大数据环境下的数据隐私保护问题研究

在大数据时代,数据的收集和使用已经受到众多方面的威胁,本文主要就大数据环境下数据隐私保护存在的问题、解决的方法两个方面内容进行论述.     

基于单向注入垂直腔面发射激光器系统的密钥分发

随机源对于信息理论安全的密钥分发至关重要,本文提出了一种基于单向注入垂直腔面发射激光器系统的密钥分发方案.首先基于单向注入的方式产生无时延特征的激光混沌信号,并通过单向注入驱动两个从激光器产生带宽增强的混沌同步信号.然后经过采样、量化以及异或等后处理,生成密钥流.数值仿真结果表明,在单阈值情况下,合法用户之间的误比特率低至1%左右,合法用户与窃听者之间的误比特率都高于10%;在双阈值情况下,误比特率可以低至10^-6.最后,对生成的密钥流进行了NIST随机性测试.该方案有效地增强了密钥分发的安全性.     

LD泵浦Nd∶YAG/LBO蓝光激光器的低噪声运转

观察了LD泵浦Nd∶YAG晶体,I类临界相位匹配LBO晶体腔内倍频的473 nm蓝光激光器的噪声特性,指出蓝光噪声主要来自于不同纵模的相互耦合,并用双折射滤光片技术实现了全固态蓝光激光器的低噪声稳定运转.在1.3W的泵浦功率下,获得了58mW的蓝光低噪声稳定输出.     

“ 自学·导学·思学”模式下的物理课堂教学

“ 自学” “ 导学” “ 思学”三学并举, 提升学生学习力, 培养学生自主学习能力. 在课前, 以学案帮助学生明 确自学的重点难点, 以微课的形式激发学生自学的兴趣, 选择性以“ 一师一优课”详细讲解帮助薄弱学生先飞追击. 在课堂教学中, 通过问题驱动、 元认知提示语提问、 培养学科情感等多种形式导学. 课后, 引导学生养成解题回顾的 习惯, 让学生说题, 暴露其思维过程, 纠正解题方法, 优化物理思维品质, 以达到思学的目的     

弹弓效应原理简析

文章用速度变换和矢量图对"弹弓效应"的加速原因做出了较为简洁直观的解释,以关于"弹弓效应"的一个简例.分析"弹弓效应"中的加速条件,得出能使入射物体被加速的偏转角范围.与通常所采用的两体碰撞理论相比较,此方法更能凸显"弹弓效应"的加速机理,且能有效避免冗繁的数学运算.将"弹弓效应"与粒子散射问题对照分析,得出两者之间的可类比性.因而可由散射问题中的散射角关于瞄准距离的公式类比推出"弹弓效应"中偏转角与瞄准距离之间的关系.文章还将"弹弓效应"的思想推广到了一般尺度上的两体问题.     

长距离长期稳定的量子密钥分发系统

介绍了最近完成的长距离长期稳定的量子密钥分发系统.该系统利用往返光路补偿光纤偏振 抖动和相位漂移的原理,采用结电容平衡魔T网络耦合的单光子探测技术,在506km单模 光纤中实现了长时间（大于12h）稳定的量子密钥分发实验.单脉冲平均光子数为007, 误码率为4%,其中单光子探测器的探测效率大于5%,单脉冲暗计数低于29×10^{-6. 关键词： 量子保密通信 量子密钥分发 单光子探测}     

动态随机最短路径算法研究

静态最短路径问题已经得到很好解决, 然而现实中的网络大多具有动态性和随机性. 网络弧和节点的状态及耗费不仅具有不确定性且相互关联, 弧和节点的耗费都服从一定的概率分布, 因此把最短路径问题看作是一个动态随机优化问题更具有一般性. 文中分析了网络弧和节点的动态随机特性及其相互关系, 定义了动态随机最短路径; 给出了动态随机最短路径优化数学模型, 提出了一种动态随机最短路径遗传算法; 针对网络的拓扑特性设计了高效合理的遗传算子. 实验结果表明, 文中提出的模型和算法能有效地解决动态随机最短路径问题, 可以运用到交通、通信等网络的网络流随机优化问题中.     

“问题解决法”在高中物理教学实践中应用探讨

顾名思义,“问题解决法”应用到高中物理教学实践之中,就意味着坚持以有效的物理问题和情境为教学的中心,师生一起合作,由学生自主探究习得物理概念,在对物理问题的探究过程中,延伸、发展学生的知识和能力,笔者从事高中物理教学多年,现结合教学实践谈几点自己的想法,望能有助于教学.     

浅析法拉第电磁感应定律的理解和应用

电磁感应是中职物理教学中的重点内容,这部分学习的好坏直接关系到《电工基础》等专业课程的学习.基于中职学生现状,本着“去繁从简,保留本质”的原则,本文在阐述电磁感应定律的基础上,对解题过程中涉及到电路问题、力学问题和能量问题进行了分析,并对解决方法和途径进行了探索.     

相变型半导体存储器研究进展

文章系统地介绍了相变型半导体存储器的原理、相变材料、特点、器件结构设计、研究现状及面临的几个关键器件工艺问题．C—RAM由于具有非易失性、循环寿命长、元件尺寸小、功耗低、可多级存储、高速读取、抗辐照、耐高低温、抗振动、抗电子干扰和制造工艺简单等优点，被认为最有可能取代目前的FLASH、DRAM和SRAM而成为未来半导体存储器主流产品．