DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 6. 结论与展望 本文选取屯溪水文站控制的流域作为研究对象，其满足湿润、简单地区的要求，且降雨、蒸发、径流等资料较为丰富。使用GR4J、新安江模型分别模拟降雨径流过程，得到模拟径流值。使用基于Copula函数的贝叶斯预报处理器(Copula-BPF)对模拟值进行后处理，得到概率预报结果。结论如下： 1) 对比两模型模拟径流值的评价指标及模拟流量过程线：可以发现GR4J和新安江模型在模拟屯溪流域的降雨径流过程能力上都较好，也都存在模拟流量不能准确模拟高流量区径流的现象。选用概率预报处理后的数值代替模型输出值进行确定性预报的效果不明显。 2) 比较两模型概率预报90%置信区间结果显示：GR4J和新安江模型的90%置信区间均能够较好覆盖实测流量值。在相同置信度下，GR4J的置信区间更窄、覆盖率更高，说明其不确定性相对更小。比较两模型概率预报综合评价指标，结果表明：GR4J和新安江模型的概率预报都有较高可靠性，且概率预报比确定性预报在CRPS上均存在超过10%的降幅，说明概率预报的效果要比确定性预报好很多。对比评价指标的数值，GR4J的概率预报综合效果整体好于新安江模型，可靠性(α-index)、连续概率排位分数(CRPS)都更趋近于理想值。 3) 在确定性预报中：新安江模型由于有15个需率定参数，且敏感性参数较多，最优参数组的确定耗时较长，虽然效果很好但工作量较大。GR4J只有4个参数，在率参中可以有效降低工作量。在概率预报中：根据贝叶斯概率预报的概念，GR4J结构简单，且确定性预报值与实测值的相关性更好，这使GR4J概率预报能力更佳。新安江模型的确定性预报值与实测值的相关性相对于GR4J较低，所以概率预报效果比G4RJ略差。 4) GR4J和新安江模型都可用来进行屯溪水文站控制流域的确定性水文预报、概率水文预报，且精度都较高。新安江模型和GR4J在湿润地区确定性预报效果相当，概率预报GR4J性能略优于新安江模型。因此，在湿润的大流域地区可选用较为简单的水文模型GR4J开展相关研究。
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user: 摘要 随着经济的发展，信用卡的普及，越来越多的信用卡交易出现了违规欺诈等行为，给国家和个人带来了巨大的经济损失。针对信用卡交易数据量大、特征数多和高度不平衡性(正常样本数量远高于诈骗样本数量)等特性，使得欺诈检测系统需进一步改进和完善。为减少银行和持卡人的损失，提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)相结合的方法，即CNN-SVM法。该模型首先用SMOTE算法对原始数据中小样本进行处理以达到平衡数据的效果，再利用CNN对数据进行隐式特征提取，最后用SVM对提取后的特征数据进行检测。结合实例分析并比较得出：基于CNN-SVM的欺诈检测模型与传统的分类模型相比，有更加精准优良的效果。
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user: 1. 引言 信用卡交易伴随着现代信息技术和全球化的发展变得越来越多。同时，信用卡诈骗问题也在急剧地增加。根据中国银行业协会的报告显示：信用卡诈骗的违法案例在逐年增加，并且每年由于信用卡犯罪导致的经济损失已达百亿元 [ 1 ]。信用卡诈骗检测已经成为一个亟待解决的问题。信用卡诈骗形式千奇百怪，主要分为两种：一种是线上诈骗，一种是线下诈骗 [ 2 ]，例如恶意透支，伪造信用卡等 [ 3 ]。为了解决这种信用诈骗问题主要有两种方法：一是预防欺诈，二是欺诈检测。许多国内外学者针对信用卡诈骗检测做出了很多研究，并取得了巨大的成功。E. Aleskerov (1997) [ 4 ] 讨论了一种可以基于神经网络的用于信用卡诈骗检测模型，并可以在自动加入接口的基础上提出了三种不同的神经网络结构；Chan (1999) [ 5 ] 讨论了一种用于信用卡欺诈检测的分布式数据挖掘方法，使用可伸缩的黑箱方法来构建有效的欺诈探测器，可以显著减少由于非法诈骗行为造成的损失；Fiore (2019) [ 6 ] 将生成对抗网络应用到信用卡诈骗检测系统，实验表明在增强集上训练的分类器上训练的分类器性能更好，特别是在灵敏度方面，形成了一种有效的欺诈检测机制；Yang (2020) [ 7 ] 提出了联邦学习框架下卷积神经网络对信用卡检测，有效地利用了联邦学习特性达到了不仅可以保证算法准确性，也极大地避免了客户隐私地泄露的目的。 信用卡诈骗检测问题的本质可以被看成是一个二分类问题，即通过数据集特征区别被诈骗和未被诈骗两类。许多的统计学方法都可以用于分类，其中主流的分类方法可以分为两类，传统的机器学习算法和神经网络方法。传统的机器学习方法包括随机森林 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]，支持向量机 [ 11 ] 和boosting [ 12 ] 算法等。虽然以上这些机器学习算法针对小样本数据集可以达到很好的预测或分类效果，但当遇到大批量高维数据时无法达到理想的效果，然而深度学习算法可以更好地解决高维度复杂的数据，基于深度学习的算法可以更加准确地从大数据中提取有效的特征，从而构建更完美的模型。深度学习算法针对分类常用算法有：卷积神经网络 [ 13 ] [ 14 ]、深度神经网络等。其中CNN在面对高维数据特征选取能力突出，所以广泛地应用在各个领域的检测方面。 本文首先利用SMOTE [ 15 ] 算法对原始数据中较少类样本进行随机采样处理达到平衡数据的效果，然后利用卷积神经网络对高维数据特征提取的能力将数据特征提取出来，最后应用支持向量机对提取出来的特征进行检测和分类，进而提出一种基于CNN-SVM方法用于信用卡诈骗检测。
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user: 2. 卷积神经网络和支持向量机 2.1. 卷积神经网络 当今人工智能正处于高速发展的阶段，神经网络在“深度学习”的名义下快速崛起。其中卷积神经网络作为神经网络中最具有良好性能的网络之一。它的主要架构包括：输入层、卷积层、池化层、全连接层和Softmax层等核心层次。如图1所示。 图1. 卷积神经网络结构 2.1.1. 卷积层 卷积层是通过卷积核(Convolution kernel)矩阵对输入层得到的数据进行卷积计算，即对输入数据的特征进行信息上特征选取或降维，并产生特征图(feature map)。卷积核类似一个窗口大小的扫描器，通过多次的扫描输入数据，来提取数据中重要的特征。 卷积的数学一般表达式如： x j l = f ( ∑ i ∈ M j x i l − 1 ∗ k i j l + b j l ) (1) 其中，l表示第l层卷积层； x j l 为第l层输出； x j l − 1 为第l层输入； k i j l 表示权重矩阵； b j l 表示偏置； M j 表示 l − 1 层特征图的第j个卷积区域； f ( · ) 表示激活函数。 2.1.2. 