Geometric distance fields of plane curves

This paper introduces a geometric generalization of signed distance fields for plane curves. We propose to store simplified geometric proxies to the curve at every sample. These proxies are constructed based on the differential geometric quantities of the represented curve and are used for queries such as closest point and distance calculations. We investigate the theoretical approximation order of these constructs and provide empirical comparisons between geometric and algebraic distance fields of higher order. We apply our results to font representation and rendering

Többrendszeres kompakt távvezetékek és tokozott kapcsolóberendezések megvalósítását és üzemeltetését támogató kutatás = Research supporting the application and operation of multicircuit compact lines and gas insulated switchgear

Egy- és többrendszeres, kompakt távvezetékek szigetelési távolságai kisebbek, mint a konvenciális konstrukcióké, mégis biztosítani kell a távvezetékek biztonságos üzemelését. A projekt célja a kompaktizálásból eredő túligénybevételek felderítése, ezek megelőzésére, vagy redukálására alkalmas módszerek kidolgozása. Összehasonlítottuk a visszacsapás bekövetkezésének valószínűségét a magyar 400 kV-os vezetékek jelenlegi oszlopainál, illetve a lehetséges kompakt konstrukcióknál és megállapítottuk a konstrukció egyes paramétereinek hatását a villámbiztosságra. A számításban tekintetbe vettük a szigetelőket igénybe vevő nemszabványos és szabványos lökőhullámok roncsoló hatása közötti eltérést. Megvizsgáltuk az oszlopokra szerelt túlfeszültségkorlátozók pozitív hatását. Hálózati kisérletekre alapozott szimulációs számításokkal elemeztük a többrendszeres nagyfeszültségű távvezetékek rendszerein a tranziensek kölcsönhatását, elsősorban az önműködő visszakapcsolás hatásossága szempontjából. A vizsgálatok a szekunder ív folyamatos, intermittens szakaszára és a visszakapcsolási tranziensre terjedtek ki. Elemeztük az azonos oszlopokon haladó, különböző feszültségű rendszerek elektromágneses kölcsönhatását is, olyan távvezetékekre, amelyek nagyfeszültségű és középfeszültségű kompenzált rendszereket tartalmaznak. Megállapítottuk, hogy a kölcsönhatás nagy mértékben veszélyezteti a középfeszültségű vezeték visszakapcsolásának hatásosságát, és kidolgoztuk e veszély elhárításának módszerét. | Phase-to-phase and phase-to-ground distances in single and multi-circuit compact lines are shorter, than in conventional constructions. Nevertheless, one has to provide for a high reliability of transmission lines. The project aimed at finding the overstresses in compact lines due to electromagnetic coupling and the ways of theirs prevention or limitation. The probability of back-flashovers was compared for conventional and compact 400 kV towers and the dependences of this probability on the main parameters of the tower construction were analyzed. The difference between disruptive effects of standard and non-standard waves was taken into account in the simulation of back-flashover process. The positive effect of line arresters was also investigated. The electromagnetic interaction of the transients in individual circuits was studied for multi-circuit EHV lines, first of all from the viewpoint of the efficiency of automatic reclosing. The simulation of the elements has been verified by HV field tests. The investigation covered the intervals of continuous and intermittent arcing and the reclosing transient. The interaction of transients in multicircuit lines containing circuits of different nominal voltages was studied, mainly for towers, containing HV and resonance grounded MV circuits. Transient studies showed, that electromagnetic coupling of HV and MV circuits may make ineffective the reclosure of MV circuits. This danger can be prevented by transpositions in the HV circuit

Challenging machine learning algorithms in predicting vulnerable javascript functions

The rapid rise of cyber-crime activities and the growing number of devices threatened by them place software security issues in the spotlight. As around 90% of all attacks exploit known types of security issues, finding vulnerable components and applying existing mitigation techniques is a viable practical approach for fighting against cyber-crime. In this paper, we investigate how the state-of-the-art machine learning techniques, including a popular deep learning algorithm, perform in predicting functions with possible security vulnerabilities in JavaScript programs. We applied 8 machine learning algorithms to build prediction models using a new dataset constructed for this research from the vulnerability information in public databases of the Node Security Project and the Snyk platform, and code fixing patches from GitHub. We used static source code metrics as predictors and an extensive grid-search algorithm to find the best performing models. We also examined the effect of various re-sampling strategies to handle the imbalanced nature of the dataset. The best performing algorithm was KNN, which created a model for the prediction of vulnerable functions with an F-measure of 0.76 (0.91 precision and 0.66 recall). Moreover, deep learning, tree and forest based classifiers, and SVM were competitive with F-measures over 0.70. Although the F-measures did not vary significantly with the re-sampling strategies, the distribution of precision and recall did change. No re-sampling seemed to produce models preferring high precision, while re-sampling strategies balanced the IR measures. © 2019 IEEE