一、增量时间戳技术在AGLET中的应用（论文文献综述）
宋艳,应斌杰,杨成钢,郝自飞,毛立振[1]（2021）在《基于ZYNQ的PTP授时精度测量方法与实现》文中研究表明针对PTP授时精度测量存在的困难,提出在ZYNQ SOC上用μCOS操作系统和LWIP协议栈,来实现PTP授时精度测量。该方法通过接收卫星导航系统信号,得到准确的系统时间和时钟源差,利用硬件将系统时间同步至ZYNQ的纳秒计数器。利用ZYNQ EMAC接口获取PTP收发帧的观测时间,并利用源差值实现对测量时间的补偿,最终得到准确的时间戳,进而实现对待测PTP主时钟授时精度测量。经实际测试,利用该方法对PTP时钟进行测量,能够获得优于10 ns的测量精度。
乔雨露[2]（2021）在《基于亲和传播的复杂网络社团探测方法研究》文中进行了进一步梳理现实世界相互作用、依赖形成的众多复杂系统皆可抽象为复杂网络,针对复杂网络中社团结构的探测,已成为众多交叉学科和行业的热门研究课题。随着复杂网络应用拓展,传统社团探测方法难以处理更多高维稀疏复杂数据,所表现的社团划分困难、代价过高等问题日益凸显,因此需要设计更优算法,在合理计算成本下对社团进行准确划分,以应对复杂网络研究中的新挑战。元启发式亲和传播（AP）算法通过节点间实值信息传递来获得一组代表点并自适应地找出对应社团,准确划分网络。但其参数设置不灵活,无法直接用于动态网络,处理大型网络或高维稀疏数据时会面临耗时长,占内存,划分过度等问题。针对上述不足,本文提出两种新的基于亲和传播的社团探测方法,分别用于静态和动态网络中的社团划分。本文主要研究内容如下:（1）基于AP算法,利用流形学习降维网络,创建低维概率相似度,提出适于高维网络的t分布下的亲和传播算法（APT）,减小AP算法内存开销、提高划分效率的同时,适用于多类型、多尺度数据,更快完成大型复杂网络的分析。（2）利用模块度优化,提升APT算法划分准确度。由于流形降维会损失部分拓扑信息,导致划分不准。本文以模块度作为目标函数,通过调整降维数和阻尼因子,增大网络划分中的社团模块度值,提升划分效果。（3）在增量框架中改进AP算法,提出一种新的增量式的亲和传播算法（INAP）,进行动态网络的社团探测。为保留重要社团信息并降低划分时长,本文基于历史网络划分,分别识别处理增量元素,调整变化节点社团归属,划分当前时间戳网络,并发现传统方法忽略的隐藏新社团。本文在真实世界网络和LFR基准生成网络的仿真实验中,验证了两种算法的可行性和有效性,同时与其它主流社团划分算法在相关评价指标中进行对比分析,表明APT算法能够有效划分更多静态网络,准确度高,更具普适性。INAP算法在动态网络中能识别更多新社团,实现划分矫正减小累积误差,保留重要信息,更简易高效地划分不同时间步的网络。
章建赛[3]（2021）在《基于区块链技术的信用治理研究》文中提出区块链被《经济学人》杂志定义为“信任的机器”,是由信息互联网转向价值互联网的关键核心技术,是数字经济时代能够改变生产关系的技术革命。在区块链技术条件下,合作秩序将由中心化到去中心化转变。信用是现代市场经济运作的核心生产关系之一,区块链技术将重塑人类社会的信用治理。本文在理论层面,系统梳理了信任、信用及区块链的学术谱系,拓展演化经济学分析方法,分析了区块链的共识机制及从区块链机器信任投射到人类社会信用治理的原理,应用博弈理论研究了去中心化的理性个体的信用特征,以及有限理性条件下产生信用合作的稳定性。并从个体行为和群体行为两个层面,分析了三类区块链所形成的社会网络的信用演化和变异规律。其中,在个体行为层面,构建微观经济学偏好分析模型,推导了公有链中Token（代币）经济的信用偏好承袭演化、信用合作的场域和市场均衡状态;在群体行为层面,引入病毒感染模型,推演了 DeFi（去中心化金融）在私有链随机网络、联盟链无标度网络环境下的信用变异特征。在应用层面,本文构建了个人信用评价、中小企业信用评价2个改进模型,并应用实践数据进行了实证研究。其中,在个人征信上引入区块链的“币天销毁”技术,构建“币天销毁”信用评价模型,应用机器学习算法进行了实证研究;在中小企业授信方面,将不可篡改的企业主特征信息变量加入传统的信用评价模型,构建区块链增强信息的企业信用评价模型,并采用Logistic回归算法进行实证研究。实证研究验证了基于区块链技术改进的个人和企业信用评价模型,在区分能力、识别能力等方面均优于传统信用评价模型,具有良好的应用前景。面向未来数字世界,区块链分布式账本体系将深化（而不是替代）传统的由中央银行创造、商业银行扩张的中心化的信用创造和治理体系,并从人类社会的信用治理延伸到物理世界的信用治理,深入到“云-管-端-边”的设备系统治理中,通过“+区块链”和“区块链+”实现从万物互联、万物智能到万物账本的“设备民主”和设备自治。区块链技术对信用要素之间的结构关系和运行方式的重构,对信用生成、发展、应用、拓展和监管等治理的变革,尚处于初期阶段,未来必将进一步深化。
张玉皓[4]（2021）在《汽轮发电机组扭振故障分析及在线监测的研究》文中研究说明汽轮发电机组是电力生产的主要设备,作为能量转换和输出的中间环节,其轴系在蒸汽和电磁力矩的作用下产生弹性角变形和扭转振动,可能诱发轴系疲劳损伤。本文以轴系弯扭振动模型为基础,通过在线工作变形分析评估轴系安全性,提出了更加准确的扭振测量方法,开发了扭振监测和安全性分析系统,研究成果有助于避免扭转振动故障造成机组严重损伤、提高机组运行安全性。首先,分析并建立叶盘系统的动力学模型并进行固有特性分析,利用动能等效方法,给出了长叶片轴段在扭振建模中的刚性盘等效条件。推导了Timoshenko弯扭梁轴单元模型,系统模型考虑了弹性支承、刚性支承的影响,以及陀螺力矩的作用,建立了轴-盘-支承系统的有限元模型,通过仿真分析了轴系的弯扭振动固有特性。利用矢量叠加原理构建轴截面同步旋转向量,用于分析旋转轴系扭振或弯扭振动的调制特征。其次,通过轴系危险截面与典型结构应力分析相结合的方式开展轴系的安全性分析。利用惯性单元和弹性单元建立的轴系扭振模型,进行轴系截面安全性分析;对于轴系典型结构,利用内嵌有限元工具组件的方式,建立典型结构的有限元模型,导入实测扭转载荷数据,对典型轴系部件进行在线应力分析。实现轴系危险截面与典型部件结构的安全性分析。再次,考虑到旋转运动和扭转振动具有相同的物理量纲,可实现转角和扭角的同源测量,提出了广义增量编码器模型的扭振测量方法。利用编码盘半周期角序重构,不改变整周期分度角的特点,提出了双周期的瞬时角速度计算方法,该方法可以在硬件条件不变的情况下增大一倍扭振信号采样率,避免带宽闲置现象。并从信号采样的角度解释了扭振信号的非对称失真和非对称采样的现象。分析了位移测量型的增量编码器的输出调频-调幅信号的形成机理,提出了等周期高差测距型编码器模型用以实现弯扭振动的测量方法。通过仿真和实验的方式对上述方法的正确性和有效性进行了验证。最后,结合核电汽轮机组的扭振监测与分析的工程应用需求和已有的工程经验,整合本文研究内容进行了工程技术的转化。研发了汽轮发电机组的轴系扭振在线监测与分析的成套装置。为了适应不同类型的扭振监测需求,引入数据中台和组态页面的开发模式,并采用时序数据库重新构建了数据结构和数据管理平台,通过功能与数据灵活组合配置,实现扭振监测装置的功能扩展。