池化层 卷积神经网络中的池化层作为一种对输入特征提取的核心方式，它一般位于卷积层后面，它通过池化核对输入特征向量进行降采样，然后同时可以进一步对数据的特征进行提取，所以其具备以下特性：一是它实现了对输入原始数据的压缩，二是可以很大程度上减少关于参数的计算量，在一定意义上减小了模型的复杂度，提升了计算效率。 现在最常用的池化层可以分为两种：平均池化层(meaning pooling)和最大池化层(max pooling)。池化的数学一般表达式如下： x i + 1 = f ( β ∗ d o w n ( x i ) + b ) (2) 式中， x i 表示输入； d o w n ( · ) 表示为池化函数； β 表示乘性偏置；b表示为加性偏置； f ( · ) 表示激活函数。 2.1.3. 全连接层和Softmax层 全连接层在整个神经网络中的主要作用是相当于“分类器”的作用，它将经过卷积和池化操作后的输入数据映射到样本标记空间。 原始数据经过卷积层和池化层处理后得到的特征矩阵通过全连接层得到的一维向量经常使用Softmax函数进行分类。此函数常用于处理多分类问题，对于特例的二分类问题它可以使用广泛的逻辑函数。Softmax函数是将一个n维的输入向量映射为n维的向量，得到由取值范围从0到1之间的元素组成的输出向量，且其所有组成元素和为1，即所得的向量可以作为事件发生的概率。概率最大的数值所属类别概率最大，作为预测类别。 全连接层和Softmax层的数学表达式如下： y k = s o f t m a x ( ω k ∗ x k − 1 + b k ) (3) 其中： x k − 1 表示为全连接层的输入； b k 表示为全连接层的输出； ω k 表示为权重系数； b k 表示为加性偏置；k表示为第k层网络。 2.1.4. 激活函数 由于线性复合函数存在拟合能力有限的问题，所以引入激活函数使模型简单的映射转化为非线性映射，这样有助于提高模型的表达能力。常见的激活函数包括：sigmoid，ReLU等。 Nair和Hinton于2010年将修正线性单元(Rectified Linear Unit，简称ReLU)应用于神经网络，函数图像如图2和定义如下： f ( z ) = max ( 0 ， z ) (4) 图2. ReLU函数图像 通过表达式可以看出ReLU函数目的是求最大值函数，它具备以下优点，当大于0时候的正区间上消除了梯度弥散的问题，并且它只要求判读是否大于0，所以极大得提高了计算速度和收敛速度，所以一般在选取激活函数时，选取ReLU函数作为激活函数。 2.2. 支持向量机 在统计学习方法中，支持向量机(SVM)作为机器学习算法中最常用算法之一，构建它的条件就是训练数据必须是线性可分，其学习策略是最大间隔法。目标是利用结构风险最小化原则构造最优决策函数来解决二分类问题定义：分类的超平面数学表达示如下： ω T ∗ x + b = 0 (5) 其中： ω 为超平面的法向量，b为相对偏移量。 Vanpik证明了对于模式识别情况下训练一个支持向量机等价于二次最优化问题，如下所示。 min: W ( α ) = − ∑ i = 1 l α i + 1 2 ∑ i = 1 l ∑ j = 1 l y i y j α i α j k ( x i ， x j ) (6) subject to: ∑ i = 1 l y i α i = 0 (7) ∀ i : 0 ≤ α i ≤ C (8) 其中l表示训练集中样本总数， α 表示l变量中的一个向量， α i 对应于一个训练样本 ( x i ， y i ) 。最优化问题的解法是在(7)，(8)式限制下通过最小化向量(6)式中的 α 实现的。 定义矩阵Q，Q上式可以等价表示为： min: W ( α ) = − α T 1 + 1 2 α T Q α (9) subject to: α T y = 0 (10) 0 ≤ α i ≤ C 1 (11)
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user: 3. 基于CNN-SVM信用卡诈骗检测模型 卷积神经网络具有优秀的特征学习的能力，一个训练好的卷积神经网络模型可以通过卷积核池化操作从原始数据中学习和创建有用的特征，这些特征能最大化地表示所需任务的原始数据。因此本文构建了一个基于卷积神经网络自适应特征提取的信用卡诈骗检测系统，模型结构如图3所示。 图3. CNN-SVM诈骗检测模型 该模型分为以下几个步骤： 1) 数据预处理：首先利用归一化将原始数据进行预处理，由于当前信用卡交易数据都属于高度不平衡数据，由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本，这样容易产生模型过拟合的问题，所以本文将采用SMOTE算法对少数类样本进行分析并根据少数类样本人工合成新样本添加到数据集中，算法如下所示。 2) 特征提取：首先搭建好一个完整的卷积神经网络模型，然后将训练集用于训练卷积神经网络。当卷积神经网络训练完成后，移除卷积神经网络的输出层就得到了基于卷积神经网络的特征提取器。 3) 诈骗检测：将经过卷积层和池化层提取到的特征输入到支持向量机进行是否被诈骗的检测与分类。
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user: 5. 结语 针对基于信用卡诈骗检测过程中存在由于卷积神经网络的全连接层的复杂而低效，由于银行交易的原始数据具有极度不平衡的特点，容易造成过拟合问题并且检测诈骗的准确率低的问题，本文提出并构建的一种将CNN和SVM结合方法来构建信用卡诈骗检测系统，不仅有效地解决了信用卡数据不平衡问题，而且此模型具有良好的泛化能力和模型检测的准确率，因为本文提出的检测模型综合了CNN和SVM的优势，所以CNN-SVM模型与CNN、SVM在很多情况下具有更好的鲁棒性和对正样本检测的准确性，通过卷积神经网络(CNN)在对目标函数的优化操作上采取Adam优化算法可以有效地减少过拟合问题并提高模型的泛化能力，能够获得更优秀的CNN模型。当前此诈骗检测模型只在ULB提供的数据集上运行，后期可以考虑使用其他的数据集运行以检测效果。同时，可以运用更复杂的卷积神经网络以进一步提高模型的准确率和运行效率。
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user: 摘要 本文研究了两类连通双圈图的最大特征值，得出了随着n的增大，双圈图 S n ( 3 ， 3 ) 和 θ n ( 3 ， 3 ) 的最大特征值也随之增大；同时给出了在 n ≥ 5 的条件下， S n ( 3 ， 3 ) 和 θ n ( 3 ， 3 ) 的最大特征值的比较。
