### 基于贝叶斯网络追踪概率数据库中的错误 #### 概述 在现代信息技术领域，概率数据库（Probabilistic Database, PDB）成为处理不确定数据的关键技术之一。随着互联网的发展，各种应用如信息抽取、数据集成、传感器网络及对象识别等产生了大量的不确定性数据。这些不确定性数据的有效管理和查询对许多应用程序至关重要，因此概率数据库的研究变得越来越重要。 然而，在实际操作中，概率数据库往往会包含错误，因为这些数据通常通过大量的人力努力进行咨询、验证和聚合而获得。当利用网络从不同来源提取和整合数据时，这种错误的风险会进一步增加。这些错误可能会导致异常查询结果的出现，从而影响数据分析的准确性和可靠性。 为了解决这一问题，研究人员提出了一种基于贝叶斯网络的方法来追踪概率数据库中的错误。这种方法不仅能够检测到错误的存在，还能够确定哪些数据可能是导致异常查询结果的原因。本文将详细介绍该方法的原理、实现过程及其效果。 #### 贝叶斯网络框架下的错误追踪 为了追踪概率数据库中的错误，本研究采用贝叶斯网络（Bayesian Network, BN）作为表示数据之间关联性的框架。贝叶斯网络是一种图形模型，它通过有向无环图（Directed Acyclic Graph, DAG）来表达变量间的条件依赖关系，并通过概率分布来量化这些依赖。贝叶斯网络可以有效地进行概率推理，非常适合用于处理复杂的数据关联性。 研究团队开发了构建扩展贝叶斯网络（Augmented Bayesian Network, ABN）的技术，用于表示异常查询中输入数据、中间数据和输出数据之间的关联。这个网络不仅包括原始数据的结构，还包含了查询执行过程中产生的中间结果，从而更全面地反映了数据间的关联。 #### 错误的归责与度量 受到因果模型中“归责”（Blame）概念的启发，研究团队定义了一个新的归责度量，用于评估候选错误的重要程度。这个归责度量可以帮助我们确定哪些数据最有可能是导致异常查询结果的原因。 接着，研究团队提供了一种有效的方法来计算每个候选错误的归责度。这一步骤是基于扩展贝叶斯网络上的概率推断完成的。通过概率推断，可以计算出每条数据导致异常的可能性大小，从而确定哪些数据应该优先被修正。 #### 实验结果 实验结果显示，所提出的基于贝叶斯网络的错误追踪方法不仅有效而且高效。通过对比分析，该方法能够在复杂的数据关联环境下准确地定位错误数据，显著提高了数据清洗的效率。 #### 结论与未来方向 本文介绍了一种基于贝叶斯网络的概率数据库错误追踪方法。这种方法利用扩展贝叶斯网络来表示数据间的复杂关联，并通过概率推断来计算错误数据的归责度。实验证明了该方法的有效性和高效性，对于提高概率数据库中数据的质量具有重要意义。 在未来的研究中，可以进一步探索如何将此方法应用于更大规模的概率数据库，以及如何与其他数据清理技术结合，以提高整体数据质量控制的性能。此外，还可以考虑如何优化概率推断算法，以支持更复杂的查询模式和更大的数据集。

ACE（Adaptive Communication Environment）是基于C++的开源软件框架，专为构建分布式实时和嵌入式系统而设计。它提供了丰富的网络通信编程接口，包括TCP/IP、UDP、多播等，同时也支持异步事件处理和并发控制。ACE 5.6.6源码包含了这个版本的所有源代码文件，供开发者学习、研究和使用。 我们要了解ACE的核心概念。ACE的核心设计原则是可移植性、可靠性和性能。它的核心模块包括： 1. **线程管理**：ACE提供了一套全面的线程API，包括创建、同步、调度和销毁线程。它封装了不同操作系统的线程模型，使得代码可以在不同的平台上无缝迁移。 2. **进程管理**：ACE支持进程的创建、通信和同步，包括进程间通信（IPC）机制，如管道、共享内存和消息队列。 3. **网络通信**：ACE的网络编程接口允许开发者轻松地建立和管理网络连接。它支持TCP、UDP、SCTP等多种传输协议，同时提供了套接字选项的封装，简化了网络编程的复杂性。 4. **异步事件处理**：ACE的Reactor模式是其最著名的特性之一，它是一种事件驱动的设计模式，可以处理多个输入源的同步和异步事件，实现非阻塞I/O。 5. **对象适配器**：ACE的对象适配器允许对象通过网络进行透明通信，使得分布式系统中的对象可以像本地对象一样使用。 6. **缓存管理**：ACE提供了缓存管理工具，用于高效地存储和检索数据，尤其适用于内存有限的环境。 7. **时间服务**：ACE提供了精确的时间管理服务，包括时钟同步和定时器管理，这对于实时系统非常重要。 8. **错误处理和日志记录**：ACE提供了一套强大的错误处理和日志记录机制，帮助开发者调试和监控应用程序。 在源码中，`ACE_wrappers`目录通常包含ACE库的全部源代码和头文件。其中，源码被组织成多个子目录，例如`ace`、`TAO`（The ACE ORB，即面向对象请求代理）、`ACEXML`（XML处理）、`TAOX11`（C++11接口的TAO）等，每个子目录对应一个特定的功能或组件。 深入学习ACE 5.6.6源码，开发者不仅可以掌握网络编程的基本技巧，还能理解如何实现跨平台的系统级编程，这对提升C++和网络编程能力非常有帮助。同时，通过阅读和分析源码，开发者可以学习到软件设计模式和最佳实践，尤其是对大型分布式系统设计的理解会有显著提高。