梁钞[5]（2021）在《机载非共可视相机阵列标定与应用研究》文中研究指明无人机航拍在军事侦察、安全监控、航拍测绘等方面起着重要的作用。现有无人机航拍设备以搭载单个摄像头为主,无法在单一时刻获得较大场景信息。为提高航拍系统在单个时刻的感知能力,设计无公共视野相机阵列系统。本文针对机载非共可视相机交叠区域小,帧间像素关系难以建立的问题,研究并设计相应标定方法以完成系统的精准标定。在此基础上,基于机载非共可视相机阵列完成航拍测绘和行人检测相关应用,具体工作如下:（1）设计机载非共可视相机阵列系统。根据系统应用需求,进行机载本体、图像采集板卡、嵌入式摄像头的调研与选型。综合考量选用摄像头的视场角以及机载本体结构设计机载非共可视相机阵列,并完成整体的系统构建。（2）研究了一种基于合作标靶的非共可视相机阵列标定方法。针对非共可视相机帧间难以建立像素对应关系,引入辅助相机对合作标靶进行拍摄,将非共可视多相机问题分解为多个相邻双目相机位姿估计的子问题,并采用光束平差法对系统标定结果进行优化。实验结果表明,采用基于合作标靶的标定方法在地面非共可视相机阵列系统和机载非共可视相机阵列系统的重投影误差均小于0.2个像素,具有较高的标定精度。（3）提出一种基于视觉SfM（Structure from motion）与惯性测量数据的机载非共可视相机阵列的度量标定方法。首先,利用拍摄场景中静止物体在不同相机中的一致性信息建立非共可视相机帧间像素对应关系,并采用Sf M方法对非共可视相机间的相对位姿进行解算。其次,通过构建惯性测量加速度与相机测量加速度之间的非线性方程,完成标定结果的度量尺度估计。最后,通过实验分析,与基于合作标靶的机载非共可视相机阵列标定结果相比,该方法估计的相对姿态角度误差小于0.2°,位置误差小于0.015m,度量尺度误差小于2%,可在无合作标靶的场景中较为精确地完成机载非共可视相机阵列的标定。（4）针对机载非共可视相机阵列系统的应用展开研究。在系统标定基础上,本文将其应用于航拍三维测量以及行人检测方面。在度量标定的基础上,完成对物体的三维度量重建,实验表明,该系统的尺度测量平均精度为97.28%。将该系统用于行人检测,通过非共可视相机系统多方位的图像获取,利用YOLOv4-Tiny对获取图像进行行人检测,可实现在单个时刻对较大视场的区域监控。
胡腾[6]（2021）在《区块链分布式计算环境安全威胁研究》文中研究表明区块链（Blockchain）技术近年来已成为学术界和工业界的研究热点。目前区块链的应用场景也已经扩展到金融、医疗、政府、文化、艺术、物联网、软件工程等领域,因而区块链也常被称为下一代互联网。但是,区块链还存在一系列问题,如共识算法机制、系统性能与运行效率、存储方法、匿名与可信的矛盾以及监管问题等,安全威胁也始终相随相伴。目前针对区块链系统、合约和应用的安全事件频频发生,给个人、企业乃至国家造成了重大经济损失。因此,对区块链分布式计算环境面临的安全威胁展开研究,有着重要的社会意义和应用价值。本文开展了区块链分布式计算环境安全威胁及其应对方法的研究,针对区块链中的智能合约安全、账户与私钥安全、数据与隐私安全和管理问题,进行了面向区块链去中心化应用的数据分析研究、面向智能合约的数据分析与检测方法研究、面向区块链的身份识别方法研究、以及面向区块链的数据隐私保护与溯源方法研究。本文所提出的方法缓解了区块链分布式计算环境中的合约安全威胁、账户安全威胁和数据安全威胁,为后续的区块链技术发展与应用提供了必要的理论支撑和技术支持。本文的主要研究内容分为以下四个部分。第一,通过深入研究和分析DApp（Decentralized Applications,去中心化应用）的数据及其现象,以此来调研区块链分布式计算环境中的应用程序现状,从而发现区块链面临的安全威胁。因此本文进行了面向区块链去中心化应用的数据分析研究,具体方法是:首先收集了较全的DApp数据集,包括总共21类2,565个DApp,及其从2015年7月30日至2020年5月4日（约1000万区块高度）的相关数据;然后从数量、时间、类型以及智能合约这四个角度对DApp分布进行了深入分析。该研究内容能够为DApp开发者、使用者与研究者提供区块链和智能合约安全与性能方面的参考,同时也为本文后续研究提供了研究需求和数据支持。第二,针对如何缓解智能合约安全威胁,本文深入研究了智能合约中的数据行为及其内在联系,提出了一种基于交易的Ethereum（以太坊）智能合约分类和检测方法,从而实现了对恶意合约及脆弱性合约的识别和检测。具体方法是:首先收集了Ethereum的10,000多份智能合约,并聚焦于研究智能合约和用户产生的数据行为,通过人工分析,从交易中发现了四种行为模式,可以用来区分不同类型合约的差异。然后根据这四种行为模式构建出智能合约的14个基本特征。本文还提出了一种数据切片算法来构建实验数据集,对收集到的智能合约交易数据进行切片,最后使用LSTM（Long Short-Term Memory,长短期记忆网络）模型及其改进的GRU（Gated Recurrent Unit Networks,门控循环单元网络）模型来训练和测试我们的数据集。大量的实验结果表明,我们的方法可以区分不同类型的合约,并且可以应用于异常检测和恶意合约识别,其精度、召回率和F1值都令人满意。第三,基于鼠标生物行为特征和深度学习提出了一种连续身份识别方法,可以准确、高效地对当前区块链用户进行连续的身份认证,从而可缓解区块链分布式计算环境面临的账户安全威胁,与现有方法相比,它具有更好的准确性和更低的验证时间。具体方法是:首先,本文采用了一个包含用户鼠标行为的开源数据集,并将数据集中的鼠标行为特征映射为图片数据集,再构建了一个7层的CNN（Convolutional Neural Networks,卷积神经网络）网络来训练和测试,实验结果表明该方法大约每7秒就可以完成一次身份认证任务,FAR（False Accept Rate,误接受率）和FRR（False Reject Rate,误拒绝率）分别为2.94%和2.28%。然后,本文将该方法应用于了区块链钱包的私钥保护中,可以实时保护区块链钱包中用户的私钥安全。一旦钱包检测到用户身份不符,可以立即退出或阻止交易的进行,从而可有效缓解用户私钥泄漏的风险。对已有的7层CNN网络进行了优化,实验结果表明该方法能够每1秒进行一次身份认证,平均FAR和FRR分别为6.92%和6.18%。第四,本文开展了面向区块链的数据隐私保护与溯源方法研究,缓解了联盟链和私有链中既要保证区块链中数据的私密性,又要满足数据和用户行为的可追溯性这一矛盾。本文提出了一种双区块链系统,能够兼顾溯源数据的完整性与敏感信息的隐私保护,从而有效缓解了当前区块链中面临的隐私问题、溯源问题和管理问题。本文还将该系统在真实的安全威胁场景（内部威胁）中应用,建立了内部威胁模型并分析了该系统如何在内部威胁发生后跟踪攻击者并获取证据。最后通过仿真实验评估了该区块链系统的性能与有效性。
李猛钢[7]（2020）在《面向井下钻孔机器人应用的精确定位与地图构建技术研究》文中提出随着智能机器人、无人驾驶、人工智能等相关学科的快速发展,煤矿装备的智能化和机器人化,是继机械化、电气化、自动化变革之后新的发展趋势,将改变煤矿现有生产方式,为煤矿工业的发展带来生产力和安全性的巨大变革。作为煤矿机器人研发和应用之一的井下瓦斯防治钻孔机器人是一种可以实现井下工作面巷道瓦斯自动抽放、无需人工干预的,具备自主行走、自动钻进等功能的全自主钻孔作业机器人。然而,井下复杂场景下的精确定位和高精度地图构建作为支撑钻孔机器人实现自主行走的关键技术,目前尚未有行之有效的解决方案。煤矿井下环境复杂、工况恶劣、无GPS,地面常规使用的定位和建图技术无法直接在此环境中应用。井下现有定位技术如航迹推算定位、惯性导航定位、射频标签定位、视频监控等,无法满足钻孔机器人在井下各种复杂环境中的长期大范围定位,无法为机器人自主导航和自动钻孔作业提供精确位姿估计;现有基于激光扫描仪和全站仪等测量设备的井下测绘和地图构建方法效率低,不适合场景变化环境的三维地图构建和模型快速更新,无法为钻孔机器人提供精确而高效的先验地图。因此,本文根据钻孔机器人的实际需求,围绕精确定位和地图构建这两个关键技术问题开展研究,主要内容包括:针对钻孔机器人自主行走的实际需求,分析了钻孔机器人的工况环境,探讨了钻孔机器人实现自主导航需要具备的功能需求,对移动机器人定位和地图构建问题的本质进行研究;分析构建欧式空间和流形空间的三维运动描述、基于滤波与优化的状态估计求解方法,以及传感器观测模型的数学描述,为提出适合钻孔机器人应用的定位和建图方法奠定理论基础。