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user: 1. 引言 1.1. 背景介绍 设 G = ( V ， E ) 是一个简单的无向连通图，其中顶点集 V ( G ) = { v 1 ， v 2 ， ⋯ ， v n } ，边集 E ( G ) = { e 1 ， e 2 ， ⋯ ， e m } 如果 m = n + 1 ，那么G被称为双圈图，图G的顶点数n被称为G的阶。G的邻接矩阵记为 A ( G ) = ( a i j ) n × n ，如果 v i 与 v j 相邻，那么 ，否则 。 的特征多项式记为 ， 的最大特征值也被称为G的谱半径，用 表示。由于 是非负不可约对称矩阵，所以它的最大特征值为单根，且所有的特征值均为实数，记其特征值为 ，由矩阵理论知 有正特征向量与 对应，我们称与 对应的正单位特征向量为G的Perron向量。 在图论中，G的一条路是指一个有限非空序列 ，它的项交替地为顶点和边，且 互不相同，使得对 ， 的端点是 和 ，那么称W是从 到 的一条长为k的路。特殊地，在G中，若 和 重合，则W是一个长为k的圈，记为 。在具有n个顶点的图G中，其中一个点的度为 ，分别与其他 个点相连，其他 个点只与度为 的点相连，这样的图称为星图 。 我们将圈 的某一点与圈 的某一点粘合，仅在粘合点处连接星图 得到的n阶连通双圈图记作 (粘合点为星图的非一度点) (见图1)。将圈 上的任意两点相连，形成圈 和圈 ，在其中任意一个连接处连接星图 得到的n阶连通双圈图记作 (见图1)。 图1.双圈图 和 关于双圈图的研究已经有很长时间了，双圈图的性质也逐步被人们发现。1986年，Brualdi和Solheid [ 1 ] 提出，给定一个图的集合，在这个集合中找出谱半径的上界，并刻画达到这个上界的极图。2004年，Yu和Tian [ 2 ] 找出了在具有匹配数m的n个顶点的所有双圈图中谱半径最大的一类图。2010年，Liu Yingluan和Liu Bolian [ 3 ] 找出了双圈图度序列π相同的情况下谱半径最大的一类图。但是没有对几类比较有特点的双圈图的最大特征值展开详细研究。 1.2. 本文贡献 基于以上研究，本文主要通过对两类连通双圈图 和 的最大特征值进行研究，利用二次型以及双圈图的邻接矩阵的特征多项式进行分析，确定它们的最大特征值的大小。
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user: 2. 预备知识 如果 ， ，并且 是 在 上的限制，则称图H是G的子图。如果 ，但 时，则记为 ，并且H称为G的真子图。 定理2.1 [ 4 ]：设G是具有n个顶点的连通图，如果 是G的一个子图，那么 。 定理2.2 [ 4 ]：对于任意正整数p和q， 的特征值为 ， 和0，并且特征值0的重数为 。特殊地， 的特征值为 ， 和0，并且特征值0的重数为 。 定理2.3 [ 4 ]：设G是一个有 个顶点的连通图，并令A是G的邻接矩阵，那么下面命题成立： 1) A有一个特征值 ，存在一个对应的特征向量 。 2) 对于A的任意一个特征值 ，有 。此外，当且仅当G是二部图时， 才是A的一个特征值。 3) 如果 是A的对应于特征值 的一个特征向量，那么存在一个 ，使得 。 在定理2.4的1)中提到的G的这种特征值 ，被称为G的Perron特征值，而其对应的特征向量x被称为Perron特征向量。注意到2)中G的Perron特征值和最大特征值(即 )相同。如3)中所示，Perron特征向量是唯一的，最多相差一个标量倍。 定理2.4 [ 4 ]：设A是一个 对称矩阵，且其特征值 以非增顺序排列。令 表示常用的欧几里得范数，即 。那么 。 定理2.5 [ 5 ]：令G是具有 ( )个顶点的图，顶点集 。如果 是通过在G中的 上添加k个悬挂点 得到，那么 其中 对应于顶点 ，且 。
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user: 3. 主要结论 定理3.1：当双圈图 的点数n变大时，其最大特征值也变大，即 (见图2)。 图2.双圈图 和 证明：设 是 的单位Perron向量， 是对应于 的顶点 的分量值。记 是 的邻接矩阵， 是 的邻接矩阵，即 ，其中， 。现在 的图上增加一个孤立点 ，所得到的图记作 ，其对应的邻接矩阵为 。 的最大特征值 对应的特征向量为 。 又因为 ， ，所以 。 若 ，则 成立，即 成立。 然而 矛盾。 因此， 。 定理3.2：当双圈图 的点数n变大时，其最大特征值也变大，即 (见图3)。 图3.双圈图 和 证明：同定理3.1的证明，很容易证得 。 定理3.3：当 时， (见图4)。 证明： 删除 个 的悬挂点得到的图记为G， 删除 个 的悬挂点得到的图记为 。 由定理2.5可得： 图4. 双圈图 和 其中 ； ； 那么 ， 分别是 和 的最大根。又因为 和 都以 作为真子图，所以根据定理2.1和定理2.2可得： 令 ，则 ， 。 所以，当 且 时，有 ，进一步有， ，那么 ，而 ，则 。 又因为 ，并且当 时， ，所以根据 的性质，当 时，有 。 例3.1：通过Matlab很容易计算出 ， ， ， ， ， ，从而 ， ， ， ， 。因此，在一定程度上验证了定理3.1~定理3.3的正确性。
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user: 4. 结论与展望 本文主要研究了两类连通双圈图 和 的最大特征值，利用二次型以及双圈图的邻接矩阵的特征多项式进行分析确定它们最大特征值的大小，从而得出一些有意义的结论，使我们对这两类双圈图的最大特征值有了更加深入的理解。 我们也将会进一步研究双圈图 和 随n的变化其最小特征值的变化情况，以及在n一定的条件下，双圈图 和 的最小特征值的比较。
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user: 摘要 目的：针对多自主移动机器人动态编队过程中，机器人产生的位置和角度误差问题，提出一整套基于视觉相机的空间坐标计算方法。方法：首先搭建出一套相机测距定位系统，介绍系统中各部分的构成及对应的职能；其次，构建出三位空间坐标系，详细介绍坐标系中关键数据的测算过程和计算公式；最后，搭建出含有多自主移动机器人的编队系统，对上述坐标角度计算方法进行测试和验证。结果：实验结果表明，机器人坐标角度的计算符合设计预期，良好地实现了整个编队过程。结论：基于视觉的多自主移动机器人动态编队技术符合工程应用要求。
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user: 1. 引言 工业生产中，如何利用机器人完成定位和抓取一直是一个热门话题 [ 1 ] [ 2 ]。倪鹤鹏等人提出基于时间与物品位置的图像去重复算法，旨在判断去除重复图像信息 [ 3 ]；陈海永等人提出定位起始点和判断位置的视觉控制算法，在保持较好鲁棒性的前提下实现精确定位控制 [ 4 ]。上述文献在研究过程中，解决了图像提取、处理工作，实现了精准定位的功能。这些功能技术不仅仅可以适用于工业中的机器人抓取动作上，还能够在多机器人动态编队中发挥一定的价值。 多机器人系统主要研究由多个机器人组成的队伍通过相互协调配合，完成单一机器人难以实现的复杂操作，因而其适用范围更为广泛 [ 5 ]。原魁等人介绍了在机器人编队系统中的编队控制问题 [ 6 ]。Balch T等人提出了基于行为的编队控制算法 [ 7 ]；杨丽等人提出了未知环境下的多机器人动态编队控制方法，将全局控制问题转化为各个机器人的自我调整问题 [ 8 ]。 在多机器人动态编队过程中，由于机器人是存在于空间中的三维物体，因此许多工业中的视觉定位技术在应用时无法直接套用。为了解决此问题，本文在前人研究基础上设计出能基于视觉的多自主移动机器人动态编队定位技术。通过创建视觉三维坐标系，仅需将相机捕捉到的关键点数据发给云端进行处理计算，就能获得目标机器人的中心点坐标和面朝角度。将相应数据与理想路径数据进行对比，得到位置及角度误差，并通过基站控制进行误差调整，使整个动态编队过程表现出较好的鲁棒性。
