预约是局域网(LAN)中常见的存取方式,尤其以环形LAN的IEEE802.5预约级协议著称。为了在综合业务的环形城域网(MAN)中利用预约级协议,必须考虑综合业务的特点,对IEEE802.5预约级协议进行改进。其出发点是既要尽可能保证高优先级信息能提前预约,又要防止出现低优先级信息(特别是最低优先级信息)长时间得不到发送的局面。该文提出的高预约级中断策略,比较合理地解决了这一问题。其实质是在合理范围内牺牲高优先级业务的服务质量,换来部分提高低优先级业务的服务质量。模拟实验表明,改进后的IEEE802.5预约级策略适合于综合业务MAN的利用。

针对目前图像隐写检测模型中线性卷积层对高阶特征表达能力有限，以及各通道特征图没有区分的问题，该文构建了一个基于多层感知卷积和通道加权的卷积神经网络(CNN)隐写检测模型。该模型使用多层感知卷积(Mlpconv)代替传统的线性卷积，增强隐写检测模型对高阶特征的表达能力；同时引入通道加权模块，实现根据全局信息对每个卷积通道赋予不同的权重，增强有用特征并抑制无用特征，增强模型提取检测特征的质量。实验结果表明，该检测模型针对不同典型隐写算法及不同嵌入率，相比Xu-Net, Yedroudj-Net, Zhang-Net均有更高的检测准确率，与最优的Zhu-Net相比，准确率提高1.95%～6.15%。