A Secure Mechanism for Big Data Collection in Large Scale Internet of Vehicle

As an extension for Internet of Things (IoT), Internet of Vehicles (IoV) achieves unified management in smart transportation area. With the development of IoV, an increasing number of vehicles are connected to the network. Large scale IoV collects data from different places and various attributes, which conform with heterogeneous nature of big data in size, volume, and dimensionality. Big data collection between vehicle and application platform becomes more and more frequent through various communication technologies, which causes evolving security attack. However, the existing protocols in IoT cannot be directly applied in big data collection in large scale IoV. The dynamic network structure and growing amount of vehicle nodes increases the complexity and necessary of the secure mechanism. In this paper, a secure mechanism for big data collection in large scale IoV is proposed for improved security performance and efficiency. To begin with, vehicles need to register in the big data center to connect into the network. Afterwards, vehicles associate with big data center via mutual authentication and single sign-on algorithm. Two different secure protocols are proposed for business data and confidential data collection. The collected big data is stored securely using distributed storage. The discussion and performance evaluation result shows the security and efficiency of the proposed secure mechanism

Preserving Edge Knowledge Sharing Among IoT Services: A Blockchain-Based Approach

Edge computational intelligence, integrating artificial intelligence (AI) and edge computing into Internet of Things (IoT), will generate many scattered knowledge. To enable auditable and delay-sensitive IoT services, these knowledge will be shared among decentralized intelligent network edges (DINEs), end users, and supervisors frequently. Blockchain has a promising ability to provide a traceable, privacy-preserving and tamper-resistant ledger for sharing edge knowledge. However, due to the complicated environments of network edges, knowledge sharing among DINEs still faces many challenges. Firstly, the resource limitation and mobility of DINEs impede the applicability of existing consensus tricks (e.g., Poof of Work, Proof of Stake, and Paxos) of blockchain. Secondly, the adversaries may eavesdrop the content of edge knowledge or entice the blockchain to forks using some attacking models (like man-in-the-middle attack, denial of services, etc.). In this article, an user-centric blockchain (UCB) framework is proposed for preserving edge knowledge sharing in IoT. Significant superiorities of UCB benefit from the proof of popularity (PoP) consensus mechanism, which is more energy-efficient and fast. Security analysis and experiments based on Raspberry Pi 3 Model B demonstrate its feasibility with low block generating delay and complexity

Polymer-based additive manufacturing: process optimisation for low-cost industrial robotics manufacture

The robotics design process can be complex with potentially multiple design iterations. The use of 3D printing is ideal for rapid prototyping and has conventionally been utilised in concept development and for exploring different design parameters that are ultimately used to meet an intended application or routine. During the initial stage of a robot development, exploiting 3D printing can provide design freedom, customisation and sustainability and ultimately lead to direct cost benefits. Traditionally, robot specifications are selected on the basis of being able to deliver a specific task. However, a robot that can be specified by design parameters linked to a distinctive task can be developed quickly, inexpensively, and with little overall risk utilising a 3D printing process. Numerous factors are inevitably important for the design of industrial robots using polymer-based additive manufacturing. However, with an extensive range of new polymer-based additive manufacturing techniques and materials, these could provide significant benefits for future robotics design and development

Schedulability, Response Time Analysis and New Models of P-FRP Systems

Functional Reactive Programming (FRP) is a declarative approach for modeling and building reactive systems. FRP has been shown to be an expressive formalism for building applications of computer graphics, computer vision, robotics, etc. Priority-based FRP (P-FRP) is a formalism that allows preemption of executing programs and guarantees real-time response. Since functional programs cannot maintain state and mutable data, changes made by programs that are preempted have to be rolled back. Hence in P-FRP, a higher priority task can preempt the execution of a lower priority task, but the preempted lower priority task will have to restart after the higher priority task has completed execution. This execution paradigm is called Abort-and-Restart (AR). Current real-time research is focused on preemptive of non-preemptive models of execution and several state-of-the-art methods have been developed to analyze the real-time guarantees of these models. Unfortunately, due to its transactional nature where preempted tasks are aborted and have to restart, the execution semantics of P-FRP does not fit into the standard definitions of preemptive or non-preemptive execution, and the research on the standard preemptive and non-preemptive may not applicable for the P-FRP AR model. Out of many research areas that P-FRP may demands, we focus on task scheduling which includes task and system modeling, priority assignment, schedulability analysis, response time analysis, improved P-FRP AR models, algorithms and corresponding software. In this work, we review existing results on P-FRP task scheduling and then present our research contributions: (1) a tighter feasibility test interval regarding the task release offsets as well as a linked list based algorithm and implementation for scheduling simulation; (2) P-FRP with software transactional memory-lazy conflict detection (STM-LCD); (3) a non-work-conserving scheduling model called Deferred Start; (4) a multi-mode P-FRP task model; (5) SimSo-PFRP, the P-FRP extension of SimSo - a SimPy-based, highly extensible and user friendly task generator and task scheduling simulator.Computer Science, Department o