针对井下尚无可以为移动机器人提供可靠定位服务的定位系统和定位定姿方法,提出基于EKF-UWB的井下伪GPS定位系统构建方法,以及最优锚节点部署策略;进一步通过融合定位系统提供的位置估计与IMU观测,设计了基于ESKF-Fusion的6自由度位姿估计方法。通过仿真和真实场景试验,证明提出的基于EKF-UWB的定位系统和基于ESKF-Fusion的位姿估计方法可以实现井下机器人长期作业的鲁棒而精确的定位,可以在线估计UWB与IMU的外参和IMU的零偏。为了解决井下常规非结构环境的高效定位和点云地图构建问题,提出一种基于激光的3D NDT-graph-SLAM方法。根据井下巷道环境特点,设计了基于激光里程计约束因子、平面特征约束因子、回环约束因子的位姿图优化方法,可以实现在线定位和建图功能。在公开的数据集和井下模拟巷道进行了试验,结果表明提出的方法可以实现地面和井下非结构化场景的实时高精度地图构建,可以满足机器人在井下非结构化环境的精确定位和高效地图构建。为实现井下颠簸路面和复杂场景的可靠定位和高精度地图构建,提出一种基于激光雷达和IMU紧耦合的多传感器融合方法—LI-SLAM。为应对机器人快速旋转、剧烈运动等工况,提出了利用IMU数据辅助雷达进行点云畸变校正,设计了雷达相对位姿因子、IMU预积分因子、边缘化先验因子和回环检测因子,基于因子图优化框架实现了紧耦合融合传感器信息的功能。在野外复杂地形场景进行的大量试验结果表明,提出的方法对于复杂地形、剧烈运动等工况有很强的适应性,可以满足野外以及井下颠簸路面和复杂场景下的精确定位和高精度先验地图构建。针对井下尚无可以实现包含绝对地理信息、克服场景退化问题的定位和地图构建方法,提出一种基于雷达、IMU和UWB融合的LIU-SLAM方法。利用LI-SLAM方法提供的紧耦合局部激光惯性里程计,进一步基于全局因子图优化与UWB定位系统提供的绝对位置和距离观测进行融合。地下车库的现场试验表明,提出的方法实现了UWB信号覆盖范围内局部区域和长距离大范围场景的精确定位,可以在线实现点云地图与地理坐标系的对齐,提高了激光定位和建图的精度和鲁棒性。为了验证本文提出算法的实用性和可行性,开发了钻孔机器人定位导航软硬件系统,并在煤矿救援机器人平台上开展了在模拟煤矿巷道内的试验验证。结果表明,基于EKF-UWB方法的UWB定位系统可以实现在定位系统内的静态绝对定位精度均值10 cm以内,满足钻孔机器人在局部区域作业的精确定位需求,并且可以通过移架或部署更多UWB节点拓展应用范围;ESKF-Fusion和LIU-SLAM方法均可以实现UWB定位系统内局部区域的机器人连续运动时的精确位姿估计,LIU-SLAM鲁棒性和精度更高,局部区域绝对定位精度均值25 cm以内;LIU-SLAM方法可以实现UWB信号覆盖的大范围场景下的高精地图构建,地图一致性和局部建模效果好,大场景绝对定位精度均值25 cm以内,可靠地实现了点云地图与地理坐标系的对齐,对于井下复杂和退化场景的鲁棒性最好。通过对UWB定位系统、基于UWB和IMU融合的ESKF-Fusion位姿估计方法、基于3D NDT-graph-SLAM高效定位和地图构建方法、基于LiDAR/IMU/紧耦合的LI-SLAM以及进一步融合UWB的LIU-SLAM精确定位和地图构建方法的研究,为钻孔机器人在井下不同环境的定位和地图构建提供了可行的解决方案,为下一步在钻孔机器人上实际应用奠定了研究基础和应用经验。该论文有图116幅,表34个,参考文献197篇。
李增[8]（2020）在《基于静态检测的安卓应用安全性分析方法研究》文中研究表明随着移动网络的发展,智能移动设备快速普及,其中安卓设备占据大部分份额,安卓应用的数量也呈爆发性增长。用户享受到安卓应用带来的便利的同时,其隐私安全也受到很大威胁。恶意的安卓应用会收集用户的高价值隐私数据,例如账户信息、地理位置、设备信息以及传感器数据等等。若隐私数据泄露,用户轻则受到垃圾短信、电话的骚扰,重则遭受财产损失以及人身安全威胁。因此,为保护用户的隐私安全,检测恶意的安卓应用以及分析应用的恶意行为十分必要。学术界已经提出了诸多高效灵活的检测方案来检测安卓恶意应用,例如抽取应用申请的权限或者编程接口作为特征并配合机器学习方法来检测恶意应用等,其中一些成果已经应用在商业杀毒软件中。然而,由于安卓恶意应用的数量快速增长以及其使用的躲避检测技术快速迭代,现有检测技术在面对层出不穷的安卓恶意应用时检测效果也在逐渐降低。针对此挑战,本文围绕安卓恶意应用的检测,开展了以下研究工作:1.提出了一种基于图嵌入的安卓恶意应用的家族分类技术,设计并实现了原型系统。该系统针对呈现家族特性的安卓恶意应用,分析家族应用的共有行为,抽取应用代表性的行为作为家族特征,然后利用这些特征对新的恶意样本进行检测,识别其家族标签,以辅助安全分析者利用相关应用家族先验知识快速处理恶意应用带来的影响。本研究内容的挑战点在于表示恶意应用行为的图十分复杂,现有的图匹配算法计算复杂度过大。为了解决此挑战,本文提出了一种基于图嵌入的图相似性比较方法,通过图嵌入后节点向量保留的拓扑信息,快速的比较不同图的相似度。在真实的安卓恶意应用数据集上的试验结果表明,该系统能够精准的识别恶意应用的家族标签,同时检测的时间消耗较少。2.提出了一种基于交叉污点分析的安卓应用界面行为的权限滥用检测技术,设计并实现了原型系统。该系统分析安卓应用中使用图片进行渲染的用户界面,采用交叉污点分析方法建立图片与回调函数的关联,再通过分析回调函数执行的行为所需权限,建立图片与权限的关联,然后采用深度学习方法来判断图片触发的行为是否符合用户的预期以检测权限滥用行为。本研究内容的挑战点在于难以建立全定制或半定制的用户界面库中图片和响应事件（回调函数）的关联。安卓原生界面库中,图片的设定和回调函数的设置都有具体的编程接口进行操作。但是,在全定制或半定制的第三方库中,设定图片和回调函数没有统一的模式和名称,这阻碍了现有的分析检测方法。再者,不同于文本渲染的界面元素可以通过文本信息推理用户的期望,图片渲染的界面元素所携带的语义信息很难被机器理解。为了解决这些挑战,本文提出了一种交叉污点分析的方法,用来建立渲染图片和相应回调函数的关联,并利用深度学习提取图片包含的语义信息,以此来检测图片渲染界面触发行为是否滥用权限。在真实的安卓数据集上的试验结果表明,该系统能够有效的建立图片和触发行为的关联,检测出触发行为是否滥用权限。3.提出了一种通用的基于增量学习的安卓恶意应用检测算法。为躲避检测,安卓恶意应用会引入新技术快速更新迭代,为恶意应用带来新的特性。带有新特性的恶意应用为恶意应用集引入了概念漂移,降低原有基于机器学习检测方法的检测性能。面对源源不断新到来的待处理的恶意应用以及保有的海量恶意应用样本,批处理机器学习方法难以实时更新模型。另外,真实的安卓数据集中恶意应用数量远远小于善意应用,带来了数据不平衡问题。同时,恶意应用多种传播方式引入多种概念漂移问题。针对这些问题,本文提出来提出了一种基于块的增量式集成分类算法,将源源不断的恶意应用作为流数据处理,采用权重更新机制、过采样机制以及剪枝机制来处理这些样本,提升检测性能。