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user: 2. 相机测距定位系统的搭建 整个系统包含有MCU、智能相机和多个参与编队的自主移动机器人，如图1所示。 智能相机拍射范围可网络化为5 × 6的阵列，机器人放置在网络的中心位置。其中在编队时每个机器人按照匀速v的速度运动；机器人运动过程中首先经过智能相机，根据本文设计的算法，允许智能相机自上而下正对机器人运动区域，也允许智能相机位于机器人运动区域侧方，以倾斜的角度拍摄记录区域内的机器人位置情况；数据传输至MCU后，MCU根据捕捉到的相应数据算出目标运动机器人中心点M的坐标 ( x M ， y M ， z M ) 、机器人在编队过程中产生的摆放角度误差 θ e ，最后根据计算得到的最终应在的目标位置坐标。 图1. 相机测距定位系统
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user: 3. 视觉坐标系的创建与定位算法 为描述清楚相机视觉下的空间坐标系，构建OXYZ三维坐标系，如图2所示。细节描述如下：以相机为点S，坐标为 ( 0 ， 0 ， h 1 ) ， h 1 为已知相机的悬挂高度；记S在OXY平面上的投影为点O，坐标为 ( 0 ， 0 ， 0 ) ；以机器人运动方向为X轴，构建右手坐标系下的Y轴和Z轴。 图2. 相机视觉下三维空间坐标系 3.1. 相机拍摄所得数据分析 当目标移动机器人编队时，由相机进行拍摄抓取。假设机器人为立方体，共8个顶点，相机可抓取得到距离点O最近的顶点A，而点A位于OXY平面上；同时可抓取到得到距离O点最远的顶点C在相机视角方向上位于OXY平面上的投影C'。 已知相机的成像比例为k，由相机拍摄结果可以获得向量 O A 的长度 l 1 及偏转距离 θ 1 ，同时可以获得向量 O C ′ 的长度 l 2 及偏转距离 θ 2 。各个数据的对应关系已在图2中标记表示。 3.2. 相机数据处理过程 此刻向量 O A 于空间坐标系下可表示为： ( l 1 ∗ cos θ 1 ， l 1 ∗ sin θ 1 ， 0 ) (1) 向量 O C 于空间坐标系下可表示为： ( l 2 ∗ cos θ 2 ， l 2 ∗ sin θ 2 ， 0 ) (2) 由图2可知，为求得目标移动机器人的中心点M的坐标 ( x M ， y M ， z M ) 及角度误差 θ e ，关键在于求得顶点B坐标，即向量 O B 。 分析点O、点S、点C、点C'、点B之间的关系，如图3所示。在实际多自主移动机器人编队过程中，目标移动机器人的高度已知为 h 2 ，因此可由图3获得向量 O B 的计算方法为 图3. 空间坐标系中部分关键点间关系图 从而向量 O B 于空间坐标系下的长度关系可表示为： C ′ B C ′ O = BC OS (3) 向量 O B 可表示为： ( h 1 − h 2 h 1 ∗ l 2 ∗ cos θ 2 ， h 1 − h 2 h 1 ∗ l 2 ∗ sin θ 2 ， 0 ) (4) 结合向量 O A ，求得目标物体中心点M坐标为： ( 1 2 ∗ ( l 1 ∗ cos θ 1 + h 1 − h 2 h 1 ∗ l 2 ∗ cos θ 2 ) ， 1 2 ∗ ( l 1 ∗ sin θ 1 + h 1 − h 2 h 1 ∗ l 2 ∗ sin θ 2 ) ， h 2 2 ) (5) 假设此时目标物体的理想角度为 θ 0 ，误差角度 θ e 计算方式为： θ ε = arctan ( y B − y A x B − x A ) − θ 0 (6) 考虑到机器人与工业中的产品不同，存在着正面与反面，因此可以对式(6)进行修正，具体实现方式为：以机器人的正面为对称轴，将左侧四个点(含点A在内)全部标记为红色，将右侧四个点(含点B和点C在内)全部标记为蓝色，通过判断相应点的颜色来判断是否对式(6)进行修正。当红色点距离原点O较近，说明一切正常，无需修正；当蓝色点距离原点O较近，而红色点距离原点较远时，说明此时机器人面朝方向正好相仿，需要对式(6)进行 π 的修正。 考虑到机器人以匀速 v 沿X运动，经过任意时间t后，应产生位移向量 O S 为 ( v ∗ t ， 0 ， 0 ) ，在此情况下，目标运动机器人中心点M应沿向量 O S 移动至空间坐标系的点M'，M'坐标为： ( v ∗ t + 1 2 ∗ ( l 1 ∗ cos θ 1 + h 1 − h 2 h 1 ∗ l 2 ∗ cos θ 2 ) ， 1 2 ∗ ( l 1 ∗ sin θ 1 + h 1 − h 2 h 1 ∗ l 2 ∗ sin θ 2 ) ， h 2 2 ) (7) 当相机捕捉到移动机器人经过时，记录下文中所述分析过程中所需的对应数据，并发送给MCU，MCU处理计算后，得到空间坐标系下机器人为完成捕捉动作应移动至的准确坐标，并根据计算得到的 θ e 进行偏转，从而在经过时间t后准确将目标移动机器人捕捉。
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user: 4. 动态编队的试验及结果分析 4.1. 多自主移动机器人编队队形 多自主移动机器人系统由云服务器、MCU+摄像头、多自主移动机器人组成。编队采用领航跟随算法(Leader−Follower)实现，把动态编队过程的运算部分存放在云端，定位的信息传输到云端进行数据库实时更新，在云端存储和计算 [ 9 ]。其中的编队队形如图4所示进行规划。 图4. 队形变换图 多机器人编队采用领航跟随算法，位置坐标的校正通过视觉定位实现。机器人的编队通过两步完成，第一步云端传输队形信息，即每个机器人当前的实际位置坐标和队形变换后的目标位置坐标，进行路径规划计算，给出每个机器人前进、后退、左移、右移的距离；第二步MCU把云端传来的控制信息一次性下发给每个机器人并确保机器人接收到信息；第三步机器人自身的控制器驱动机器人移动目标位置；第四步摄像头检测机器人到达的位置坐标与实际坐标是否一致，不同时通过前后左右移动到实际坐标位置，进行位置误差的微调。当机器人变换队形时，云端服务器发送编队指令控制领航者移动到对应的坐标，跟随者随着领航者发送的信息开始移动，云端调用数据库中的坐标与实际坐标进行判断，检测每个机器人的位置是否正确。编队变换坐标变化如表1所示，单位用cm。 Table 1 Coordinate change table of team changin 编号 ① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨ 心型 (0， 40) (−40， 20) (40， 20) (−60， 0) (−40， −20) (−20， 0) (20， 0) (40， −20) (60， 0) “K”字 (0， 40) (0， 20) (40， 20) (0， −40) (0， −20) (0， 0) (20， 0) (20， −20) (40， −40) 表1. 