Vectorization system for unstructured codes with a Data-parallel Compiler IR

With Dennard Scaling coming to an end, Single Instruction Multiple Data (SIMD) offers itself as a way to improve the compute throughput of CPUs. One fundamental technique in SIMD code generators is the vectorization of data-parallel code regions. This has applications in outer-loop vectorization, whole-function vectorization and vectorization of explicitly data-parallel languages. This thesis makes contributions to the reliable vectorization of data-parallel code regions with unstructured, reducible control flow. Reducibility is the case in practice where all control-flow loops have exactly one entry point. We present P-LLVM, a novel, full-featured, intermediate representation for vectorizers that provides a semantics for the code region at every stage of the vectorization pipeline. Partial control-flow linearization is a novel partial if-conversion scheme, an essential technique to vectorize divergent control flow. Different to prior techniques, partial linearization has linear running time, does not insert additional branches or blocks and gives proved guarantees on the control flow retained. Divergence of control induces value divergence at join points in the control-flow graph (CFG). We present a novel control-divergence analysis for directed acyclic graphs with optimal running time and prove that it is correct and precise under common static assumptions. We extend this technique to obtain a quadratic-time, control-divergence analysis for arbitrary reducible CFGs. For this analysis, we show on a range of realistic examples how earlier approaches are either less precise or incorrect. We present a feature-complete divergence analysis for P-LLVM programs. The analysis is the first to analyze stack-allocated objects in an unstructured control setting. Finally, we generalize single-dimensional vectorization of outer loops to multi-dimensional tensorization of loop nests. SIMD targets benefit from tensorization through more opportunities for re-use of loaded values and more efficient memory access behavior. The techniques were implemented in the Region Vectorizer (RV) for vectorization and TensorRV for loop-nest tensorization. Our evaluation validates that the general-purpose RV vectorization system matches the performance of more specialized approaches. RV performs on par with the ISPC compiler, which only supports its structured domain-specific language, on a range of tree traversal codes with complex control flow. RV is able to outperform the loop vectorizers of state-of-the-art compilers, as we show for the SPEC2017 nab_s benchmark and the XSBench proxy application.Mit dem Ausreizen des Dennard Scalings erreichen die gewohnten Zuwächse in der skalaren Rechenleistung zusehends ihr Ende. Moderne Prozessoren setzen verstärkt auf parallele Berechnung, um den Rechendurchsatz zu erhöhen. Hierbei spielen SIMD Instruktionen (Single Instruction Multiple Data), die eine Operation gleichzeitig auf mehrere Eingaben anwenden, eine zentrale Rolle. Eine fundamentale Technik, um SIMD Programmcode zu erzeugen, ist der Einsatz datenparalleler Vektorisierung. Diese unterliegt populären Verfahren, wie der Vektorisierung äußerer Schleifen, der Vektorisierung gesamter Funktionen bis hin zu explizit datenparallelen Programmiersprachen. Der Beitrag der vorliegenden Arbeit besteht darin, ein zuverlässiges Vektorisierungssystem für datenparallelen Code mit reduziblem Steuerfluss zu entwickeln. Diese Anforderung ist für alle Steuerflussgraphen erfüllt, deren Schleifen nur einen Eingang haben, was in der Praxis der Fall ist. Wir präsentieren P-LLVM, eine ausdrucksstarke Zwischendarstellung für Vektorisierer, welche dem Programm in jedem Stadium der Transformation von datenparallelem Code zu SIMD Code eine definierte Semantik verleiht. Partielle Steuerfluss-Linearisierung ist ein neuer Algorithmus zur If-Conversion, welcher Sprünge erhalten kann. Anders als existierende Verfahren hat Partielle Linearisierung eine lineare Laufzeit und fügt keine neuen Sprünge oder Blöcke ein. Wir zeigen Kriterien, unter denen der Algorithmus Steuerfluss erhält, und beweisen diese. Steuerflussdivergenz induziert Divergenz an Punkten zusammenfließenden Steuerflusses. Wir stellen eine neue Steuerflussdivergenzanalyse für azyklische Graphen mit optimaler Laufzeit vor und beweisen deren Korrektheit und Präzision. Wir verallgemeinern die Technik zu einem Algorithmus mit quadratischer Laufzeit für beliebiege, reduzible Steuerflussgraphen. Eine Studie auf realistischen Beispielgraphen zeigt, dass vergleichbare Techniken entweder weniger präsize sind oder falsche Ergebnisse liefern. Ebenfalls präsentieren wir eine Divergenzanalyse für P-LLVM Programme. Diese Analyse ist die erste Divergenzanalyse, welche Divergenz in stapelallokierten Objekten unter unstrukturiertem Steuerfluss analysiert. Schließlich generalisieren wir die eindimensionale Vektorisierung von äußeren Schleifen zur multidimensionalen Tensorisierung von Schleifennestern. Tensorisierung eröffnet für SIMD Prozessoren mehr Möglichkeiten, bereits geladene Werte wiederzuverwenden und das Speicherzugriffsverhalten des Programms zu optimieren, als dies mit Vektorisierung der Fall ist. Die vorgestellten Techniken wurden in den Region Vectorizer (RV) für Vektorisierung und TensorRV für die Tensorisierung von Schleifennestern implementiert. Wir zeigen auf einer Reihe von steuerflusslastigen Programmen für die Traversierung von Baumdatenstrukturen, dass RV das gleiche Niveau erreicht wie der ISPC Compiler, welcher nur seine strukturierte Eingabesprache verarbeiten kann. RV kann schnellere SIMD-Programme erzeugen als die Schleifenvektorisierer in aktuellen Industriecompilern. Dies demonstrieren wir mit dem nab_s benchmark aus der SPEC2017 Benchmarksuite und der XSBench Proxy-Anwendung

