inliers)。最后，比较当前模型和之前推出的最佳模型的“内部点”的数量，更新最佳模型的参数信息，直到迭代结束为止 [ 3 ]。 第一次进行平面匹配时，因为无法判断“内部点”和“外部点”的比例关系，难以推算出最合理的迭代值，因此，可能会消耗较长的时间进行计算。但是，当得到被跟踪的平面信息之后，下一次迭代时可以直接将上一帧的已知平面对应的点作为RANSAC的初始参数，从而加速计算和迭代完成。基于RANSAC进行拟合的示意结果如图3所示： 图3. 基于RANSAC的数据拟合结果 正确计算得到空间平面的信息之后，可以将虚拟场景对应放置在这个平面上，即：确定虚拟场景在相机中的初始位置，并且，随着摄像头的运动，实时计算相机的位置姿态变换矩阵并赋予虚拟场景，从而完成无标记点辅助的三维平面识别和跟踪的全部过程。
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user: 3. AR场景跟踪过程中的实时防抖算法 在识别和跟踪三维平面，以及计算摄像头运动的相对位置姿态矩阵的过程中，往往会存在着数据不稳定的问题，因而造成虚拟场景模型在被叠加的实际场景上反复小幅度跳动，产生一种“画面正在抖动”的观感效果。 这一问题的主要成因来自于两个方面：一是因为ORB特征提取算法自身对尺度信息的匹配能力不强，误匹配率比较高，进而造成相机位置姿态计算和三维点云计算的源数据质量较低；二是因为移动设备摄像头自身的画面质量，分辨率，以及运动过程中的模糊带来的数据精度损失，进而影响了相邻帧进行图像匹配运算的结果 [ 4 ]。 在无法短时间内改善ORB算法的先天性不足，以及无法直接提升硬件设备的质量的前提下，本文提出了一种新的基于Butterworth滤波器的数据后处理算法，将画面的抖动感最大限度地降低到用户可以接受的程度，同时不会因为数据的平滑处理带来过于明显的延迟问题。 对信号进行分析处理时，会考虑将信号分为低频和高频两个部分。低频成分对应数据变化相对缓慢的部分，例如一幅图像内容的大致轮廓和颜色，或者空间坐标变化的整体趋势；而高频成分则对应着信号变化剧烈的部分，例如图像的局部细节或者噪声，或者空间坐标产生剧烈振荡和无法预测的运动的部分 [ 5 ]。 Butterworth滤波器是一种低频滤波器，即，过滤或者大幅度衰减输入信号的高频成分，同时让它的低频成分通过 [ 6 ]。如图4所示，它在通频带内的频率响应曲线非常平坦，没有起伏，而在阻频带则逐渐下降为零 [ 7 ]。这一特性使得它对于AR相机运动跟踪矩阵的数据平滑和噪声过滤有很好的效果。 图4. Butterworth滤波器的频率响应特性 N阶Butterworth滤波器的高频信号衰减速度是20 N dB/dec (分贝每10倍频)，但是随着滤波器的阶数越高，系统的响应越慢，系统延迟越明显。如果数据采样间隔是t，那么通过一个N阶Butterworth滤波器对输入信号进行处理之后，结果和原信号相比会有N∙t的延迟 [ 8 ]。在测试过程中发现，使用二阶Butterworth滤波器即可基本满足画面去抖动的需求，而手机图像的发送和数据解析间隔为30~50 ms之间，此时整个后处理系统的信号延迟约为60~100 ms，对于用户体验的影响很小，可以忽略不计。
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user: 4. 实验测试与结果分析 在涉电安全工作与治理工作当中，通过AR技术，将虚拟的电力设备、设施模型与实际场景相融合，通过移动平台实现了涉电违章建筑、违章施工、违章种植、外力破坏、社会人员触电风险知识等突出涉电公共安全隐患的虚实结合的可视化效果。这一系统的开发环境主要为Android平台，底层算法使用C++和OpenCV实现，将摄像头画面解析为三维平面识别的空间坐标和相机位置姿态矩阵之后，传递给Unity前端进行虚拟画面的正确对位和叠加渲染，同时通过Butterworth滤波器实现了跟踪结果的防抖动处理，并且满足实时系统对于运算速率的需求。 在系统启动过程中，首先尝试在空间中查找一个静态的平面物体，例如图5所示的办公电脑桌面。系统找到平面物体后，会提示用户是否将虚拟场景“放置”到当前平面上。如果用户选择放置，则叠加渲染虚拟场景，构成AR虚实结合的效果。 图5. 系统启动的整体流程：查找三维平面(左图)，确定当前平面(中图)，叠加显示三维场景(右图) 系统运行一段时间后的连续多帧显示画面如图6所示： 图6. AR系统实际跟踪和运行的效果 系统实时运行输出的相机位置姿态信息带有一定的振荡，造成叠加显示的画面产生抖动的观感。通过添加Butterworth滤波器，可以很好地对输出数据进行平滑处理，消减这种高频的抖动，同时产生的延迟不影响实际体验，如图7所示： 图7. 防抖动算法的平滑效果和延迟情况。图中黑色曲线为原始计算的相机X位置坐标，洋红色曲线为经过Butterworth滤波的相机X位置坐标 图中所示的滤波后的结果曲线比原始曲线滞后约10帧左右，而手机端运行AR程序的渲染帧速率固定为60 Hz，即每秒钟60帧，因此可以判断出系统延迟大约为160 ms左右，对于用户体验来说，定位响应延迟的影响基本可以忽略不计，同时有效地改善了画面抖动不稳定的问题，确保AR叠加的效果流畅可用。