变队坐标变化表 可以看出，当心型变换为K字形编队时，① ③ ⑦号坐标不变，②右移，④下移右移，⑤ ⑥右移，⑧左移，⑨下移左移，按照图4移动，其中一格为10 cm。由于机器人同时进行移动操作，考虑防碰撞问题，经过最优移动路径规划编队，再结合云端大数据存储和计算功能，使机器人编队效率更高。 4.2. 视觉定位 在机器人编队视觉定位的过程中，领航者位置坐标信息由智能相机进行检测，形成坐标定位 [ 8 ]，视觉定位主要运用MCU进行处理，MCU利用OPencv库对图像进行处理，通过检测物体标签的形状和颜色，对所需颜色以及形状进行分析识别，识别计算所得的坐标信息即时存储于云端，检测过程中用不同颜色的正方体代表不同的机器人进行位置检测，图5(a)为模拟摄像头的定位检测图，图5(b)为实际摄像头的定位检测图。 图5. 定位检测图 多组检测坐标与实际坐标对比如表2所示。选择① ② ③号进行数据比对，检测所得的坐标单位为毫米(mm)，检测的数据与实际坐标之间的误差范围为0~54 mm。误差在可行的范围内，对机器人的编队不会有太大影响。 Table 2 Comparison table of detection coordinates and actual coordinate ① (mm) 检测坐标1 (−2800， 2916) 实际坐标1 (−2700， 2500) 检测坐标2 (−3700， 5360) 实际坐标2 (−3500， 5300) ② (mm) 检测坐标1 (1600， 2741) 实际坐标1 (1600， 2550) 检测坐标2 (3650， 5541) 实际坐标2 (3650， 5000) ③ (mm) 检测坐标1 (−500， −2800) 实际坐标1 (−500， −2400) 检测坐标2 (1800， −5016) 实际坐标2 (1700， −4700) 表2. 检测坐标与实际坐标对比表 4.3. 编队队形变换仿真 与采用backsteeping (逐步后推，反推)的控制(简记做BSMC)做对照，以误差浮动，收敛速度等做评价指标进行分析。对三角队形进行仿真，理想编队队形控制与基于视觉的编队队形控制(VS)中某一个机器人的误差分析如图6所示。 图6. 编队队形变换仿真结果 三个机器人完成从随机状态形成三角形编队并在外界干扰下沿直线轨迹保持编队运动。从仿真图中可以看出，在BSMC控制或VS控制的作用下，多移动机器人可从初始状态生成期望编队队形的L = 60 cm正三角形，并保持队形前行。在运行过程中能够完成从L = 60 cm至L = 150 cm的正三角形的编队队形的切换，并且在此过程中机器人并未出现掉队的现象。从仿真图中可以看出，变换队形时，跟随者1和跟随者2的角速度和线速度会发生较大跳变，这是由于瞬间队形的改变，导致距离误差过大造成的，当每一次队形变换结束后，线速度和角速度均会趋于稳定，均与领航者保持相同的速度运动，达到一致性。同样改进的VS控制采用误差补偿因此线速度和角速度的变化相对比较平稳。
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user: 5. 结论 本文提出了一套基于视觉的多自主移动机器人动态编队技术，在工业抓取技术之上构建出完整的三维空间坐标系，利用视觉相机抓取某时刻目标移动机器人在空间坐标系中关键点的视距与角度，传送给云端，由云端计算目标移动机器人中心点M的准确空间坐标，并推得该机器人最终应在的目标位置坐标。为了实现该目的，本文设计出基于智能相机的定位测距方法，搭建了完善的试验系统。通过实际数据，证明系统的实际可行性和适用价值。下一步，将在本文已有的研究成果基础上，继续研究空间坐标系下相应关键点和向量的数据分析，改进相应算法，使整个系统能够更为广泛地适用于各种工业产品模型，同时使系统对各种形状的机器人编队具备更强的适用性。
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user: 摘要 政治信任对提高政治系统的合法性和稳定性具有重要意义，而其受媒介使用的影响也日益明显。基于2015年“网民政治社会态度调查”的全样本和子样本数据，不同政治属性的媒介传播视角对网民媒介使用与政治信任的关系需做进一步探讨。研究结果显示：官方媒体使用对于民众的政治信任感具有显著的正向影响；非官方媒体使用对民众的政治信任感具有显著的负向影响；不同人口、社会、经济特征的受众也将影响其政治信任感；随着媒介的变迁，不同政治属性的媒介划分边界正在逐渐模糊，公众获取政治信息和进行交互式政治沟通的渠道也愈加宽泛。
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user: 1. 引言 政治信任是指公众对政治系统的合理预期以及系统回应基础上的一种双方互动和合作关系，其包含了政治制度信任，对国家政策的信任以及基层人员行政能力和道德素质的信任等等。自20世纪60年代以来，国内外均遭遇了严重的政治信任危机，公众对国家和政府的政治信任度持续下降。我国目前正处于社会转型期，社会矛盾与信任危机事件频发，公众的政治信任遭受严重挑战。学者李连江指出，中国的政治信任呈现“央强地弱”的差序格局，即公众对中央政府的信任强于对地方政府的信任 [ 1 ]，而这样一种“差序格局”政治信任状况无疑增加了政府提升公众信任水平的难度。 当前，在媒介融合背景下，形态各异的新型媒体大量涌现，并成为人们日常接收政治信息、交流政治观点与反馈政治偏好的重要工具。新型社交媒体因其具有开放性、平等性、及时性和互动性等特征，极大地推动了政府机构直接有效地与公众对话沟通、寻求公民理解与并有效开展相关政治活动 [ 2 ]。已有研究表明，如果政府掌握社交媒体的特点并能对其恰当使用，公众对政府的信任度会有所提高，所以探索媒介使用对政治信任的影响具有重要意义。基于此，本文将深入探讨我国公众获取政治信息的媒介类型和不同政治属性的媒介形式是否以及如何影响公民的政治信任水平。
