在云计算中，对大规模的资源提供一种安全有效的访问是其一个很重要的组成部分。在传统的分布式访问控制模型中，服务请求者将主体属性或能力等披露给提供资源者，访问控制决策完全取决于以资源请求者能力和安全策略为输入的一致性证明。但是，这些主体属性与能力等通常携带了大量信息，势必给云环境中的互操作带来许多安全隐患和风险。针对云环境的特点，提出一种针对云环境资源的安全模型，采用一种基于属性的访问控制技术来解决云计算环境下复杂和困难的安全问题，并且提出了一个安全管理模型来动态的决定对资源的访问控制，通过对资源属性的动态改变来达到对资源的安全访问的目的。
上传时间： 2014-12-29
上传用户：kbnswdifs
针对目前架空输电线路巡线机器人连续巡线能力低、对大型障碍物越障适应能力弱的问题，提出基于仿生学原理的巡线机器人越障模型。设计两吊臂式巡线机器人，建立机器人的动力学模型，通过调整机器人两个手臂的相对角度和轮爪与障碍物的相对位置，求解模型的周期跨越动作，通过连续的两次摆动，完成了巡线机器人在输电线路上的越障过程。结果表明，当θ1为2.41（rad）时，巡线机器人以静止状态开始摆动，完成了周期的越障的运动过程。文中为巡线机器人的越障问题提供了新的思路和设计方法。
上传时间： 2013-10-11
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Linux2.6 内核提供了新的设备模型，目的是为了对计算机上的所有设备进行统一地表示和操作，包括设备本身和设备之间的连接关系。这个模型是在 分析了 PCI 和 USB 的总线驱动过程中得到的，这两个总线类型能代表当前系统中的大多数设备类型，它们都有完善的热挺拔机制和电源管理的支持，也都有级连机制的支持，以桥接的 PCI/USB 总线控制器的方式可以支持更多的 PCI/USB 设备。
上传时间： 2014-12-30
上传用户：manga135
针对煤矿井下传播环境复杂，严重影响信号传播特性和矿井通信系统的可靠性，通过模拟空直巷道和分支巷道的井下实际环境，科学选择OFDM系统参数，建立能同时反映大尺度衰落和小尺度衰落的矿井巷道综合衰减模型，研究OFDM调制技术在矿井巷道综合衰减模型中的误码性能，通过Matlab仿真表明，OFDM调制技术对大尺度衰落有很强的抵抗性，在井下多径环境下显著改善无线通信系统的性能。
上传时间： 2013-11-11
上传用户：s蓝莓汁
雷达的抗干扰（ECCM）性能成为现代雷达的重要参数，如何客观、全面地评估雷达性能，是装备研制和使用均关注的问题，分析了雷达干扰环境，构建了雷达评估指标体系，建立了抗干扰评估模型，得到了评估结果，最后对结果进行了简要分析。
上传时间： 2013-12-06
上传用户：xiaoyuer
根据平行因子（PARAFAC）模型，研究DS-CDMA盲多用户检测算法。将直接三线性分解算法（DTLD）与三线性交替最小二乘（TALS）算法结合，提出一种新的DTALS-PARAFAC盲接收机，解决了三线性交替最小二乘（TALS）算法中因为初始值估计不当引起的收敛速度差的问题。仿真结果表明，与TALS-PARAFAC接收机相比，DTALS-PARAFAC接收机改善了误码率性能，并且具有更快的收敛速度。
上传时间： 2013-11-24
上传用户：songkun
本研究提出无线传播模煳预测模型使得传统模型接受不确定参数输入后表达模煳之电波消耗评估区间，于实例中发现提出之模煳Walfisch-Bertoni模式较适合此实验之实际电波损耗情形，结果同时并验证无线遥导电波传播模煳预测模型之可行性及的确有效提供给与使用者于不确定环境下之电波空间耗损模煳区间值之结果。
上传时间： 2013-11-12
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文中提出利用双层规划模型对团队旅客进行拆团，使得航空公司在增加收益的同时又不会失去旅行代理商。最后，设计了双层迭代算法求解模型，并结合实例验证了模型和算法的有效性。
上传时间： 2013-11-19
上传用户：vodssv
本书介绍了古典、现代辨识理论和方法，探讨了神经网络、遗传神经网络算法等多种辨识技术，介绍了诱导和辨识混沌的方法。
上传时间： 2014-01-23
上传用户：jiahao131
IBIS 模型在做类似板级SI 仿真得到广泛应用。在做仿真的初级阶段，经常对于ibis 模型的描述有些疑问，只知道把模型拿来转换为软件所支持的格式或者直接使用，而对于IBIS 模型里面的数据描述什么都不算很明白，因此下面的一些描述是整理出来的一点对于ibis 的基本理解。在此引用很多presention来描述ibis 内容（有的照抄过来，阿弥陀佛，不要说抄袭，只不过习惯信手拈来说明一些问题），仅此向如muranyi 等ibis 先驱者致敬。本文难免有些错误或者考虑不周，随时欢迎进行讨论并对其进行修改！IBIS 模型的一些基本概念IBIS 这个词是Input/Output buffer information specification 的缩写。本文是基于IBIS ver3.2 所撰写出来（www.eigroup.org/IBIS/可下载到各种版本spec）,ver4.2增加很多新特性，由于在目前设计中没用到不予以讨论。。。在业界经常会把spice 模型描述为transistor model 是因为它描述很多电路细节问题。而把ibis 模型描述为behavioral model 是因为它并不象spice 模型那样描述电路的构成，IBIS 模型描述的只不过是电路的一种外在表现，象个黑匣子一样，输入什么然后就得到输出结果，而不需要了解里面驱动或者接收的电路构成。因此有所谓的garbage in, garbage out，ibis 模型的仿真精度依赖于模型的准确度以及考虑的worse case，因此无论你的模型如何精确而考虑的worse case 不周全或者你考虑的worse case 如何周全而模型不精确，都是得不到较好的仿真精度。
上传时间： 2013-10-16
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