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生物膜数学建模,动力学与群体感知
成果简介在本项目中运用流体力学理论和动力学方程提出了一种单流体多组元模型，它包含了一个可以适用于多组元的模型框架， 可以处理不同生物膜菌种相互之间的动力学作用、 内部的相互转化、 群体的消散和混合， 整个材料系统近似为不可压缩， 因此当一个种群的体积分数增长时， 一个或多个其他的种群必须相应的以体积分数的形式转化为增长的种群。 我们还把这个二元模型变为更细致的三元模型， 除包含等效溶剂， 还将包含 EPS 和细菌两种组分， 抗菌剂浓度和营养素也被更细致地建模。 并且使用二元和三元模型研
安徽工业大学
2021-04-14
一种云存储环境中的用户访问权限回收方法
本发明公开了一种云存储环境中用户权限回收的方法，解决现 有云环境中用户权限回收时引起安全隐患和数据重加密带来的性能开 销问题。包括：客户端进程，云存储系统进程和安全管理中心进程， 云存储系统实现令牌链管理更新，通知安全管理中心分发密钥、令牌， 对密文置入干扰块处理以及用户访问请求判断回复；安全管理中心实 现用户注册、登录，权限授予、回收，密钥管理、分发，以及用户令 牌分发。本发明利用令牌机制实现密文的干扰处理，采用立
华中科技大学
2021-04-14
一种基于 RBAC 访问控制模型的用户信息访问控制方法
本发明公开了一种基于 RBAC 访问控制模型的用户信息访问控 制方法，应用于电子商务，包括以下步骤：1、安全服务器记录物流发 送方注册的基本信息，包括名称及各级网点分布；2、安全服务器将交 易方的用户信息保存至数据库；3、安全服务器将用户信息中的收货地 址划分为多个地址区段，并为物流发送方的各级网点指派角色，向不 同角色授予允许访问不同地址区段的权限；4、安全服务器建立交易链， 将收货方的用户信息以条码形式发送给物流
华中科技大学
2021-04-14
一种大规模MIMO系统多用户上行鲁棒检测方法
本发明公开了一种大规模MIMO系统多用户上行鲁棒检测方法，包括：第一步，在上行信道训练中，用户发送导频信号，基站依据接收的导频信号获取信道估计值和相应的信道估计误差第二步，建立信道矩阵G的统计模型；第三步，考虑用户等概率发送QAM符号x，获取x的初始估计均值和初始估计方差第四步，利用信道矩阵的统计模型及采用鲁棒的检测算法获取发送信号的均值和方差第五步，判断是否满足迭代终止条件：如果是，则跳转执行第六步；否则，则更新并跳转至第四步；第六步，对进行硬判决，得到用户发送信号检测值本发明能以较低实现复杂度实现，且在不增加计算复杂度的同时，显著提高大规模MIMO系统上行链路中的信号检测的鲁棒性。
东南大学
2021-04-11
在交叉信道增益估计中判断认知用户所在区域的检测方法
高校科技成果尽在科转云
电子科技大学
2021-04-10
认知无线电中基于SOM神经网络的恶意用户判别方法
本发明公开了一种认知无线电中基于自组织映射神经网络的恶意用户判别方法，本发明利用自组织映射(简称SOM)神经网络学习输入能量矩阵的分布特征，并根据学习结果对输入量进行有效的分类。首先引入“可疑度”的概念，其大小根据每次训练后每种类别所包含的次级用户的个数进行分配。为了消除传统的SOM神经网络的缺陷，本发明进一步提出了“平均可疑度”的概念。具体步骤包括：获得能量矩阵，利用SOM神经网络算法对能量矩阵进行训练得到分类矩阵，计算每个次级用户的“可疑度”，构造索引矩阵并重复训练过程，并将每次得到的“可疑度”取平均值，即“平均可疑度”，并利用“平均可疑度”对次级用户进行分类，识别出恶意用户或是正常用户。
东南大学
2021-04-11
B2C环境下的用户行为挖掘软件（B2CMiner）
在一个 B2C电子商务网站中，通常都会产生大量的数据，如用户资料，用户行为信息，用户消费信息，以及其他的一些日志信息等。如何利用这些数据增进对运营和业务情况的了解，帮助我们在运营管理及营销策略等方面做出及时、正确的判断，并且提供有效的决策支持—这就是B2CMiner 的核心课题。 与同类技术产品相比，B2CMiner具有如下的特点和优势： 强大的数据挖掘引擎实现了高效的关联规则分析、分类、和聚类算法，并且为 B2C电子商务应用进行了量体裁衣地优化和改进。 多种数据源处理能力可以处理关系数据库数据源， XML 数据源，文本（日志）文件数据源。 跨平台，部署灵活软件可以运行在 Windows ，Unix 和 Linux 上；而且 B2Cminer 和 web 应用程序耦合度小，灵活部署。无论是在网站运营前还是运营中都可以方便地使用。 主要应用范围： 电子商务网站，电子政务网站。 市场应用前景： 提高电子商务网站营业额5%-10%；提高电子政务网站。
北京交通大学
2021-04-13
多输入多输出蜂窝通信系统中下行多用户中继传输方法
一种多输入多输出蜂窝通信系统中下行多用户多中继传输方法。其步骤主要是：A、第一个时隙，基站进行汤姆林森-哈拉希玛预编码，将数据传输给所有中继及基站服务用户。B、基站服务用户检测与中继放大：在第一时隙内，接收到信号的基站服务用户检测出原始的数据信息，中继将接收数据进行直接放大；C、第二个时隙，基站与中继进行基于干扰对齐预编码，基站传输一个新的符号给一个新基站服务用户，而中继则将放大转发的数据进行预编码发送给所有中继服务用户；D、第二个时隙的检测：在第二个时隙接收到数据的基站服务用户与所有中继服务用户检测出发送信号。该法对空分信道的自由度利用充分，频谱利用率高，系统开销低，系统定时亦不敏感。
西南交通大学
2016-10-19
一种基于群体用户行为分析的个性化推荐方法
本发明公开了一种基于群体用户行为分析的个性化推荐方法， 属于计算机网络应用技术领域。本发明提出了一套基于群体用户兴趣 变化的个性化推荐方法，通过聚合海量个体用户对商品的时序动态兴 趣度从而快速有效的获得准确度更高的推荐列表。另外再定量分析时 间因素对用户兴趣度的影响权重，通过拟合大众用户从接触商品到购 买的时间及不同时间段购买用户数量分布图，从而提高推荐的准确性。 在充分分析用户行为数据及归纳总结出用户的兴趣后，计算
华中科技大学
2021-04-14
1比特压缩感知的低功耗数据采集与重构方法
本发明基于压缩感知理论将将测量的信号通过1比特量化，去掉了之前被测信号能量为1的假设，通过循环迭代的公式最小化凸的替代函数，最终恢复出要测量的信号，相比于之前相关算法明显的提高的信号的恢复精度。
电子科技大学
2021-04-10