汇编语言教学改革探讨

结合实际教学经历探索了汇编语言课程教学的若干改革方法,目的是使得学生通过汇编语言的学习提高系统能力和实践能力。主要包括:开课前详细介绍汇编语言课程的意义和价值,重点讲授汇编语言与其他专业课程的联系,对比其他语言进行讲授并增强课堂的实践环节。这些方法和措施明显地提高了学生学习汇编语言的兴趣,证明了教学改革的有效性。     

高性能锂离子电池负极材料瓜状介孔Fe_3O_4/氮掺杂碳的制备及性能研究

通过简单的低温水热反应法制备了瓜状介孔Fe_2O_3微晶,经多巴胺聚合包覆和热处理后得到瓜状介孔Fe_3O_4/氮掺杂碳(N-C)复合物。将其作为锂离子电池负极材料的活性物质,组装成锂离子电池进行性能测试。瓜状介孔Fe_3O_4/N-C复合物展示出了较高的倍率性能(1 A·g~(-1)电流密度下放电比容量大于770 mAh·g~(-1))和优异的循环稳定性能(在2 A·g~(-1)电流密度下能够循环稳定1500圈而没有明显的容量损失),这主要得益于介孔结构和氮掺杂碳包覆双重作用。介孔结构提供了较大的活性物质与电解液接触面积,提高了锂离子扩散能力。同时为电极材料放电过程中体积膨胀提供充足的空间,提高了循环稳定性。氮掺杂碳包覆提高了电子导电能力,有利于电子快速转移,从而提高倍率性能。碳包覆也能够阻止微粒之间的相互聚集和结构塌陷,提高循环稳定性。     

表面施胶剂在造纸工业的应用进展

介绍了表面施胶剂在国内外造纸工业的应用现状，将其划分为天然高分子和合成聚合物两大类，分别概述产品功能及制备方法，着重介绍了改性淀粉、苯乙烯类共聚物、AKD改性产品的研究现状及发展趋势，并对今后的研究重点进行展望。     

钢管热镀锌车间吹管噪声控制

通过对钢管热镀锌车间工业噪声源测量与分析，指出内吹管是主要环境噪声污染源。研究了内吹管气流噪声产生机理，提出了密封、降压、消声、隔声等综合性治理措施。噪声治理工程初步实施结果表明，内吹管噪声瞬时峰值降低了10—15dB（A），厂界噪声瞬时峰值降低了20dB（A）以上，收到了良好的工程效果。     

基于多尺度自回归图模型的SAR图像稳健滤波

基于多尺度自回归(MAR)图模型的稳健递归M估计(RME)算法,给出一种新的合成孔径雷达(SAR)图像稳健滤波方法.首先根据SAR图像不同尺度下的统计相依性,构造SAR图像的多尺度图像序列;然后对多尺度SAR图像序列构造树上MAR图模型,利用其的RME算法得到SAR图像的滤波.研究表明,该算法不仅具有有效的可计算性,而且利用不同分辨率下SAR图像信息融合,在不同情况下都能得到较好的滤波结果.实验结果表明,本文提出的方法是稳健的.     

云存储威胁模型的伪随机双线性映射完整性检查

在云存储应用中,用户文件不在本地存储,因此文件安全性、数据机密性和鲁棒性是关键问题。首先,针对现有文献提出的多个密钥服务器的安全擦除码存储系统未考虑数据鲁棒性导致数据恢复存在缺陷的问题,利用伪随机双线性映射构建云存储完整性检查策略威胁模型;其次,编制接口文件块结构,并参照相关文献算法进行完整性检查方案设计,实现多密钥服务器安全擦除码存储系统算法功能补充,并给出算法计算复杂度分析;最后,实验结果显示,所提出的完整性检查方案可实现较大的数据成功检索概率。     

基于矫正理解的中文文本对抗样本生成方法

自然语言处理技术在文本分类、文本纠错等任务中表现出强大性能,但容易受到对抗样本的影响,导致深度学习模型的分类准确性下降。防御对抗性攻击是对模型进行对抗性训练,然而对抗性训练需要大量高质量的对抗样本数据。针对目前中文对抗样本相对缺乏的现状,提出一种可探测黑盒的对抗样本生成方法 WordIllusion。在数据处理与计算模块中,数据在删除标点符号后输入文本分类模型得到分类置信度,再将分类置信度输入CKSFM计算函数,通过计算比较cksf值选出句子中的关键词。在关键词替换模块中,利用字形嵌入空间和同音字库中的相似词语替换关键词并构建对抗样本候选序列,再将序列重新输入数据处理与计算模块计算cksf值,最终选择cksf值最高的数据作为最终生成的对抗样本。实验结果表明,WordIllusion方法生成的对抗样本在多数深度学习模型上的攻击成功率高于基线方法,在新闻分类场景的DPCNN模型上相比于CWordAttack方法最多高出41.73个百分点,且生成的对抗样本与原始文本相似度很高,具有较强的欺骗性与泛化性。     

现代远程教育之网络技术研究与探讨

现代远程教育是近年来国际教育发展的重要趋势.介绍了我国现代远程教育状况,就现代远程教育的解决方案中的网络技术进行了深入地研究和讨论.     

微博情感分析综述

随着微博用户数量的快速增长,微博中所携带的一些情感和观点对社会的影响越来越大,尤其是一些涉及到公众人身安全的负面情绪,可能会影响到社会的稳定,因此进行微博情感分析意义重大.微博情感分析的内容包括微博语料的获取、微博语料的预处理和情感分析方法等,常用的情感分析方法有基于情感词典的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方...