邱丹霞[9]（2020）在《基于主权区块链技术的纳税信用管理问题研究 ——以广东省为例》文中指出作为社会信用的重要组成部分,纳税信用管理有利于维护正常的税收征纳秩序、增强纳税人税法遵从度、优化社会经济发展环境。国家税务总局于2014年出台《纳税信用管理办法（试行）》,各级税务部门也积极采取各项行动,配合该办法的施行。但是,纳税信用管理在信息采集、数据共享、信用调整、信用公示以及信用评价结果应用等方面,因技术等方面的原因,问题依然突出。近年来,区块链技术作为比特币的底层机制得到各行各业的关注,被推崇为下一代全球信用认证和价值互联网的基础协议之一。国内外学者针对区块链技术在税收征管领域的应用方面做出了较多的研究贡献,然而少有针对纳税信用的涉税数据管理方面进行区块链网络智能管理的研究。作为公共管理及国家机器的重要组成部分,税收工作因其地位的特殊性离不开税收机关的统筹主导。与去中心化无监管的区块链相比,分散多中心化的主权区块链更适用于税务信息管理,税务部门代表国家机关拥有税收治理主权,作为管理节点对链上涉税信息数据进行管辖,满足税务机关对纳税人身份及涉税信息的可控性需求。其智能合约及非对称加密技术对于实现纳税信用信息交互采集、信用等级动态调整、信用信息针对性公示、评价结果高效应用方面具有良好的适用性,能够实现信用记录公开透明、不可篡改且可溯源。本文把纳税信用管理作为研究对象,以广东省为例,在对纳税信用管理以及主权区块链技术的相关概念进行梳理的基础上,运用文献研究法、比较分析法,对广东省纳税信用管理进行现状分析并提出制约其发展存在的问题。在进一步对主权区块链技术和纳税信用管理进行契合性分析以及相关技术风险说明的基础上,从顶层设计、平台建设、涉税信息交互采集、信用动态评价、信用公示以及社会应用六个部分构建一种涵盖涉税信息机构部门面向省内公众的公有链、省内涉税信息机构部门与各企业节点组成的联盟链和省内各级纳税信用管理部门的私有链组成的纳税信用管理主权区块链网络,并对该区块链网络的技术架构和方案设计进行详细阐述。最后从技术可行性、监管政策、隐私保护等角度提出区块链技术在税务领域的研究展望。
孙正旺[10]（2020）在《面向呼叫中心的大数据平台系统设计与实现》文中研究指明随着计算机技术和互联网的不断发展,呼叫中心已经从高端贵族企业走向大众化,呼叫中心在各行各业得到应用,随之而来的是呼叫中心数据量的不断膨胀,服务的压力也与之俱增,传统单机独立部署的呼叫中心面临很大的挑战。信息社会已经进入到大数据时代,企业越来越重视呼叫中心的数据信息,数据信息成为企业最核心的资源之一。因此需要一个面向呼叫中心业务的大数据平台系统,更好的支撑企业呼叫中心。本文设计并实现了一个面向呼叫中心业务的大数据平台系统,该系统实现了呼叫中心多企业多业务的数据整合,系统包括数据接入、数据存储、数据分析、数据服务和数据可视化五个部分。在设计系统的过程中重点研究了三个关键问题:一、多业务通用建模的研究,针对呼叫中心不同业务,构建平台化应用核心就是研究业务建模,本文提出基于注解和反射的多业务建模方法,简化了模型实现,提高了模型复用性;二、数据收集的研究,呼叫中心数据来源丰富,格式多样,因此需要针对不同的数据提出不同的采集方法,实现数据的统一存储,本文给出了适合呼叫中心数据的采集方案;三、HBase海量数据的复杂查询问题研究,针对HBase的非Key列数据的复杂实时查询,目前没有较好的方法,本文提出了基于ElasticSearch的HBase二级索引方法,很好的兼顾了数据存储效率和数据查询效率。本文首先介绍了呼叫中心以及大数据的相关技术及发展现状。通过分析呼叫中心业务特点,调研现有系统不足,分析出面向呼叫中心的大数据平台需求。之后对系统中的关键问题进行研究并给出设计方案。根据需求分析内容,给出系统的详细设计方案以及系统实现。最后对整个系统进行了完整的测试,经过测试表明,系统能够满足现有业务需求。
二、增量时间戳技术在AGLET中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、增量时间戳技术在AGLET中的应用（论文提纲范文）
（1）基于ZYNQ的PTP授时精度测量方法与实现（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 PTP授时基本原理 |
| 2 PTP授时精度测量方法 |
| 2.1 PTP精度测量的基本方法 |
| 2.2 ZYNQ EMAC时间戳获取 |
| 2.3 时间初始值同步 |
| 2.4 频差补偿 |
| 3 PTP授时精度测量的实现 |
| 3.1 硬件架构 |
| 3.2 软件流程 |
| 3.3实测结果 |
| 4结论 |
（2）基于亲和传播的复杂网络社团探测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 复杂网络研究 |
| 1.2.2 社团探测方法研究 |
| 1.2.3 亲和传播方法研究 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 本文组织架构 |
| 第二章 相关方法及理论 |
| 2.1 亲和传播算法 |
| 2.2 流形学习与降维 |
| 2.3 模块度 |
| 2.4 动态增量检测 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 静态网络社团探测方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于流形降维和模块度优化的亲和传播算法 |
| 3.2.1 数据降维 |
| 3.2.2 相似度构建矩阵 |
| 3.2.3 模块度优化 |
| 3.3 数据集与评价指标 |
| 3.4 仿真实验与结果分析 |
| 3.4.1 基于真实网络的仿真测试 |
| 3.4.2 基于生成网络的仿真测试 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 动态网络社团探测方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于动态增量检测框架的亲和传播算法 |
| 4.2.1 初始划分 |
| 4.2.2 识别增量 |
| 4.2.3 亲和传播 |
| 4.2.4 社团划分 |
| 4.3 数据集与评价指标 |
| 4.4 仿真实验与结果分析 |
| 4.4.1 基于真实网络的仿真测试 |
| 4.4.2 基于生成网络的仿真测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参与项目与发表论文情况 |
（3）基于区块链技术的信用治理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景与意义 |
| 1.1.1 研究的背景 |
| 1.1.2 研究的意义 |
| 1.2 论文的主要研究内容与研究思路 |
| 1.2.1 论文的主要研究内容 |
| 1.2.2 论文的主要研究思路 |
| 1.3 论文的主要研究方法 |
| 1.4 论文的主要创新点 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 文献综述与基本理论 |
| 2.1 信用基本理论研究 |
| 2.1.1 关于信用基础之信任的相关研究 |
| 2.1.2 关于信用的特征及与其它相关概念的辨析 |
| 2.2 信用治理的相关研究 |
| 2.2.1 信用治理的理论分析 |
| 2.2.2 信用治理的应用分析 |
| 2.3 区块链技术的研究 |
| 2.3.1 比特币与区块链的研究 |
| 2.3.2 区块链核心技术的研究 |
| 2.3.3 区块链技术应用的研究 |
| 2.4 区块链技术与信用治理结合的研究 |
| 2.4.1 区块链与信任体系 |
| 2.4.2 区块链与信用治理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 区块链技术条件下的信用治理原理 |
| 3.1 区块链技术架构与共识机制 |
| 3.1.1 区块链技术架构 |
| 3.1.2 区块链的类型及特点 |
| 3.1.3 区块链共识机制 |
| 3.2 从机器信任到社会信用 |
| 3.3 完全理性博弈下的区块链信用治理 |
| 3.3.1 个体理性、重复博弈与区块链信用合作的产生 |
| 3.3.2 集体理性、合作博弈与区块链信用合作的有效性 |
| 3.4 有限理性博弈下的区块链信用合作及稳定性 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于区块链技术的个体信用治理分析 |
