北欧白人身份的建构与挑战

本书汇集了国际智能计算、信息与控制系统会议的最新研究成果，涵盖人工智能、机器学习、智能控制及自然语言处理等领域。内容涉及情感分析、社区检测、临床文本分类及抄袭检测等实际应用，展示了数据驱动技术在多场景下的创新实践。书中融合理论探索与工程实现，为读者提供从算法设计到系统优化的全面视角，是智能系统领域科研人员与技术从业者的理想参考。

PAR平台中Python数据类型实现方法研究.pdf内容概要：本文围绕PAR平台中Python数据类型的实现方法展开研究，重点在于通过Python语言实现Apla语言中的五大抽象数据类型（序列、集合、包、树、图），构建高可靠性的Python可重用构件库，并将其应用于Apla→Python自动程序生成系统。研究首先对比分析了Apla与Python语言的数据类型及泛型机制差异，提出通过Python类中设置形式参数datatype实现泛型设计思想；其次采用数组和链表分别实现构件的顺序存储与链式存储方式，增强了构件库的灵活性与适用性。最终通过快速排序和二叉树前序遍历两个测试用例验证了构件库的正确性和有效性，结果显示生成的Python程序运行结果符合预期，证明了该系统的高可靠性与实用性。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉数据结构与面向对象编程，从事软件工程、形式化方法或自动化程序生成相关研究的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标：①支持Apla→Python自动程序生成系统的完整实现，提升算法程序开发的可靠性与效率；②为基于PAR方法的形式化软件开发提供可复用的基础构件支持；③适用于需要高可靠性保障的算法设计与验证场景，如安全关键系统开发。; 阅读建议：建议读者结合PAR方法的基本理论和形式化开发流程进行学习，重点关注Python构件库中泛型机制的实现方式及五类数据结构的具体编码实现，并通过实际运行测试用例加深对系统工作机制的理解。

本文提出一种基于Playfair密码的随机Alpha混合加密算法（RAH），通过动态生成密钥和引入随机性，确保相同明文每次加密生成不同密文。该算法分为密钥生成、加密与解密三阶段，利用ASCII值运算、循环移位及组合数学方法增强安全性。相比传统Playfair算法，RAH具备抗已知明文攻击、选择密文攻击、重放攻击和中间人攻击的能力，尤其适用于异构网络环境下的数据保护。实验结果表明，该算法执行效率高，且每次运行均产生唯一密文，有效提升了信息保密性。未来计划扩展支持数字与特殊字符，进一步提升实用性。

本文提出一种新型隐私保护距离约束协议PDB，结合零知识证明与BBS+签名机制，在抵御恐怖分子欺诈等攻击的同时保障证明者匿名性与会话不可链接性。协议基于改进的DBPK-Log构建，修复了原有安全漏洞，首次实现面向恶意验证者且支持广泛隐私的公钥距离约束方案，适用于高安全需求的近距离认证场景。