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user: 2. 文献回顾 2.1. 政治信任及其影响因素 现代社会人际交往关系和国际形势日益复杂，政治信任俨然已变成极其宝贵和稀缺的社会资源，充满了不确定性和脆弱性。一个国家或地区一旦遭遇了公民对政治的信任危机，就极有可能陷入“塔西佗陷阱”，要想修复信任关系则需花费漫长的时间和付出巨大代价。上世纪80年代，西方学者最早开始探索政治信任领域，普遍形成了两种研究视角，分别是制度主义视角和文化主义视角。 首先是以科尔曼、达斯古普塔等为代表的制度论者，他们认为政府信任主要源于政治领域，其主要是公众对政府行为、政府绩效以及一系列政治措施和行政程序等方面可信度的一种理性评估。赵鼎新指出政府和相关国家机构可通过发展经济、改善公共服务和社会福利等“政府绩效”加强政治信任水平 [ 3 ]，许多国内外研究都表明了公众对政府政治和经济绩效的评价与信任有着直接和显著的影响。与制度论者相对的，是以帕特南、福山等学者为代表的文化论者，他们认为政治信任是人际信任的延伸，是个体在社会化过程中不断形塑的文化价值观和社会规范，其主要来自于制度之外的因素 [ 4 ]。 中国学者马德勇在研究中发现，制度主义的“绩效论”和文化主义的“社会资本论”并非是相互排斥的，而是互相补充且逐渐走向融合的 [ 5 ]。一般而言，政府绩效对政治信任的影响是直接的，可直接观察相应的统计数据和行为结果，而与之相对应的社会文化因素对政治信任的影响则显得更间接，所需时间更长，当然其影响机制和内容也更复杂。 2.2. 官方媒体使用与政治信任 从本质上看，官方媒体由政府管控，负担着宣传党和政府机关执政方针、执政理念和政策方向的任务，极具严肃性和权威性，且受众群广泛 [ 6 ]，具有天然的政治属性，是实现政治体系意志的重要工具。 随着数字时代的到来，民众获取政治信息，形成政治认知及产生政治态度逐渐依赖大众传媒。在西方，关于媒介与政治信任的研究主要形成了两种完全相反的理论观点。一种观点是媒体接触会引发“媒体抑郁论”，并导致政治信任的下降，形成政治犬儒主义。与之持相反意见的“认知参与论”学者认为，大众传媒对于政治新闻的报道也有正面的，公民们可从中获取更多的政治信息和培养其参与政治事务的热情。面对这两种完全不同的观点，我国学者牛静认为，之所以会出现完全相反的结果，很大程度上是由于地区的选取，研究变量和方法的不同所致，她认为应引入更为细致的变量进行测量 [ 7 ]。而Holbig研究发现，政府可以借助官方媒体影响人们的意识形态立场，并塑造人们对现有体制的认同。 与西方国家多元主义和极具独立精神的媒介制度不同的是，中国媒体制度具有“媒体是党和政府的喉舌”的独特性 [ 8 ]。如今，许多官方媒体也及时追赶上新媒体时代的潮流，如人民日报、新华网等官方性质媒体在各类短视频平台和新浪微博等社交平台也开设了自己的官方账号进行信息披露和新闻报道，公众不再局限于传统信息渠道接收政治信息和表达政治诉求。但由于近年来媒介传播形式的快速发展，民众意识的普遍觉醒，公众不再满足于只接收官方媒体披露的提倡社会正能量和公平正义的新闻，而更倾向于构建自己心中的事实真相，这给官方媒体政治信息的有效输出带来了挑战，也影响了民众的政治信任水平。 2.3. 非官方媒体使用与政治信任 与官方媒体相对应，非官方媒体本身不需要发挥党和人民的喉舌作用，也无需承担宣传国家方针政策和政治治理体系及执政理念方面的任务 [ 9 ]。因此，本文所说的非官方媒体一般是指以手机、互联网、短视频平台为代表的各类自媒体及国家监管范围之外的海外媒体以及公民之间口口相传的小道消息等。非官方媒体由于其具有的开放性、娱乐性和碎片化的特征极大地提高了公民接收信息速度和广度的同时，也给社会治理和政治信任带来了挑战和压力。互联网时代人人皆是“自媒体”进行披露信息，那些自由生产的海量信息内容具有独创性和多元化，却是真假难辨，鱼目混杂，因此某些非官方媒体发布的新闻报道的真实性和有效性无法得到有效保障 [ 10 ]。因公众个人认知差异不同导致信息不对称，加上人们对政治腐败、官员丑闻具有天然的好奇心和人们热衷于在互联网上匿名宣泄负面情绪的天性等等原因，导致公众对政治信任产生极大的怀疑和不信任。另外，由于非官方媒体近年来野蛮式生长，而地方政府监管模式及公务人员行政能力未能有效应对网络谣言和负面信息，这也加深了媒介接触对政治信任的负面影响程度。
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user: 3. 研究设计 3.1. 样本来源 本文所用到的数据均来自马德勇主持的“网民社会意识调查”(2015)数据库。该研究调查小组采用网上问卷调查，同时将答题链接发布至问卷网、新浪微博、天涯论坛等十几个网络社区，按自愿原则邀请网友答题。经数据筛选，共选取3489份有效问卷。该调查为保障网络问卷的可靠性，采取了相应的控制措施。如，为了避免收到重复样本，设置了每个IP地址仅能回答一次问卷；考虑到问卷内容较长，将答题时间少于7分钟的问卷视为废卷舍弃；后期问卷处理阶段，通过人工阅卷的方式剔除了一些明显是敷衍答题的问卷；最后还设置了网民自评答卷真实度的题项作为参考。鉴于以上原因，我们相信该研究调查小组所获数据的可靠性和代表性较强。 3.2. 数据测量 本研究涉及的变量有: 因变量、自变量和控制变量。为保证样本数据的可靠性和客观性，筛选出问卷中“不知道”“不想说”等无参考意义选项，将其替换为缺失值，以避免对结果造成太大的误差。 因变量：政治信任。政治信任不仅包括了对政府的信任，还包括对其他政治机构及其工作人员的信任。因此，本文选取“网民社会意识调查”问卷中题项34中的中央政府、地方政府、法院和警察四个选项来代表政治机构和国家公职人员，以便反映受访者对国家政治系统的整体信任水平。赋值方式为“1 = 完全不信任，2 = 不太信任，3 = 比较信任，4 = 非常信任”，为进一步讨论主要变量的关系，采用主成分因子分析法进行萃取和聚合，结果显示变量的内部一致性Cronbach’s α = 0.882，信度良好。 自变量：媒体使用。使用马德勇和王丽娜的量表 [ 12 ]，测试被访者对不同类型媒体政治信息的使用频率，包括通过新华社、人民日报，中央电视台，小道消息或朋友聊天和海外媒体等收听或收看政治社会新闻七个选项，答案采用五级李克特量表编码(1 = 几乎没有；2 = 偶尔有；3 = 经常如此；4 = 几乎天天；5 = 每天超过1小时)，使用主成因子分析法(表1)得出官方媒体使用(Cronbach’s α = 0.715)和非官方媒体使(Cronbach’s α = 0.763)两个子量表，kmo = 0.67，p < 0.01。 Table 1 Factor analysis of media us 项目 均值 标准差 因子分析 官方媒体使用因子 非官方媒体使用因子 共量 中央电视台的新闻或评论节目 2.17 1.04 0.89 −0.03 0.79 新华社、人民日报的政治新闻 1.85 0.92 0.87 0.10 0.77 新浪等网站的政治新闻 2.63 1.01 0.52 0.37 0.41 微博或网络社区政治新闻 3.19 1.05 −0.17 0.67 0.48 微信发布的政治类新闻 2.54 1.10 0.23 0.66 0.49 小道消息或朋友聊天 2.07 0.81 0.40 0.56 0.47 海外媒体的政治新闻 2.20 0.97 0.0003 0.64 0.41 特征值 2.31 1.98 4.29 解释方差 33.06% 28.39% 61.44% 表1. 媒体使用的因子分析 控制变量：本研究的控制变量包括性别、年龄、是否党员、户籍状况、教育水平和家庭年收入等。① 性别被重新编码为虚拟变量，回答“男性”编码为1，“女性”编码为0，以女性为参照。② 年龄以岁数计，由于年龄在解释因变量时常常不是单调线性的关系，所以本研究加入年龄的平方项后除以100。③ 因变量涉及政治信任水平，而共产党员往往接受了更多的政治意识形态的接触，对党和国家的政治信任水平更高，因此是否为党员是一个很重要的解释变量，因此将“共产党员”编码为1，“非共产党员”编码为0。④ 户口登记状况代表了大部分人的居住地(城市或农村)，不同居住地的人对政治信任的程度可能会有很大差异，因此我们把户籍状况转变为虚拟变量，城市户口为1，农村户口为0。⑤ 问卷中教育水平被分成八类，将其转变为虚拟变量并进行编码。本科以下为1，本科为2，本科及以上为3。⑥ 除此之外，家庭年收入水平不同的人对于政治信任的程度也有所不同，所以将问卷中12类家庭年收入水平转化为虚拟变量并进行编码，2万~4万编码为1，4万以上~50万以下编码为2，50万以上编码为3。