| 4.1 DAO、公有链与代币(Token) |
| 4.2 Token(代币)经济与金融监管 |
| 4.3 个体行为视角的公有链社会网络信用治理分析 |
| 4.3.1 预期效用建模 |
| 4.3.2 信用偏好的承袭分析 |
| 4.3.3 信用偏好的均衡调整 |
| 4.3.4 信用合作的场域 |
| 4.3.5 极端状况下的均衡 |
| 4.4 政策建议 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于区块链技术的群体信用治理分析 |
| 5.1 DeFi与普惠金融 |
| 5.2 DeFi的信用特征 |
| 5.3 DeFi普惠金融的群体信用建模 |
| 5.4 基于私有链的群体信用治理分析 |
| 5.4.1 私有链与随机网络 |
| 5.4.2 随机网络的群体信用治理 |
| 5.5 基于联盟链的群体信用治理分析 |
| 5.5.1 联盟链与无标度网络 |
| 5.5.2 无标度网络的群体信用治理 |
| 5.6 政策建议 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 基于区块链技术优化个人信用评价的实证研究 |
| 6.1 “币天销毁”与“币天销毁”信用评价模型 |
| 6.2 “币天销毁”信用评价模型的构建与指标选择 |
| 6.2.1 “币天销毁”信用评价模型的指标选取 |
| 6.2.2 “币天销毁”信用评价模型指标的时序拆解与重组 |
| 6.2.3 “币天销毁”信用评价模型指标数据的引入与生成 |
| 6.3 “币天销毁”信用评价模型的初始权重设计 |
| 6.3.1 对于筛选指标的逻辑回归模型设计 |
| 6.3.2 模型的初始权重设计 |
| 6.4 “币天销毁”信用评价模型的测试评价 |
| 6.5 “币天销毁”信用评价模型的训练 |
| 6.5.1 模型训练方法的选择 |
| 6.5.2 模型训练方法的机理 |
| 6.5.3 模型训练的流程 |
| 6.5.4 模型训练相关程序 |
| 6.6 “币天销毁”信用评价模型的训练结果 |
| 6.6.1 模型的最终参数结果 |
| 6.6.2 模型最终的权重结果 |
| 6.7 “币天销毁”信用评价模型与传统信用评价模型的结果比较 |
| 6.7.1 传统信用评价模型的构建过程 |
| 6.7.2 两种模型的结果比较 |
| 6.8 本章小结 |
| 第七章 基于区块链技术改善中小企业授信的实证研究 |
| 7.1 中小企业信用评价和融资授信的相关研究 |
| 7.2 区块链技术改善中小企业融资授信的路径 |
| 7.2.1 区块链技术赋能中小企业融资授信 |
| 7.2.2 基于区块链技术的企业融资授信的平台架构和数据原型 |
| 7.3 区块链技术改善中小企业融资授信:实证模型的构建 |
| 7.4 基于区块链增强信息的企业信用模型的测试与分析 |
| 7.4.1 数据标准与准备 |
| 7.4.2 特征变量选取 |
| 7.4.3 测试结果与分析 |
| 7.5 基于区块链技术的模型与传统模型的结果比较 |
| 7.6 本章小结 |
| 第八章 区块链技术在公共管理领域的信用治理应用研究 |
| 8.1 区块链技术对国家信用治理带来的影响分析 |
| 8.1.1 区块链技术对国家信用创造和监管带来冲击 |
| 8.1.2 区块链技术对商业银行信用管理带来变革与颠覆 |
| 8.2 数字法币的技术路径选择,及对信用创造的影响 |
| 8.2.1 数字法币的技术路径选择与分叉 |
| 8.2.2 数字法币对信用创造的影响分析 |
| 8.2.3 数字法币对货币乘数的影响: 一个概要测算 |
| 8.3 利用区块链技术深化我国的社会征信管理 |
| 8.3.1 面向全社会各行业的征信系统面临的技术挑战 |
| 8.3.2 区块链技术应用于征信系统的可行性分析 |
| 8.3.3 区块链技术在征信系统中的应用研究 |
| 8.4 本章小结 |
| 第九章 基于区块链技术的物理世界信用治理应用研究 |
| 9.1 从万物互联、万物智能到万物账本,信用治理拓展原理 |
| 9.1.1 万物互联: 生产工具的升级 |
| 9.1.2 万物智能: 生产资料的升级 |
| 9.1.3 万物账本: 生产关系的升级 |
| 9.2 从“+区块链”到“区块链+,区块链信用治理拓展的路径 |
| 9.2.1 “+区块链”: 从信息互联网到价值互联网 |
| 9.2.2 “区块链+”: 商业逻辑、组织范式的颠覆性解构与重组 |
| 9.3 云-管-端-边“设备民主”,区块链信用治理应用拓展的实现 |
| 9.3.1 信息技术架构与信息服务架构 |
| 9.3.2 基于区块链技术实现云-管-端-边的“设备民主” |
| 9.4 本章小结 |
| 第十章 结论与展望 |
| 10.1 本文研究的主要结论 |
| 10.2 研究局限及展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（4）汽轮发电机组扭振故障分析及在线监测的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 轴系扭振系统特性的研究现状 |
| 1.2.2 汽轮发电机组扭振响应分析及安全性评价的研究现状 |
| 1.2.3 振动测量原理及方法的研究与应用现状 |
| 1.2.4 汽轮发电机组扭振在线监测装置的研究及应用现状 |
| 1.3 本文主要研究内容与技术路线 |
| 第2章 轴系振动系统建模及固有特性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 叶盘振动系统固有特性分析 |
| 2.2.1 叶盘振动系统模型 |
| 2.2.2 叶盘振动系统固有特性分析 |
| 2.2.3 叶盘结构的刚性盘等效方法 |
| 2.3 轴-盘-支承振动系统特性分析 |
| 2.3.1 轴-盘-支承系统的基本单元模型 |
| 2.3.2 轴-盘-支承系统的有限元模型及固有特性分析 |
| 2.3.3 基于旋转向量的轴系振动分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 汽轮机组轴系扭振响应及安全性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 汽轮发电机组轴系的扭振响应分析 |
| 3.2.1 轴系扭振响应分析方法 |
| 3.2.2 蒸汽和电磁力矩计算 |
| 3.3 汽轮发电机组轴系扭振安全性分析 |
| 3.3.1 危险截面的确定 |
| 3.3.2 轴系典型结构在扭振作用下的应力分析 |
| 3.3.3 转轴扭转疲劳损伤评价 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 增量编码器在扭振在线监测中的研究与应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 广义增量编码器瞬时角速度计算的扭振测量 |
| 4.2.1 广义增量编码器模型及瞬时角速度计算方法 |
| 4.2.2 扭振信号提取方法的适用条件 |
| 4.2.3 扭振信号在线提取流程与仿真分析 |
| 4.3 等周期高差测距型增量编码器的弯扭振动测量 |
| 4.3.1 等周期高差测距型增量编码器模型 |
| 4.3.2 瞬时角速度对弯振频率的调制许用条件 |
| 4.3.3 弯扭振动提取流程及仿真分析 |
| 4.4 弯扭振动测量的试验验证 |
| 4.4.1 增量编码器瞬时角速度计算的扭振测量实验 |
| 4.4.2 等周期高差测距型增量编码器弯扭振动测量实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 扭振在线监测装置的开发与应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 扭振在线监测装置的工程设计与开发 |
