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通過對Zhang-Liu-He (2006)，Gan-Chen (2004)和Wang-Zhang-Ma (2007)提出的可轉換環(huán)簽名方案進行分析，指出了這幾個可轉換環(huán)簽名方案存在可轉換性攻擊或不可否認性攻擊，即，環(huán)中的任何成員都能宣稱自己是實際簽名者或冒充別的成員進行環(huán)簽名。為防范這兩種攻擊，對這幾個可轉換環(huán)簽名方案進行了改進，改進后的方案滿足可轉換環(huán)簽名的安全性要求。

為了尋求一種供等離子體顯示板用的發(fā)藍綠光的混合氣體,本文對Ar+He、Kr+He、He+Ne、He+Xe、Kr+Ar和Ar+Hg混合氣體的發(fā)光光譜和電特性進行了研究。發(fā)現(xiàn)混合氣體Ar+Hg較為滿意,發(fā)光顏色為藍綠色、亮度較高、著火電壓較低。

金屬蒸氣激光器利用He、Ne、N2和Ar作緩沖氣體,在高功率電平下的直流放電特性被首次測得。實驗表明,He氣是用于直流預熱的最佳緩沖氣體。在200mmHg的He氣壓和1A的放電電流下,有多于5kW的電功率被注入到等離子體管中去。等離子體管溫度在短于1h的時間內達到1400℃的高溫。

該文分析了He等人(2014)提出的無證書簽名方案和Ming等人(2014)提出的無證書聚合簽名方案的安全性，指出Ming方案存在密鑰生成中心(KGC)被動攻擊，He方案存在KGC被動攻擊和KGC主動攻擊。該文描述了KGC對兩個方案的攻擊過程，分析了兩個方案存在KGC攻擊的原因，最后對Ming方案提出了兩類改進。改進方案不僅克服了原方案的安全性問題，同時也保持了原方案聚合簽名長度固定的優(yōu)勢。

通過對Xu(2004)和Zhang(2004)提出的兩種環(huán)簽名方案進行分析，指出了這兩種環(huán)簽名方案都容易受到群成員改變攻擊(group-changing attack)，并給出了攻擊方法；另外，Zhang的方案還容易受到多已知簽名存在偽造(multiple-known-signature existential forgery)攻擊。為防范這兩種攻擊，對這兩種環(huán)簽名方案進行了改進，改進后的方案在最強的安全模型(Joseph, 2004提出)中仍是安全的。

Hilbert曲線是高維降到1維的重要方法，具有較好的空間聚集和空間連續(xù)性，在地理信息系統(tǒng)、空間數(shù)據(jù)庫、信息檢索等方面有廣泛的應用。現(xiàn)有Hilbert編碼或解碼算法未考慮輸入數(shù)據(jù)對編碼或解碼效率的影響，因此將不同輸入數(shù)據(jù)同等對待。為此，該文通過設計高效的狀態(tài)視圖并結合快速置位檢測算法提出高效的免計前0的Hilbert編碼算法(FZF-HE)和免計前0的Hilbert解碼算法(FZF-HD)，可快速識別輸入數(shù)據(jù)前部為0而無需迭代計算的部分，從而降低迭代查詢次數(shù)及算法復雜度，提高編解碼效率。實驗結果表明，F(xiàn)ZF-HE算法和FZF-HD算法在數(shù)據(jù)均勻分布時效率稍高于現(xiàn)有算法，而在數(shù)據(jù)偏斜分布時效率遠高于現(xiàn)有算法。

介紹了便于推廣使用具有小型化結構特色的卷筒式氟化氙(XeF)準分子激光器。在Xe、NF3和He的混合氣體中,得到了XeF的3531、3510和3488埃的三條激光譜線振蕩。在改變XeF體系的工作氣壓時,首先發(fā)現(xiàn)了氟原子的6346埃這條新激光譜線。給出了不同的工作氣體組份、工作氣壓對激光波形和激光強度影響的實驗曲線。拍攝了激光脈沖波形。激光脈沖寬度約為20毫微秒。還對實驗結果作了初步的分析討論。

3維Hilbert空間填充曲線(3D HSFC)的編碼和解碼效率對空間查詢處理、圖像處理等領域的應用舉足輕重?，F(xiàn)有的3維編解碼算法獨立編解碼每一個點，忽略了Hilbert曲線的局部保持特性。為了提高編解碼效率，該文設計了高效的3D狀態(tài)視圖，并提出一種新的前綴約簡的3D HSFC編碼算法(PR-3HE)和前綴約簡3D HSFC解碼算法(PR-3HD)，這兩個算法通過公共前綴的定義和識別、公共前綴約簡及多種優(yōu)化技術來最小化需要編碼的階數(shù)，從而提高3D HSFC的編解碼效率。理論上證明：當編碼或解碼一個$k$階的窗體(窗體內總共含有${2^k} \times {2^k} \times {2^k}$個點)時，PR-3HE平均每個點的編碼階數(shù)不超過2，PR-3HD平均解碼階數(shù)不超過8/7。相對于傳統(tǒng)的基于迭代的方法，編解碼時間復雜度從$O(k)$降低到了$O(1)$。實驗結果表明，該文算法在模擬數(shù)據(jù)集和真實數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)顯著優(yōu)于現(xiàn)有算法。

由于基于最壞情況困難假設等優(yōu)點，基于格的密碼被認為是最具前景的抗量子密碼研究方向。作為格密碼的常用的兩個主要困難問題之一，含錯學習(LWE)問題被廣泛用于密碼算法的設計。為了提高格密碼算法的性能，Zhang等人(2019)提出了非對稱含錯學習問題，該文將從理論上詳細研究非對稱含錯學習問題和標準含錯學習問題關系，并證明在特定錯誤分布下非對稱含錯學習問題和含錯學習問題是多項式時間等價的，從而為基于非對稱含錯學習問題設計安全的格密碼算法奠定了理論基礎。

本文介紹了一種用于研究砷化鎵材料中的缺陷(比如EL2吸收特性等)的新方法:將一束波長為1.11.5m的近紅外光穿過一塊厚度為48mm,直徑為50mm的砷化鎵材料,用紅外攝象機TOSHIBA 8844攝取圖象,并直接送入計算機圖象處理系統(tǒng)DATASUD,材料中的非均勻性缺陷圖象,即材料中的缺陷(EL2,位錯等)在截面上的分布結構形狀(十字形,網(wǎng)狀,球粒形等)就可從屏幕上觀察到。本文給出了為研究這類材料設計的ZHIMAG(ZHang IMAGe)圖象處理軟件包和應用ZHIMAG所獲得的一些結果。ZHIMAG也適用于其它類型的圖象處理。