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user: 5. 结论与启示 本文基于2015年“网民政治社会意识调查”数据库，在对人口特征加以控制的基础上，比较分析了不同政治属性的媒体使用对我国公众政治信任水平的影响，得到以下结论和启示： 1) 公众使用不同政治属性的媒介，会对政治信任产生不同的影响，且影响因素并非单一而是多因素和多层次的。公众在日常生活中接触的非官方媒体普遍具有交互性 [ 11 ]，即公众不仅是简单接收信息，还可能是信息的发布者和传播者，他们在不受严格管控的信息平台接触到自主、多元的政治信息，更可能接触负面政治丑闻，由此降低其政治信任水平。与此同时，统计结果表明城乡差别带来的影响不容忽视，城市户籍的人使用官方媒体越多政治信任水平越高，其影响大于农村户籍的人。这也表明由于城乡生活差异较大，导致民众在知识、认知和情感方面的差异显著，这也给城镇化进程、城乡建设和乡村治理等带来了压力。 2) 官方媒体与非官方媒体的划分边界正在逐渐模糊，不少非官方媒体平台已经具有政治传播语境和引导公众发表政治观点、进行交互式政治沟通的功能。社会转型带来了公民意识的不断觉醒，我国民众也越来越踊跃发表自身观点和表达利益诉求，这也给我国官方媒体和国家政治传播机制带来了挑战。为了有效提高政治信任度，法院、警察、政府等应向公众提供及时、完整、可靠的信息。新媒体时代，各类政务社交平台也应重视自身变化带来的影响，不断汲取和改进政务信息公布形式，增强透明性和回应性，强化其政务平台建设和优化自身属性，才能更加方便公众有效使用官方媒体获取政治信息与表达利益诉求，以此来提高公众的政治信任水平；另一方面，要减少非官方媒体使用对公民带来的负面政治影响，在保证传播导向准确性的同时也能满足公民个性化方面的需求，借助自身动态发展创造出全新的信息价值。
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user: 摘要 将数据和计算外包给云服务器为大规模数据存储和查询处理是一种经济高效的方法。但是由于安全和隐私问题，我们需要在使用云服务器计算过程中保护诸如医疗记录这种敏感数据。一种方法是将加密过的数据外包给云服务器，并让云服务器仅对加密数据执行查询处理，这样云服务器就不会获得有关数据、查询和查询结果的任何知识。在不进行数据云解密的情况下进行加密数据的查询任务是非常具有挑战性的。我们设计的任务是在加密数据条件下云服务器进行安全K近邻(KNN)查询方法进行离群点检测，即用户发送一条加密查询给具有加密数据集的云服务器，并得到该数据是否为离群点的信息。我们首先提出了一个简单方案，并证明该方案并非是完全安全的。之后我们提出了具有更高安全性的安全方案，它能够有效保护用户查询数据、服务器数据集和数据访问模式的机密性。
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user: 1. 引言 云计算是近年来兴起的计算方式，它具有低成本，高灵活性，高效率的优势，吸引了工业界和许多研究人员的目光，将数据和计算外包给云服务器已经成为了很多组织/企业的选择。通用的云计算模型 [ 1 ] [ 2 ] 中，用户将自己的数据库放到云服务器上，同时进行数据的查询和管理操作。这样做对用户来说，一方面不用自己建数据库服务器并进行数据运算，降低了数据管理和服务器维护开销，节省了运算开销，减少了运营成本；另一方面，被外包到云服务器上的数据可能存在泄露的危险，数据的查询运算操作也可能会泄露用户隐私，这为云计算带来了安全上的问题。 为保护外包给云服务器的数据不会因为云服务器和黑客攻击而被泄露，一种简单方法是在数据外包给云服务器之前就将数据进行加密处理 [ 3 ]。在云服务器的安全查询过程中，需要能够保证：1) 外包给云服务器数据的保密性；2) 用户进行查询数据的保密性；3) 计算过程中隐藏数据访问模式。许多文献提出了与加密数据查询处理相关的技术，例如范围查询 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]，以及聚合查询 [ 7 ] [ 8 ] 等等。但是，这些技术对于解决云服务器上加密数据的KNN查询来说要么不适合使用，要么效率不能满足用户的需求。 本文在一种经典的SKNN协议 [ 9 ] 基础上，进行修改以提高安全性，使服务器能够在对加密数据进行KNN算法检测离群点的同时，既能够保护数据机密性又能够保护查询数据隐私。在此协议中，数据拥有者一旦将数据加密并提交服务器，就不会再获取后续信息且不参与后续任何计算。特别地，该协议满足以下要求： 1) 数据机密性——数据库数据集T或任何中间结果的内容不应向服务器公开。 2) 查询隐私——输入查询数据Q不应该被泄露给服务器。 3) 正确性——输出应该只透露给客户端用户。并且，除了此信息没有其他信息透露给Bob。 4) 用户上的计算开销尽可能低——将加密的查询记录发送到服务器后，我们的协议在客户端上的计算开销比现有的工作 [ 1 ] 低。 5) 隐藏的数据访问模式——对数据的访问模式，例如查询数据Q的k近邻对应的记录，不应该向数据拥有者和服务器公开(以防止任何推理攻击)。 应该强调的是，服务器在我们的协议中看到的中间结果要么是新生成的随机加密，要么是随机数。因此，服务器不知道哪些数据记录对应于查询数据Q的k近邻。此外，在将加密的查询记录发送到服务器之后，用户尽可能涉及最少计算过程使得用户的成本尽可能低。
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user: 2. 基础知识 在本文中，隐私安全与协议执行过程中披露的信息量密切相关。有许多方法可以用来定义可披露的信息。为了使数据隐私最大化或者说信息披露最小化，我们采用了之前文献中提出的安全多方计算(SMC)定义，该定义最早是由Yao通过Millionaires问题引入的，并且他们针对该问题开发了一个可证明安全的解决方案。在本文中，我们假设服务器是半诚实的，即诚实且好奇，具体来说，半诚实的服务器使用正确的操作流程遵守协议的规则，但是之后可以自由地使用在协议执行期间得到的中间内容来危害安全性比如数据机密性。一般来说，半诚实模型下的安全协议比恶意对手模型下的安全协议更有效，而文献中提出的实际SMC协议几乎所有都属于半诚实模型下的安全协议。具体来说，我们设置两个半诚实的参与方P1和P2进行交互计算。其中P1具有加密数据库 E p k ( T ) 和公钥pk(public key)，P2具有公钥pk和私钥sk (secret key)，我们采用paillier同态加密算法作为加密方式，同时采用一系列安全子协议来构建我们的加密协议。 