| 5.2.1 总体构架设计 |
| 5.2.2 功能设计与技术开发 |
| 5.2.3 硬件平台的工程设计 |
| 5.2.4 软件与数据平台的工程设计 |
| 5.3 扭振在线监测装置功能测试及应用 |
| 5.3.1 性能测试与功能验证 |
| 5.3.2 工程应用 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）机载非共可视相机阵列标定与应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多相机阵列系统研究现状 |
| 1.2.2 相机标定技术研究现状 |
| 1.2.3 机载多相机应用研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 2 机载非共可视相机阵列搭建与相关基础理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 机载非共可视相机阵列系统设计与搭建 |
| 2.3 相机成像几何基础 |
| 2.3.1 针孔相机模型和相机坐标系 |
| 2.3.2 世界坐标系和像平面坐标系 |
| 2.4 两视图重建原理 |
| 2.4.1 特征提取与匹配 |
| 2.4.2 对极约束 |
| 2.4.3 三角定位 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于合作标靶的非共可视相机阵列标定方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于合作标靶的非共可视相机标定 |
| 3.2.1 相机阵列内外参标定 |
| 3.2.2 基于辅助相机与合作标靶的标定 |
| 3.2.3 光束平差法 |
| 3.3 实验分析 |
| 3.3.1 共可视相机标定真值获取 |
| 3.3.2 基于合作标靶的多相机阵列标定方法定量评估 |
| 3.3.3 基于合作标靶的非共可视相机阵列标定 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于SfM与惯性测量数据的机载非共可视相机度量标定方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于SfM与惯性测量数据的机载非共可视相机阵列度量标定 |
| 4.2.1 增量式SfM算法 |
| 4.2.2 基于SfM算法的非共可视相机阵列标定 |
| 4.2.3 基于SfM标定方法标定结果的尺度恢复 |
| 4.3 实验分析 |
| 4.3.1 基于SfM的非共可视相机阵列标定 |
| 4.3.2 度量尺度估计定量评价 |
| 4.3.3 机载非共可视相机阵列标定 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 机载非共可视相机阵列应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于机载非共相机阵列的三维测量 |
| 5.3 基于机载非共相机阵列的行人检测 |
| 5.4 实验分析 |
| 5.4.1 基于度量标定的相机阵列三维测量 |
| 5.4.2 机载非共可视相机阵列的行人检测 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果 |
（6）区块链分布式计算环境安全威胁研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.2.1 面向区块链的数据获取方法研究 |
| 1.2.2 面向区块链的实证性研究 |
| 1.2.3 面向区块链的性能和安全研究 |
| 1.2.4 面向区块链的分类和预测研究 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 相关技术与研究基础 |
| 2.1 区块链的基本概念 |
| 2.2 以太坊 |
| 2.2.1 账户和智能合约 |
| 2.2.2 交易 |
| 2.2.3 加密货币和代币 |
| 2.2.4 Gas |
| 2.2.5 DApp |
| 2.3 区块链分布式计算环境面临的安全威胁 |
| 2.3.1 智能合约安全 |
| 2.3.2 账户与私钥安全 |
| 2.3.3 数据与隐私安全 |
| 2.3.4 管理问题 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 面向区块链去中心化应用的数据分析研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数据收集 |
| 3.2.1 DApp和智能合约的信息收集 |
| 3.2.2 交易数据收集 |
| 3.2.3 账户信息收集 |
| 3.3 分析结果与结论 |
| 3.3.1 DApp的数量分布 |
| 3.3.2 DApp的时间分布 |
| 3.3.3 DApp的类型分布 |
| 3.3.4 DApp中的智能合约分布 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 面向智能合约的数据分析与检测方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于交易行为的智能合约分析方法 |
| 4.2.1 数据收集 |
| 4.2.2 合约中余额的变化 |
| 4.2.3 以太币的流入和流出关系 |
| 4.2.4 交易的统计特征 |
| 4.2.5 账户的活动特征 |
| 4.2.6 基于交易的行为特征 |
| 4.3 数据预处理和模型 |
| 4.3.1 数据预处理 |
| 4.3.2 模型和训练参数 |
| 4.4 实验和结果分析 |
| 4.4.1 评价指标 |
| 4.4.2 实验1:评估不同类型合约之间的差异 |
| 4.4.3 实验2:应用于异常检测 |
| 4.4.4 实验3:恶意合约识别 |
| 4.5 结论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 面向区块链的身份识别方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 方法概述 |
| 5.2.1 数据预处理 |
| 5.2.2 模型结构 |
| 5.3 实验和结果分析 |
| 5.3.1 实验1:身份认证 |
| 5.3.2 实验2:身份认证的时间 |
| 5.3.3 实验 3:仿真应用实验 |
| 5.3.4 与以往工作的比较 |
| 5.4 保护区块链钱包中的私钥安全 |
| 5.4.1 数据采集 |
| 5.4.2 数据集生成 |
| 5.4.3 CNN模型构建 |
| 5.4.4 实验4:方法在区块链钱包中的实际效果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 面向区块链的数据隐私保护与溯源方法研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 面向区块链数据隐私保护与溯源的双区块链系统 |
| 6.2.1 系统总体框架 |
| 6.2.2 溯源数据结构 |
| 6.2.3 交易和区块结构 |
| 6.2.4 差分隐私 |
| 6.2.5 共识算法 |
| 6.2.6 双链同步算法 |
| 6.2.7 溯源数据的存储和查询 |
| 6.3 应用于缓解内部威胁 |
| 6.3.1 内部威胁简介 |
| 6.3.2 内部威胁模型 |