C++ Network Programming, Volume 2: Systematic Reuse with ACE and Frameworks，英文版。C++ In-Depth系列丛书之一，C++网络程序员必备。包含chm和从其转换的pdf版。

### 网络信息理论概览 #### 一、背景介绍 **网络信息理论**是研究在通信网络中如何高效地传输信息的一门学科。它不仅涵盖了传统的点对点通信模型，还包括了复杂的多节点通信场景。本篇文档将网络信息理论划分为三个主要部分：背景、单跳网络和多跳网络，旨在为初学者提供一个全面且深入的理解框架。 #### 二、背景知识 1. **熵与互信息**：熵是衡量随机变量不确定性的一个量度，而互信息则用于量化两个随机变量之间的相互依赖性。这部分内容是理解后续章节的基础。 2. **点对点通信**：这是最简单的通信模型，涉及一个发送者和一个接收者。本章介绍了如何设计高效的编码方案来确保信息的准确无误传输。 #### 三、单跳网络 单跳网络是指信息从源节点到目的节点之间只需要经过一次转发的情况，主要包括以下几种类型的通信信道： 1. **多址接入信道**（Multiple Access Channels）：多个发送者共享同一信道向单一接收者发送数据。这部分探讨了如何在存在多个信号的情况下有效地进行解码。 2. **退化广播信道**（Degraded Broadcast Channels）：一个发送者向两个或更多不同的接收者发送信息，其中一个接收者的信号质量比另一个高。该节讨论了如何根据接收者的不同能力设计传输策略。 3. **干扰信道**（Interference Channels）：两个或更多的发送者同时向各自的接收者发送信息，但彼此间的信息会互相干扰。这部分内容重点在于减少干扰对通信性能的影响。 4. **带状态信道**（Channels with State）：除了发送的数据外，信道本身的状态也会影响传输过程。这部分讨论了如何处理这种状态变化，以提高通信效率。 5. **衰落信道**（Fading Channels）：信道的特性随时间变化，可能会影响到信息的传输质量。这部分内容着重于如何克服信道衰落带来的问题。 6. **一般广播信道**（General Broadcast Channels）：发送者向多个接收者广播信息，每个接收者的能力可能不同。这部分讨论了如何最大化总的传输率。 7. **高斯向量信道**（Gaussian Vector Channels）：这是一种特殊类型的多输入多输出(MIMO)系统，其中的噪声通常假设为高斯分布。这部分内容探讨了如何利用MIMO技术来提高传输速率。 #### 四、分布式无损源编码与有损源编码 1. **分布式无损源编码**（Distributed Lossless Source Coding）：当多个源节点需要共同压缩它们的信息时，如何设计编码方案以最小化所需的总位数而不损失任何信息。 2. **带有辅助信息的源编码**（Source Coding with Side Information）：如果接收者已知某些关于源信息的额外知识，则可以利用这些知识来改进编码方案。 3. **分布式有损源编码**（Distributed Lossy Source Coding）：当允许一定程度的信息失真时，如何设计编码方案以最小化所需比特数。 4. **多描述编码**（Multiple Descriptions）：在不可靠的网络环境中，如何通过生成多个独立的描述来确保即使部分数据丢失也能恢复原始信息。 #### 五、联合源-信道编码 **联合源-信道编码**（Joint Source–Channel Coding）：通常情况下，源编码和信道编码是分开处理的，但在这部分中探讨了一种更有效的方法——将两者结合起来，以进一步提高整个系统的性能。 #### 六、多跳网络 多跳网络涉及信息在多个节点之间进行多次转发才能到达目的地的情况： 1. **无噪网络**（Noiseless Networks）：在理想条件下，网络中的所有节点都能完美地转发信息。 2. **中继信道**（Relay Channels）：探讨如何设计中继节点来帮助改善远距离通信的性能。 3. **交互式通信**（Interactive Communication）：在这种情况下，通信双方可以互相发送信息，并且可以根据接收到的信息调整后续的通信策略。 4. **离散无记忆网络**（Discrete Memoryless Networks）：这类网络的特性不随时间变化，是一种常见的简化模型。 5. **高斯网络**（Gaussian Networks）：在考虑高斯噪声的情况下，如何优化网络中的数据传输。 6. **在无噪网络上的源编码**（Source Coding over Noiseless Networks）：如何在没有噪声的理想网络中高效地传输源数据。 #### 七、扩展 此外，文档还介绍了网络信息理论的一些扩展应用领域，包括但不限于： 1. **计算通信**（Communication for Computing）：探讨如何通过网络进行分布式计算任务。 2. **信息安全理论**（Information Theoretic Secrecy）：如何确保在网络中传输的信息安全。 3. **信息理论与网络**（Information Theory and Networking）：网络信息理论在现代网络设计中的应用。 #### 八、附录 文档的最后还提供了几篇附录，涉及凸集与函数、概率估计、集合理论等数学工具，为读者提供了必要的数学背景知识。 《网络信息理论》这门课程内容丰富，涵盖了从基础理论到复杂网络模型的广泛知识体系，对于希望深入了解通信网络原理和设计的学生来说是非常宝贵的资源。