2.1. Paillier加密 paillier加密基于复合剩余类的难解性，是1999年paillier发明的概率公钥加密系统。该加密算法是一种同态加密，满足加法和数乘同态。其同态性质可描述为： (1) E p k ( a + b ) ← E p k ( a ) ∗ E p k ( b ) mod N 2 (2) E p k ( a ∗ b ) ← E p k ( a ) b mod N 2 2.2. 安全乘法(SM)协议 P1包含 E p k ( a ) 、 E p k ( b ) ，且P1和P2不知道a和b的具体数值，经过P1、P2协同计算后将 E p k ( a ∗ b ) 输出到P1，并且在这个过程中，P1和P2没有得到关于a和b的信息。输出 E p k ( a ∗ b ) 只有P1知道。安全乘法(SM)协议的基本思想基于以下性质，对于任意给定的 a ， b ∈ Z N ，有： a ∗ b = ( a + r a ) ∗ ( b + r b ) − a ∗ r b − b ∗ r a − r a ∗ r b 2.3. 安全平方欧几里得距离协议 P1包含 E p k ( X ) ， E p k ( Y ) ，其与P2安全地协同计算向量X和Y之间欧氏距离的平方加密。这里X和Y是m维向量，其中： (1) E p k ( X ) = 〈 E p k ( X 1 ) ， ⋯ ， E p k ( X m ) 〉 (2) E p k ( Y ) = 〈 E p k ( Y 1 ) ， ⋯ ， E p k ( Y m ) 〉 最后，输出 E p k ( | X − Y | 2 ) 只有服务器 P1知道。安全的欧几里德距离平方协议SSED的基本思想如下式所示： | X − Y | 2 = ∑ i = 1 m ( x i − y i ) 2 2.4. 安全位分解(SBD)协议 P1包含 E p k ( z ) ，其与P2安全地协同计算z的各个比特位的加密，其中 0 ≤ Z < 2 l 。输出 [ z ] = 〈 E p k ( z 1 ) ， ⋯ ， E p k ( z l ) 〉 只有P1知道。这里z 1 和z l 分别表示整数z的最高有效位和最低有效位。 2.5. 安全最小(SMIN)协议 P1包含([u]，[v])，服务器 P2包含私钥sk，两个服务器协同安全计算u和v之间小的那一个数的各个比特位的加密，即输出为[min(u，v)]，且该结果只有P1知道。在这个协议中，P1和P2无法得到关于u和v的信息。 2.6. 安全最小n数字(SMINn)协议 P1包含n个加密向量 ( [ d 1 ] ， ⋯ ， [ d n ] ) ，P2包含私钥sk，这里 [ d i ] = 〈 E p k ( d i ， 1 ) ， ⋯ ， E p k ( d i ， l ) 〉 ，其中 d i ， 1 和 d i ， l 分别为整数d i 的最高和最低有效位，且 1 ≤ i ≤ n 。P1和P2协同计算输出 [ min ( d 1 ， ⋯ ， d n ) ] 。最后， [ min ( d 1 ， ⋯ ， d n ) ] 仅为P1所知晓。并且在SMIN n 协议过程中，P1和P2无法获取有关d i 的信息。 2.7. 安全位或(SBOR)协议 P1包含 ( E p k ( o 1 ) ， E p k ( o 2 ) ) ，其与P2安全地协同计算 E p k ( o 1 ∨ o 2 ) ，其中o 1 和o 2 是两个二进制数值。输出 E p k ( o 1 ∨ o 2 ) 只有P1知道。
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user: 5. 总结 k近邻是离群点检测常用的查询方法之一。在将加密数据存储在数据库环境中，对加密数据的安全查询处理变得很有挑战性。现有的基于加密数据的SkNN技术是不安全的。在本文中，我们使用了两种新的基于加密数据的SkNN协议进行离群点的检测。作为基本解决方案的第一种协议向服务器泄漏了一些信息。但是，我们使用的第二个协议是完全安全的，能够保护数据、用户输入查询的机密性，并隐藏数据访问模式。然而，第二种协议比基本协议计算成本更高。此外，我们还评估了协议在不同参数设置下的性能。 关于在客户端进行离群点最终检测问题，因为服务器C1和C2得到K近邻数据之后分别用随机数扰动再汇总到客户端。直接得出欧式距离后与固定距离D进行比较，在不将数据泄露给服务器C2的情况下是不可能进行的，所以我们还没有研究出如何直接在服务器上安全地进行离群点检测。其实我们可以在获取到Q的k近邻数据后将其加密并二次发送至服务器进行离群点检测，但是存在一个问题，就是解密之后才能继续判断是否为离群点，但这又会让C2得知离群点检测的信息。关于进一步降低客户端的计算成本，我们留待以后进行研究。
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user: 摘要 当前我国城镇就业压力日渐增大，灵活就业形式随之发展起来，已成为缓解就业压力的重要途径。但同时，灵活就业人员规模的不断扩大，给养老保险制度带来了不小的挑战，如何扩大灵活就业人员养老保险覆盖面成为亟待解决的问题。灵活就业人员在参加养老保险时，存在参保率低、断保现象普遍、个人缴费比例过高和转移续接困难等问题，本文从强化灵活就业人员的参保意识、提升灵活就业人员自身参保能力、调整缴费基数、比例及个人账户分配比例、完善补贴和激励政策、推进灵活就业人员养老保险信息化建设步伐等方面提出具体建议，以期提高我国城镇职工养老保险制度对灵活从业群体的容纳性、适应性。
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user: 1. 引言 灵活就业人员在“互联网+”新业态形式下，作为日后劳动力市场的主力军，对其养老保险制度的完善势在必行。我国现行养老保险制度从政策层面已基本实现全覆盖，但在实际中仍有很多人被排除在外，这类被排除在外的人群大部分都属于灵活就业人员，为新型业态背景下的灵活就业群体提供具有高适应性和灵活性的养老社会保险制度已成为当务之急。解决新型业态灵活就业人群养老保险问题，是实现社会保障全覆盖的必经途径，在增强人民安全感和幸福感等方面具有深远意义 [ 1 ]。
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user: 2. 概念界定 2.1. 灵活就业人员 灵活就业是指在劳动时间、收入报酬、工作场所、保险福利、劳动关系等方面不同于传统主流的就业方式。灵活就业人员是指在劳动年龄范围内以非全日制、临时性、季节性、弹性工作等灵活多样形式实现就业或再就业的人员，包括：自雇型就业、自主就业、临时就业等人员。 2.2. 参保意愿 本文的研究范畴为参加城镇职工基本养老保险意愿，重点在于关注不同收入，不同条件，不同观念的灵活就业者对南昌市城镇职工基本养老保险的参保态度。参加基本养老保险的意愿即是指灵活就业人员对待基本养老保险的倾向性、态度，也就是说他们是否愿意接受基本养老保险这种养老方式。分析影响不同特点灵活就业人员的参保需求，对扩大基本养老保险覆盖范围，完善社会保障体系有重要的积极作用。