| 6.3.3 实验和分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 全文总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（7）面向井下钻孔机器人应用的精确定位与地图构建技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的背景、意义及来源 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2 钻孔机器人定位导航需求分析与状态估计方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 钻孔机器人工况环境及自主导航功能需求分析 |
| 2.3 三维空间刚体运动 |
| 2.4 机器人状态估计方法 |
| 2.5 传感器观测模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 井下UWB定位系统与位姿估计方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 UWB传感器特性分析 |
| 3.3 井下UWB定位系统构建 |
| 3.4 基于ESKF的 UWB/IMU融合位姿估计 |
| 3.5 仿真及现场试验分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 平面辅助的NDT-graph-SLAM定位与地图构建 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 NDT扫描配准 |
| 4.3 位姿图优化模型构建 |
| 4.4 工程应用问题 |
| 4.5 数据集及现场试验 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 LiDAR-IMU紧耦合的LI-SLAM定位与地图构建 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统架构与因子图模型构建 |
| 5.3 约束因子构建 |
| 5.4 工程应用问题 |
| 5.5 野外复杂地形现场试验 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 LiDAR-IMU-UWB融合的LIU-SLAM定位与地图构建 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 系统架构与全局因子图模型构建 |
| 6.3 约束因子构建 |
| 6.4 工程应用问题 |
| 6.5 地下车库封闭环境现场试验 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 井下钻孔机器人定位导航系统研发及定位建图应用试验 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 井下钻孔机器人定位导航系统研发 |
| 7.3 UWB定位系统绝对定位精度测试 |
| 7.4 局部区域连续定位试验 |
| 7.5 大范围巷道地图构建与定位试验 |
| 7.6 本章小结 |
| 8 全文总结 |
| 8.1 研究内容与成果 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（8）基于静态检测的安卓应用安全性分析方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 本文主要研究内容 |
| 1.3 本文的组织结构 |
| 第2章 相关综述与国内外研究现状 |
| 2.1 相关综述 |
| 2.1.1 安卓系统 |
| 2.1.2 安卓应用 |
| 2.1.3 安卓恶意应用 |
| 2.2 国内外相关研究 |
| 2.2.1 静态检测 |
| 2.2.2 动态检测 |
| 2.2.3 动静态混合检测 |
| 2.2.4 基于特征码的检测技术 |
| 2.2.5 基于特定规则的检测方法 |
| 2.2.6 基于机器学习的检测 |
| 第3章 基于图嵌入的安卓恶意应用的家族分类 |
| 3.1 引言 |
| 3.1.1 研究背景和问题 |
| 3.1.2 研究动机和预备知识 |
| 3.1.3 研究方案和挑战 |
| 3.2 系统设计 |
| 3.2.1 静态分析阶段 |
| 3.2.2 特征生成阶段 |
| 3.2.3 家族分类阶段 |
| 3.3 实验评估 |
| 3.3.1 实验设置 |
| 3.3.2 特征子图的有效性 |
| 3.3.3 系统的性能评估 |
| 3.3.4 系统的效率 |
| 3.3.5 系统的抗混淆能力 |
| 3.4 方案有效性讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于交叉污点分析的安卓图片渲染界面触发行为的权限滥用检测 |
| 4.1 引言 |
| 4.1.1 研究背景和问题 |
| 4.1.2 研究动机和预备知识 |
| 4.1.3 研究方案和挑战 |
| 4.2 系统设计 |
| 4.2.1 总体框架 |
| 4.2.2 数据准备阶段 |
| 4.2.3 训练阶段和测试阶段 |
| 4.3 实验评估 |
| 4.3.1 实验设置 |
| 4.3.2 静态分析的有效性 |
| 4.3.3 预测的准确性 |
| 4.3.4 适用性分析 |
| 4.4 方案局限与讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于增量式学习的安卓恶意应用检测算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.1.1 研究背景和问题 |
| 5.1.2 研究方案和挑战 |
| 5.2 算法设计 |
| 5.2.1 候选分类器的创建 |
| 5.2.2 集成成员更新机制 |
| 5.2.3 基分类器加权机制以及集成预测 |
| 5.3 实验评估 |
| 5.3.1 实验设置 |
| 5.3.2 块大小对DUE性能影响 |
| 5.3.3 不平衡率对DUE性能的影响 |
| 5.3.4 对比试验 |
| 5.3.5 算法效率比较 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 文章总结 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
（9）基于主权区块链技术的纳税信用管理问题研究 ——以广东省为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.1.1 研究的背景 |
| 1.1.2 研究的意义 |
| 1.2 相关研究现状 |
| 1.2.1 关于纳税信用管理的研究 |
| 1.2.2 关于区块链技术的研究 |
| 1.2.3 关于区块链技术在税务管理中的研究 |
| 1.2.4 文献评述 |
| 1.3 研究思路及研究方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究的创新点和不足之处 |
| 1.4.1 创新之处 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 第二章 主要概念界定及相关理论基础 |
| 2.1 纳税信用管理相关理论 |
| 2.1.1 纳税信用 |
| 2.1.2 纳税信用管理 |
| 2.2 区块链技术相关理论 |
| 2.2.1 区块链的概念界定 |
| 2.2.2 区块链的技术架构 |
| 2.2.3 区块链的技术特征 |
| 2.2.4 区块链技术在税务领域的应用现状 |
| 2.3 主权区块链相关理论 |
