kaiyun官网中国 开云智能开放搜索 OpenSearch行业算法版，1GB 20LCU 1个月

　　本程序基于ECC（椭圆曲线密码学）簇内分组密钥管理算法，对无线传感器网络（WSN）进行MATLAB性能仿真。通过对比网络通信开销、存活节点数量、网络能耗及数据通信量四个关键指标，验证算法的高效性和安全性。程序在MATLAB 2022A版本下运行，结果无水印展示。算法通过将WSN划分为多个簇，利用ECC生成和分发密钥，降低计算与通信成本，适用于资源受限的传感器网络场景，确保数据保密性和完整性。

　　基于ECC簇内分组密钥管理算法的无线传感器网络matlab性能仿真，对比网络通信开销，存活节点数量，网络能耗以及数据通信量四个指标。

　　%循环 for indx=0:Cycle_Num indx %********************************************************************** B_frame = [rand(1,5)=0.5]; vTDMA = [rand(1,500)=0.5]; CP = [rand(1,15)=0.5]; Frames = [B_frame,vTDMA,CP]; %********************************************************************** if mod(indx,round(1/P))==0 for i=1:Note_Num WSN_info(i).G = 0; end end EL(indx+1) = 0; for i=1:Note_Num EL(indx+1) = WSN_info(i).E + EL(indx+1); end Result.Ec(indx+1) = Energys - EL(indx+1); %死亡节点检查 %********************************************************************** [WSN_info,Dead_Nums,Live_Nums]=func_deadfind(WSN_info,Note_Num); Result.Dead_Num(indx+1) = Dead_Nums; Result.Live_Num(indx+1) = Live_Nums; %选择一个簇进行密钥分组管理 %********************************************************************** Ecur = 0; Emax = 0; [WSN_info,Cinfo,PACKET_alive,Cluster_Cnt,Index,Delays,QL] = func_Cluster_Sel(WSN_info,E_note,PACKET_alive,Frames,data_rate,SLES,Ecur,Emax); Result.Cluster_Cnt(indx+1) = Cluster_Cnt; %得到进行密钥分组后的簇 %********************************************************************** [WSN_info,x,y,PACKET_alive] = func_cluster_gen(WSN_info,Index,Cinfo,PACKET_alive); Result.PACKET(indx+1) = PACKET_alive; %The parison of the average delay tmps0(indx+1) = Delays; if indx = 256 Result.DELAY(indx+1) = mean(tmps0(1:indx)); else Result.DELAY(indx+1) = mean(tmps0(indx-256:indx)); end %The parison of the online throughput LBF = func_throughput(x,y,Cluster_Cnt,Note_Num,Index); tmps(indx+1) = LBF; if indx = 32 Result.throughput(indx+1) = mean(tmps(1:indx)); else Result.throughput(indx+1) = mean(tmps(indx-32:indx)); end end

　　无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）在环境监测、军事侦察、智能家居等多个领域有着广泛的应用。然而，由于节点资源有限且易受攻击，WSNs的安全性成为一个重要问题。其中，密钥管理是确保数据保密性和完整性的重要手段。椭圆曲线密码学（Elliptic Curve Cryptography, ECC）因其高效性和安全性而被广泛应用于WSNs中。

　　椭圆曲线密码学是一种基于椭圆曲线数学的公钥加密技术。与传统的RSA等公钥加密算法相比，ECC在提供相同安全级别的情况下，使用更短的密钥长度，从而降低了计算和存储开销。

　　为了提高WSNs的安全性和效率，可以采用基于ECC的簇内分组密钥管理算法。该算法将网络划分为多个簇，每个簇内部的节点共享一个密钥，以实现高效的通信和数据保护。

　　节点计算密钥：节点 i 接收到 Si 后，计算最终的共享密钥 Ki=dSi。

　　基于ECC的簇内分组密钥管理算法是一种高效且安全的密钥管理方案，特别适用于资源受限的无线传感器网络。通过利用ECC的高效性和安全性，该算法能够在保证数据保密性和完整性的前提下，降低计算和通信开销。

　　通义灵码个人版为开发者免费提供智能编码能力，专业版限免期内开放更多功能。使用需先注册阿里云账号，支持JetBrains IDEs、Visual Studio Code等开发工具。以Visual Studio Code为例，安装插件并登录后即可体验其强大功能。通义灵码2.0在代码生成、需求理解及单元测试自动化等方面有显著提升，支持多语言和复杂场景，大幅提高开发效率。

　　利用通义灵码AI在VS Code中快速开发扫雷游戏：Qwen2.5-Max模型的应用实例

　　本文介绍了如何利用阿里云通义灵码AI程序员的Qwen2.5-Max模型，在VS Code中一键生成扫雷小游戏。通过安装通义灵码插件并配置模型，输入指令即可自动生成包含游戏逻辑与UI设计的Python代码。生成的游戏支持难度选择，运行稳定无Bug。实践表明，AI工具显著提升开发效率，但人机协作仍是未来趋势。建议开发者积极拥抱新技术，同时不断提升自身技能以适应行业发展需求。

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　　Agent TARS 是一款开源的多模态AI助手，能够通过视觉解析网页并无缝集成命令行和文件系统，帮助用户高效完成复杂任务。

　　本文总结了使用QuickBI高级版及电子表格的功能体验与改进建议。内容涵盖具体报表使用（如趋势分析表、多维趋势表）、函数及其他模块（如LOD函数、自助取数）、AI智能问数模块以及数据集使用的优缺点。指出趋势分析表在复合指标处理上的不足，多维趋势表对比周期限制，以及1万条明细数据限制对年同比的影响等问题。同时提出未来期望，希望建立结合企业知识库的大模型，优化数据分析与建议能力。

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　　本文介绍基于阿里百炼的DeepSeek-R1满血版模型调用，提供零门槛保姆级2048小游戏开发实战。文章分为三部分：定位与核心优势、实战部署操作指南、辅助实战开发。通过详细步骤和案例展示，帮助开发者高效利用DeepSeek-R1的强大推理能力，优化游戏逻辑与视觉效果，解决官网响应延迟问题，提升开发效率和用户体验。适合企业开发者、教育行业及多模态探索者使用。

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　　视觉丰富文档的高效检索与生成是自然语言处理领域的重大挑战。ViDoRAG（Visual Document Retrieval-Augmented Generation via Dynamic Iterative Reasoning Agents）由阿里巴巴通义实验室、中国科学技术大学和上海交通大学联合提出，通过多智能体框架和动态迭代推理机制解决此问题。其核心包括多模态混合检索策略和多智能体生成流程，同时发布的ViDoSeek数据集，专为大规模文档集合设计，提供复杂推理与精准问答的评估基准。实验表明，ViDoRAG在准确率和效率上优于传统方法，未来将优化系统性能并降低计算成本。

　　DeepSeek是一款基于Transformer架构的先进大语言模型，以其强大的自然语言处理能力和高效的推理速度著称。近年来，DeepSeek不断迭代，从DeepSeek-V2到参数达6710亿的DeepSeek-V3，再到性能比肩GPT-4的DeepSeek-R1，每次都带来重大技术突破。其开源策略降低了AI应用门槛，推动了AI普惠化。通过阿里云百炼调用满血版API，用户可以快速部署DeepSeek，享受高效、低成本的云端服务，最快10分钟完成部署，且提供免费token，极大简化了开发流程。

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