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user: 5. 结论 本文研究了一种快速的实时三维平面物体识别和跟踪算法。它基于手机摄像头设备输入的图像信息，通过ORB特征提取算法高效地提取和匹配相邻两帧图像的特征数据，进而计算得到两帧图像之间的相对位置和姿态变换关系。通过RANSAC方法，将图像的特征点变换到三维空间，并且拟合得到平面物体的位置。将虚拟模型叠加在这个平面物体上，同时基于视频图像的连续变换关系矩阵计算相机的位置和姿态变化，即可完成AR系统对场景的识别和跟踪过程。 由于硬件设备本身的局限性，以及特征提取算法自身的尺度误差和误匹配问题，会造成结果变换矩阵的微小的计算误差，进而导致画面产生抖动。采用了Butterworth滤波器来过滤高频的输入信号，去除数据噪声，并对输出结果曲线进行平滑。这一方法相比传统的Kalman滤波方法，具有更好的实时响应能力，对用户体验不会产生明显的影响。 另外，本文研究的方法还有需要进一步改进之处：如果因为摄像头运动过快，或者场景特征信息太少等问题，导致ORB特征提取方法失效，那么跟踪算法也会随之失效，并且无法恢复到之前定位的位置。因此，研究引入回环检测方法，并结合移动端的传感器(例如IMU等)，可以进一步提高特征匹配和场景跟踪的稳定性，并且在实际应用中检验其运行效果。
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user: 摘 要 在云数据中心网络中，海量的业务流在数据传输中往往会出现延迟、丢包等现象，但单用户性能测试无法实现多用户多业务流并发性的检测，为了能实时了解数据中心网络多用户多业务并发性数据的传输过程，发现数据传输过程中影响带宽、产生延迟、丢包现象的形成因素，解决了当前无法仿真多用户多条业务流测试瓶颈，解决不需增设服务器的情况下多用户并发性问题。文中采用Parallel Matrix Multiplication算法实现RDMA Ib_write源端口变化，解决了当前无法仿真多用户多条业务流测试瓶颈；采用基于RDMA技术的分布式和多线程组功能实现了并发测试，达到不增设服务器却能实现多用户并发的仿真效果，同时也降低了资源消耗及时间消耗。 关键词 :云数据中心，RDMA，多用户，多业务，并发性 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着Web2.0时代的到来，基于互联网的网上交易应用迅猛发展，尤其出现类似每年的“双十一”等可以说是购物的狂欢节，随之而来的就是网络数据量的爆炸式增长，论文 [ 1 ] 概述了传统数据中心网络体系结构及其不足，指出了新的需求，指出了数据中心网络未来的发展方向；论文 [ 2 ] 建立了一种面向云计算的数据中心网络拓扑结构，仿真其拓扑结构的数据中心网络上进行云计算是可行性；论文 [ 3 ] 介绍了近年来利用RDMA加速分布式系统的工作处理器的利用率以及对RDMA的使用率；论文 [ 4 ] 描述了通过商用以太网来运行RDMA的一些挑战，这一挑战包括使用RDMA支持微软的高可靠、延迟敏感的网络服务。为了保障数据服务的稳定运行，在实现云数据中心运营平台产品上线前的能模拟百亿级别访问量的情景再现，设计基于RDMA技术的云数据中心网络多用户多业务算法，模拟多用户多条业务流，实现仿真多用户多条业务流测目的，本文通过基于RDMA技术的云数据中心网络进行数据建模，设计Parallel Matrix Multiplication算法实现RDMA Ib_write源端口变化，解决了当前无法仿真多用户多条业务流测试瓶颈，为应对百亿级数量访问量的数据中心的稳定运行提供运营前的测试保障。
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user: 2. 研究背景及相关工作 2.1. 数据中心网络拓扑结构 基于云的数据中心网络，2017云栖社区运维/DevOps在线技术峰会上，阿里云专家云登针对基于云的数据中心计算网络集群总结有两类架构 [ 5 ]。传统情况下云计算网络架构会分为三层：接入层、汇聚层和核心层。如图1 [ 1 ]。 另外一种比较常见的云计算网络集群架构，在Spine节点和Leaf节点之间可能会存在三层连接，而Spine节点和Core节点之间也可能会存在三层连接，这种网络架构相比于前面提到的架构而言，其扩展粒度要更细，可以细化到一组或者多组进行接入。如图2 [ 1 ]。 2.2. 数据中心网内数据分派机制 无论选用那种数据中心网络集群架构，海量的业务流数据在传输中往往会出现延迟、丢包等现象，但单用户性能测试无法实现多用户多业务流并发性的检测，为了能实时了解数据中心网络多用户多业务并发性数据的传输过程，发现数据传输过程中影响带宽、产生延迟、丢包现象的形成因素，解决了当前无法仿真多用户多条业务流测试瓶颈，解决不需增设服务器的情况下多用户并发性问题。 图1. 传统云计算三层网络架构 图2. 传统云计算网络集群架构