2024, 46(2): 662-670.
doi: 10.11999/JEIT230129
刊出日期：2024-02-29
AI质检是智能制造的重要环节，其设备在进行产品质量检测时会产生大量计算密集型和时延敏感型任务。由于设备计算能力不足，执行检测任务时延较大，极大影响生产效率。多接入边缘计算(MEC)通过将任务卸载至边缘服务器为设备提供就近算力，提升任务执行效率。然而，系统中存在信道变化和任 务随机到达等动态因素，极大影响卸载效率，给任务调度带来了挑战。该文面向多接入边缘计算赋能的AI质检任务调度系统，研究了联合任务调度与资源分配的长期时延最小化问题。由于该问题状态空间大、动作空间包含连续变量，该文提出运用深度确定性策略梯度(DDPG)进行实时任务调度算法设计。所设计算法可基于系统实时状态信息给出最优决策。仿真结果表明，与基准算法相比，该文所提算法具有更好的性能表现和更小的任务执行时延。
2006, 28(1): 100-102.
刊出日期：2006-01-19
该文提出了机载超宽带天线罩口径积分-表面积分-自适应网格(AI-SI-AG)分析方法。给出了用AI-SI-AG的计算和实测结果。理论分析和实验结果表明，该算法能够高效地预测定向和全向天线的带罩方向图，理论计算与实际测试符合较好，在工程应用中有较大的实用价值。
2007, 29(1): 201-204.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.00574
刊出日期：2007-01-19
通过对Xu(2004)和Zhang(2004)提出的两种环签名方案进行分析，指出了这两种环签名方案都容易受到群成员改变攻击(group-changing attack)，并给出了攻击方法；另外，Zhang的方案还容易受到多已知签名存在伪造(multiple-known-signature existential forgery)攻击。为防范这两种攻击，对这两种环签名方案进行了改进，改进后的方案在最强的安全模型(Joseph, 2004提出)中仍是安全的。
2009, 31(7): 1732-1735.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.00928
刊出日期：2009-07-19
关键词:
环签名;密码分析;可转换性
通过对Zhang-Liu-He (2006)，Gan-Chen (2004)和Wang-Zhang-Ma (2007)提出的可转换环签名方案进行分析，指出了这几个可转换环签名方案存在可转换性攻击或不可否认性攻击，即，环中的任何成员都能宣称自己是实际签名者或冒充别的成员进行环签名。为防范这两种攻击，对这几个可转换环签名方案进行了改进，改进后的方案满足可转换环签名的安全性要求。
2015, 37(4): 989-994.
doi: 10.11999/JEIT140856
刊出日期：2015-04-19
针对在速度拖引干扰和杂波背景下脉冲多普勒(PD)雷达无法精确跟踪目标的问题，该文提出基于双模型(DM)和幅度信息(AI)的目标跟踪算法。分别建立基于位置、幅度量测的跟踪模型和基于位置、速度、幅度量测的跟踪模型。两个模型均使用基于幅度信息的概率数据互联(AI-PDA)尽可能地降低杂波的影响，然后使用常规方法进行滤波估计。若没有速度拖引干扰，则两个模型估计具有位置和速度上的相关性；若存在干扰，由于速度量测是虚假的，则两个模型估计不具有相关性。据此，进行卡方检验(chi-square test)，分析影响检验结果的因素，进而确定最终的估计结果。仿真验证了该算法的有效性。
2024, 46(5): 1613-1631.
doi: 10.11999/JEIT231224
刊出日期：2024-05-30
针对空天地一体化接入网络，该文在总结相关研究的基础上，阐述了未来空天地一体化接入架构的关键技术，分析了空口技术、多址技术、干扰分析、计算技术和人工智能(AI)技术等几个重点方向的研究进展，提出了多种接入形式并存的灵活性网络架构。针对6G全域融合网络接入的重点研究问题，结合用户的服务质量需求，构建了一体化AI赋能架构，提出了大规模混合多址接入及弹性资源适配策略。基于网络架构立体化、网络协同传输、一体化网络资源管理、未来空天地接入技术以及网络协同计算等未来重点研究方向进行了讨论和展望。
2023, 45(5): 1678-1687.
doi: 10.11999/JEIT220240
刊出日期：2023-05-10
随着物联网(IoT)的快速发展，人工智能(AI)与边缘计算(EC)的深度融合形成了边缘智能(Edge AI)。但由于IoT设备计算与通信资源有限，并且这些设备通常具有隐私保护的需求，那么在保护隐私的同时，如何加速Edge AI仍然是一个挑战。联邦学习(FL)作为一种新兴的分布式学习范式，在隐私保护和提升模型性能等方面，具有巨大的潜力，但是通信及本地训练效率低。为了解决上述难题，该文提出一种FL加速框架AccFed。首先，根据网络状态的不同，提出一种基于模型分割的端边云协同训练算法，加速FL本地训练；然后，设计一种多轮迭代再聚合的模型聚合算法，加速FL聚合；最后实验结果表明，AccFed在训练精度、收敛速度、训练时间等方面均优于对照组。
2020, 42(2): 327-332.
doi: 10.11999/JEIT190685
刊出日期：2020-02-19
由于基于最坏情况困难假设等优点，基于格的密码被认为是最具前景的抗量子密码研究方向。作为格密码的常用的两个主要困难问题之一，含错学习(LWE)问题被广泛用于密码算法的设计。为了提高格密码算法的性能，Zhang等人(2019)提出了非对称含错学习问题，该文将从理论上详细研究非对称含错学习问题和标准含错学习问题关系，并证明在特定错误分布下非对称含错学习问题和含错学习问题是多项式时间等价的，从而为基于非对称含错学习问题设计安全的格密码算法奠定了理论基础。
1988, 10(6): 563-567.
刊出日期：1988-11-19
关键词:
红外图象; 砷化镓; 图象处理软件
本文介绍了一种用于研究砷化镓材料中的缺陷(比如EL2吸收特性等)的新方法:将一束波长为1.11.5m的近红外光穿过一块厚度为48mm,直径为50mm的砷化镓材料,用红外摄象机TOSHIBA 8844摄取图象,并直接送入计算机图象处理系统DATASUD,材料中的非均匀性缺陷图象,即材料中的缺陷(EL2,位错等)在截面上的分布结构形状(十字形,网状,球粒形等)就可从屏幕上观察到。本文给出了为研究这类材料设计的ZHIMAG(ZHang IMAGe)图象处理软件包和应用ZHIMAG所获得的一些结果。ZHIMAG也适用于其它类型的图象处理。
2007, 29(10): 2529-2532.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.00414
刊出日期：2007-10-19
Gu-Zhang-Yang(2005)提出了一个不需要可信第三方参与的匿名代理签名方案，由于该方案的签名验证数据中没有回避孤悬因子这一现象，因此并不满足强不可伪造性，原始签名人可以伪造一个有效的代理签名通过验证，并成功地在代理签名者身份揭示阶段向公众证明该伪造的代理签名是由合法的代理签名者产生的。本文在分析该方案安全性的基础上提出了改进的匿名代理签名方案，克服了原方案的不足。
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