Telecommunication Systems

This book is based on both industrial and academic research efforts in which a number of recent advancements and rare insights into telecommunication systems are well presented. The volume is organized into four parts: "Telecommunication Protocol, Optimization, and Security Frameworks", "Next-Generation Optical Access Technologies", "Convergence of Wireless-Optical Networks" and "Advanced Relay and Antenna Systems for Smart Networks." Chapters within these parts are self-contained and cross-referenced to facilitate further study

Improving Demand Forecasting: The Challenge of Forecasting Studies Comparability and a Novel Approach to Hierarchical Time Series Forecasting

Bedarfsprognosen sind in der Wirtschaft unerlässlich. Anhand des erwarteten Kundenbe-darfs bestimmen Firmen beispielsweise welche Produkte sie entwickeln, wie viele Fabri-ken sie bauen, wie viel Personal eingestellt wird oder wie viel Rohmaterial geordert wer-den muss. Fehleinschätzungen bei Bedarfsprognosen können schwerwiegende Auswir-kungen haben, zu Fehlentscheidungen führen, und im schlimmsten Fall den Bankrott einer Firma herbeiführen. Doch in vielen Fällen ist es komplex, den tatsächlichen Bedarf in der Zukunft zu antizipie-ren. Die Einflussfaktoren können vielfältig sein, beispielsweise makroökonomische Ent-wicklung, das Verhalten von Wettbewerbern oder technologische Entwicklungen. Selbst wenn alle Einflussfaktoren bekannt sind, sind die Zusammenhänge und Wechselwirkun-gen häufig nur schwer zu quantifizieren. Diese Dissertation trägt dazu bei, die Genauigkeit von Bedarfsprognosen zu verbessern. Im ersten Teil der Arbeit wird im Rahmen einer überfassenden Übersicht über das gesamte Spektrum der Anwendungsfelder von Bedarfsprognosen ein neuartiger Ansatz eingeführt, wie Studien zu Bedarfsprognosen systematisch verglichen werden können und am Bei-spiel von 116 aktuellen Studien angewandt. Die Vergleichbarkeit von Studien zu verbes-sern ist ein wesentlicher Beitrag zur aktuellen Forschung. Denn anders als bspw. in der Medizinforschung, gibt es für Bedarfsprognosen keine wesentlichen vergleichenden quan-titativen Meta-Studien. Der Grund dafür ist, dass empirische Studien für Bedarfsprognosen keine vereinheitlichte Beschreibung nutzen, um ihre Daten, Verfahren und Ergebnisse zu beschreiben. Wenn Studien hingegen durch systematische Beschreibung direkt miteinan-der verglichen werden können, ermöglicht das anderen Forschern besser zu analysieren, wie sich Variationen in Ansätzen auf die Prognosegüte auswirken – ohne die aufwändige Notwendigkeit, empirische Experimente erneut durchzuführen, die bereits in Studien beschrieben wurden. Diese Arbeit führt erstmals eine