6/159 Syngress - Wireshark & Ethereal Network Protocol Analyzer Toolkit.2007

SCI 文献资源————DeepMIH: Deep Invertible Network for Multiple Image Hiding DeepMIH：用于多图像隐藏的深度可逆网络 摘要——多图像隐藏旨在将多个秘密图像隐藏到一个封面图像中，然后完美地恢复所有秘密图像。这种高容量的隐藏很容易导致轮廓阴影或颜色失真，这使得多图像隐藏非常具有挑战性任务在本文中，我们提出了一种新的基于可逆神经网络的多图像隐藏框架，即DeepMIH。明确地我们开发了一个可逆隐藏神经网络（IHNN），创新地将图像的隐藏和揭示建模为其前向和后向过程，使它们完全耦合和可逆。IHNN非常灵活，可以根据需要级联多次实现了对多个图像的隐藏。为了增强不可见性，我们设计了一个重要度图（IM）模块来引导当前图像基于先前的图像隐藏结果进行隐藏。此外，我们发现隐藏在高频子带中的图像倾向于实现了更好的隐藏性能，从而提出了一种低频小波损失来约束在低频子带。实验结果表明，我们的DeepMIH在在各种数据集上隐藏不可见性、安全性和恢复准确性。 【DeepMIH: 多图像隐藏的深度可逆网络】 多图像隐藏技术是信息安全领域的一个重要研究方向，其目标是将多个秘密图像无痕迹地嵌入到一个封面图像中，以便于秘密信息的传输和存储，同时确保封面图像在视觉上与原始图像几乎无法区分。然而，高容量的图像隐藏往往会导致封面图像出现轮廓阴影或颜色失真，增加了多图像隐藏的难度。针对这一挑战，研究人员提出了DeepMIH，即深度可逆网络用于多图像隐藏的框架。 DeepMIH的核心是可逆隐藏神经网络（IHNN），这是一个创新的设计，它将图像的隐藏和揭示过程建模为前向和后向过程，这两个过程是完全耦合且可逆的。这意味着可以隐藏和恢复图像而不牺牲原始图像的质量。IHNN的灵活性在于，它可以被级联多次，以适应不同数量的秘密图像隐藏需求。 为了提高隐藏的不可见性，DeepMIH引入了重要度图（IM）模块。这个模块根据先前图像的隐藏结果来指导当前图像的隐藏，确保秘密信息的嵌入尽可能不引起视觉察觉。通过对图像的重要部分进行智能选择，可以有效地减少隐藏操作对封面图像的影响。 此外，研究发现，将图像隐藏在高频子带中可以实现更好的隐藏效果。因此，DeepMIH提出了低频小波损失，以限制秘密信息在低频子带中的存在，进一步提升隐藏的安全性。通过这种方式，可以确保秘密信息更安全地隐藏在难以察觉的高频部分，减少对低频成分的干扰，从而保持封面图像的视觉质量。 实验结果显示，DeepMIH在多种数据集上表现出卓越的性能，无论是在隐藏的不可见性、安全性还是恢复准确性方面，都明显优于其他现有的先进方法。这些成果对于改进图像隐藏技术，尤其是多图像隐藏的效率和安全性具有重要意义，为秘密通信和信息安全提供了更强大的工具。 DeepMIH通过深度可逆网络和创新的策略，成功解决了多图像隐藏中的难题，提高了隐藏质量和恢复准确率。这一工作不仅展示了深度学习在图像隐藏领域的潜力，也为未来的研究开辟了新的路径，如如何进一步优化可逆神经网络的设计，或者探索更复杂的隐藏策略以适应不同的应用场景。