| 2.3.1 主权区块链的概念界定 |
| 2.3.2 主权区块链的技术特点 |
| 本章小结 |
| 第三章 广东省纳税信用管理现状及存在的问题 |
| 3.1 我国纳税失信情况分析 |
| 3.2 广东省纳税信用管理的现状 |
| 3.2.1 纳税信用管理的信息采集 |
| 3.2.2 纳税信用管理的等级评定 |
| 3.2.3 纳税信用管理评价结果的确定和发布 |
| 3.2.4 纳税信用管理评价结果的应用 |
| 3.3 广东省纳税信用管理过程中存在的问题 |
| 3.3.1 纳税信用信息采集不够充分 |
| 3.3.2 纳税信用评价及等级调整过程不够透明 |
| 3.3.3 纳税信用公示有效性不足 |
| 3.3.4 纳税信用评价结果社会应用程度不高 |
| 本章小结 |
| 第四章 主权区块链技术与纳税信用管理的契合性及风险问题分析 |
| 4.1 主权区块链技术与纳税信用管理的契合性分析 |
| 4.1.1 主权区块链技术有助于解决信息采集过程中的信息不对称和数据安全问题 |
| 4.1.2 主权区块链技术有助于解决信用等级评价不科学的问题 |
| 4.1.3 主权区块链技术可以解决信用评价结果公示针对性不强的问题 |
| 4.1.4 主权区块链技术可以解决联合激励与联合惩戒机制不健全的问题 |
| 4.2 主权区块链技术在公共部门应用存在的风险问题及改进方向 |
| 4.2.1 安全问题 |
| 4.2.2 应用模式问题 |
| 4.2.3 数据存储问题 |
| 4.2.4 监管问题 |
| 本章小结 |
| 第五章 基于主权区块链技术的广东省纳税信用管理体系框架构建 |
| 5.1 基于主权区块链技术的广东省纳税信用管理技术架构 |
| 5.1.1 数据层 |
| 5.1.2 网络层 |
| 5.1.3 共识层 |
| 5.1.4 合约层 |
| 5.1.5 应用层 |
| 5.2 基于主权区块链技术的广东省纳税信用管理体系方案设计 |
| 5.2.1 从顶层设计层面完善纳税信用政策法规 |
| 5.2.2 建设涉税数据大平台为纳税信用评价与管理提供数据支撑 |
| 5.2.3 构建主权区块链网络实现纳税信用信息交互采集 |
| 5.2.4 以智能合约和激励机制为基础构建纳税信用等级动态排序 |
| 5.2.5 应用区块链密钥技术完善纳税信用公示系统 |
| 5.2.6 应用区块链和大数据技术深化信用评价结果的应用程度 |
| 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 答辩委员会委员签名的答辩决议书 |
（10）面向呼叫中心的大数据平台系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容及论文结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 相关理论及技术 |
| 2.1 分布式系统基础架构Hadoop |
| 2.2 分布式列式数据库HBase |
| 2.3 分布式搜索引擎ElasticSearch |
| 2.4 分布式数据仓库Hive |
| 2.5 Web服务技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 总体需求分析 |
| 3.2 系统用户角色分析 |
| 3.3 系统功能需求分析 |
| 3.3.1 数据接入功能 |
| 3.3.2 数据存储功能 |
| 3.3.3 数据分析功能 |
| 3.3.4 数据服务功能 |
| 3.3.5 数据展示功能 |
| 3.4 非功能性需求 |
| 3.4.1 高性能 |
| 3.4.2 高可靠性 |
| 3.4.3 系统可扩展性 |
| 3.4.4 系统可维护性 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多业务通用建模研究 |
| 4.1 业务通用化建模的必要性 |
| 4.2 领域建模简介 |
| 4.3 基于自定义注解和反射的模型通用化研究 |
| 4.4 基于注解和反射的模型通用化设计与实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 数据收集和数据服务关键问题研究 |
| 5.1 多源数据的采集问题研究 |
| 5.1.1 问题描述 |
| 5.1.2 数据收集方案的设计 |
| 5.1.3 与现有方案对比分析 |
| 5.2 HBase复杂查询的二级索引问题的研究 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 现有技术方案 |
| 5.2.3 基于ElasticSearch的二级索引方案的设计 |
| 5.2.4 与现有方案对比分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 大数据平台系统的设计与实现 |
| 6.1 系统模块划分 |
| 6.2 系统总体设计 |
| 6.3 数据库设计 |
| 6.3.1 MySQL数据库设计 |
| 6.3.2 HBase数据库设计 |
| 6.4 各功能模块的详细设计与实现 |
| 6.4.1 数据接入模块的设计与实现 |
| 6.4.2 数据存储模块的设计与实现 |
| 6.4.3 数据分析模块的设计与实现 |
| 6.4.4 数据服务模块的设计与实现 |
| 6.4.5 数据展示模块的设计与实现 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 系统测试 |
| 7.1 测试环境 |
| 7.1.1 硬件环境 |
| 7.1.2 软件环境 |
| 7.2 功能测试 |
| 7.2.1 测试用例汇总 |
| 7.2.2 关键测试用例说明 |
| 7.2.3 测试结果分析说明 |
| 7.3 性能测试 |
| 7.3.1 现有呼叫中心系统说明 |
| 7.3.2 消息队列并发测试 |
| 7.3.3 HBase数据并发写入测试 |
| 7.3.4 数据服务性能测试 |
| 7.4 扩展性测试 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 论文工作总结 |
| 8.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文目录 |
| 攻读硕士期间主要工作 |
四、增量时间戳技术在AGLET中的应用（论文参考文献）
- [1]基于ZYNQ的PTP授时精度测量方法与实现[J]. 宋艳,应斌杰,杨成钢,郝自飞,毛立振. 电子技术应用, 2021(06)
- [2]基于亲和传播的复杂网络社团探测方法研究[D]. 乔雨露. 广西大学, 2021(12)
- [3]基于区块链技术的信用治理研究[D]. 章建赛. 北京邮电大学, 2021(01)
- [4]汽轮发电机组扭振故障分析及在线监测的研究[D]. 张玉皓. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [5]机载非共可视相机阵列标定与应用研究[D]. 梁钞. 西南科技大学, 2021(08)
- [6]区块链分布式计算环境安全威胁研究[D]. 胡腾. 电子科技大学, 2021(01)
- [7]面向井下钻孔机器人应用的精确定位与地图构建技术研究[D]. 李猛钢. 中国矿业大学, 2020(07)
- [8]基于静态检测的安卓应用安全性分析方法研究[D]. 李增. 中国科学技术大学, 2020(01)
- [9]基于主权区块链技术的纳税信用管理问题研究 ——以广东省为例[D]. 邱丹霞. 华南理工大学, 2020(02)
- [10]面向呼叫中心的大数据平台系统设计与实现[D]. 孙正旺. 北京邮电大学, 2020(05)