solche Systematik zur Beschreibung ein. Der weitere Teil dieser Arbeit behandelt Prognoseverfahren für intermittierende Zeitreihen, also Zeitreihen mit wesentlichem Anteil von Bedarfen gleich Null. Diese Art der Zeitreihen erfüllen die Anforderungen an Stetigkeit der meisten Prognoseverfahren nicht, weshalb gängige Verfahren häufig ungenügende Prognosegüte erreichen. Gleichwohl ist die Rele-vanz intermittierender Zeitreihen hoch – insbesondere Ersatzteile weisen dieses Bedarfs-muster typischerweise auf. Zunächst zeigt diese Arbeit in drei Studien auf, dass auch die getesteten Stand-der-Technik Machine Learning Ansätze bei einigen bekannten Datensät-zen keine generelle Verbesserung herbeiführen. Als wesentlichen Beitrag zur Forschung zeigt diese Arbeit im Weiteren ein neuartiges Verfahren auf: Der Similarity-based Time Series Forecasting (STSF) Ansatz nutzt ein Aggregation-Disaggregationsverfahren basie-rend auf einer selbst erzeugten Hierarchie statistischer Eigenschaften der Zeitreihen. In Zusammenhang mit dem STSF Ansatz können alle verfügbaren Prognosealgorithmen eingesetzt werden – durch die Aggregation wird die Stetigkeitsbedingung erfüllt. In Expe-rimenten an insgesamt sieben öffentlich bekannten Datensätzen und einem proprietären Datensatz zeigt die Arbeit auf, dass die Prognosegüte (gemessen anhand des Root Mean Square Error RMSE) statistisch signifikant um 1-5% im Schnitt gegenüber dem gleichen Verfahren ohne Einsatz von STSF verbessert werden kann. Somit führt das Verfahren eine wesentliche Verbesserung der Prognosegüte herbei. Zusammengefasst trägt diese Dissertation zum aktuellen Stand der Forschung durch die zuvor genannten Verfahren wesentlich bei. Das vorgeschlagene Verfahren zur Standardi-sierung empirischer Studien beschleunigt den Fortschritt der Forschung, da sie verglei-chende Studien ermöglicht. Und mit dem STSF Verfahren steht ein Ansatz bereit, der zuverlässig die Prognosegüte verbessert, und dabei flexibel mit verschiedenen Arten von Prognosealgorithmen einsetzbar ist. Nach dem Erkenntnisstand der umfassenden Literatur-recherche sind keine vergleichbaren Ansätze bislang beschrieben worden

ESSE 2017. Proceedings of the International Conference on Environmental Science and Sustainable Energy

Environmental science is an interdisciplinary academic field that integrates physical-, biological-, and information sciences to study and solve environmental problems. ESSE - The International Conference on Environmental Science and Sustainable Energy provides a platform for experts, professionals, and researchers to share updated information and stimulate the communication with each other. In 2017 it was held in Suzhou, China June 23-25, 2017