USB over Network是一款强大的远程USB设备共享软件，它允许用户通过网络连接到远程计算机上的USB设备，仿佛这些设备就在本地电脑上一样。这个技术对于那些需要在不同地点访问特定USB设备或者在无物理接触的情况下使用USB设备的情况非常有用，比如在远程工作、数据安全管理和服务器虚拟化环境中。 该软件的核心功能是“USB共享”，它使得用户可以将一个USB设备连接到一台装有USB over Network的服务器上，然后从任何地方的客户端计算机上访问这台服务器并使用该USB设备。这极大地扩展了USB设备的使用范围，不再受制于物理位置的限制。尤其对于那些大型、昂贵或专业的硬件设备，如3D打印机、高精度扫描仪、移动硬盘等，远程共享和使用变得更加便捷。 "USB Server"是USB over Network的另一关键概念，它是指运行在服务器端的应用程序，负责接收客户端的连接请求，并管理连接到服务器的USB设备。USB Server确保了数据传输的安全性和稳定性，同时支持多用户并发访问，使得多个远程用户可以在同一时间共享同一个USB设备。 “USB映射工具”是USB over Network的特色功能之一，它将远程的USB设备映射成本地驱动器，使得用户在操作上感觉就像是直接连接到了本地电脑。这种映射过程对用户透明，使得使用习惯保持一致，无需额外的学习成本。 在服务器虚拟化领域，USB over Network起到了至关重要的作用。传统的服务器虚拟化环境中，由于物理USB设备无法直接连接到虚拟机，往往导致一些依赖USB设备的工作流程无法正常进行。而USB over Network通过网络实现USB设备的虚拟化，使得虚拟机可以直接访问和使用物理USB设备，大大提升了虚拟环境的实用性。 FabulaTech USB over Network 5.1.10.0是这款软件的一个具体版本，可能包含了性能优化、新功能的添加以及已知问题的修复。用户在使用时应根据自己的操作系统和需求选择合适的版本安装。 USB over Network通过创新的技术实现了USB设备的远程共享和映射，解决了物理距离带来的使用限制，特别是在现代云计算和远程办公环境下，其价值更加突出。同时，它也为服务器虚拟化提供了有力的支持，提升了工作效率和数据安全性。

matlab扭曲矫正代码自述文件 Author: Ariana Familiar January 10, 2020 University of Pennsylvania 此存储库提供了MATLAB代码，用于使用信息连接（IC）来构建具有功能性MRI数据的全脑网络。 使用MATLAB R2015B和R2019A在macOS 10.13.6上进行了测试。 所需软件： 的MATLAB 所需的工具箱（在仓库中提供）： CoSMoMVPA（） 集成电路工具箱（） 脑连通性工具箱（） 用法 在analyst_IC_brainnetome.m中提供了用于计算IC网络的演示。 在analyst_network.m中提供了在所得IC网络上运行图分析的演示。 有关如何为IC工具箱设置输入的详细信息，可以在run_ROI_IC.m的工具箱/ IC_toolbox /中找到。 目录中的create_脚本显示了如何为演示创建输入。 数据和时间信息 data /中的数据文件niftiDATA_Subject001.nii.gz包含收集的功能性MRI图像，而一名受试者观看了9张不同面Kong的图像。 图像以伪

网络协议模拟 停止和等待，返回N，选择性重复协议的仿真。 这些是为IIT Roorkee的计算机网络实验室任务制作的。 用法 使用目录中的make编译所有内容。 为了模拟任何一种协议，首先在一个终端中启动noisy-channel ，切换到另一个终端，然后在另一个终端中启动sender和相应的receiver 。 执照 根据

证据深度学习 “所有模型都是错误的，但是某些模型（知道何时可以信任它们）是有用的！” -乔治·博克斯（改编） 该存储库包含用于重现的代码（如所发布的），以及更通用的代码，以利用证据学习来训练神经网络，以直接从数据中学习不确定性！ 设置 要使用此软件包，必须首先安装以下依赖项： python（> = 3.7） 张量流（> = 2.0） pytorch（支持即将推出） 现在，您可以安装以开始为模型添加证据层和损失！ pip install evidential-deep-learning 现在，您可以直接在现有tf.keras模型管道（ Sequential ， Functional或model-subclassing ）的一部分中直接使用此包： >>> import evidential_deep_learning as edl 例子 要使用证据深度学习，必须将模型的最后