国家粮食储备信息系统计算机网络的安全与保密

对国家粮食储备信息系统计算机网络安全保密设计的方法和技术进行探讨,论述了网络系统安全保密的意义和评判原则,介绍了常用的安全保密设计技术和方法,包括：物理安全设计,身份论证,数据加密,防火墙技术等。     

利用FOXBASE加快数据输入速度的探讨

数据输入速度是计算机使用中的“瓶颈”问题之一，如何加快输入速度，一直引起计算机界的高度重视。利用ＦＯＸＢＡＳＥ加快数据输入速度有两种方法：一是代码（字典）库方法；二是将上一记录带入新纪录供部分使用的方法。对第一种方法，笔者提出代码与具体的信，包应有明显的直观的对应；对二种方法，笔者通过研究提出了两点注意，并对后一种注意给出了程序实例。     

环保易切削黄铜材料的研究状况

阐述了国内外对环保易切削黄铜材料的研究结果,并且探索了易切削黄铜的耐蚀性机制及易切削原理。同时,对该种材料的发展前景进行了展望。     

宝钢太阳能热水器用低钼超纯铁素体不锈钢

为满足太阳能热水器行业对不锈钢材质服役能力以及综合性价比的需求,宝钢开发了适用于水系统介质的低钼超纯铁素体不锈钢B445 J1M。对比分析了B445 J1M、SUS304以及SUS444不锈钢的力学性能、成形性能以及耐蚀性能,概括了B445 J1M钢种的优势与可应用领域,并就太阳能热水器行业不锈钢用材提出了建议。相较于SUS444,B445 J1M具有更佳的拉深成形性能以及焊接性能,其胀形能力、耐点蚀、盐雾腐蚀以及氯离子应力腐蚀性能与SUS444相当,同时有更佳的性价比;相较于SUS304,B445 J1M的耐氯离子应力腐蚀性能及耐点蚀性能更优,尤其是其耐氯离子应力腐蚀性能,更加适合于热水器对材质的要求。     

降低罩式炉能介消耗的实践

以对标找差为切入点,通过系列改进实践活动,降低罩式炉生产的天然气和氢气消耗。从温度均匀性测试、加热效率和钢卷热装3个方面介绍降低天然气消耗的措施,对氢气保护工艺移植的全过程进行描述。从平均炉重和设备维护方面说明能介消耗的影响因素是多方面的。     

Fast SqueezeNet算法及在地铁人群密度估计上的应用

针对地铁视频监控一直缺乏一种有效的人群密度分类器的问题,提出了基于人群密度估计算法—Fast SqueezeNet的人群密度分类器,用于在地铁嵌入式计算平台有限的硬件资源限制下,实现对地铁车厢内人群的密度估计.该算法基于轻型卷积神经网络SqueezeNet,结合权值稀疏化和结构稀疏化方法,具有如下3点优势:1)以原始图像作为输入,并在处理的过程中自动提取纹理特征用于拥挤人群密度的估计;2)SqueezeNet经过权值稀疏化后,具有更少的模型参数,可以灵活的布置在安谋(ARM)等具有有限硬件资源的嵌入式平台上;3)结构稀疏化方法使得SqueezeNet具有更快的前向预测速度,提高其在地铁嵌入式平台上的图像处理效率.在3个人群密度数据集PETS_2009,Mall和ShangHai metro上,采用Fast SqueezeNet算法的三分类人群密度分类器,与基于卷积神经网络和单纯的权值稀疏化SqueezeNet网络的分类器进行对比实验研究,结果表明:在预测准确率、参数规模和运行时间3个维度上,基于Fast SqueezeNet的分类器均表现出了较好的性能,有效地克服了地铁车厢拥挤人群中存在的高密度、高耦合、透视变形等图像识别难题对估计结果的影响.最后,在ARM嵌入式平台上的实验表明基于Fast SqueezeNet的分类器可以在有限的硬件资源下,快速准确的得到预测结果,满足高速运行的地铁列车日常使用需求.     

国家粮食储备信息系统计算机网络的安全与保密

对国家粮食储备信息系统计算机网络安全保密设计的方法和技术进行了探讨,论述了网络系统安全保密的意义和评判原则,介绍了常用的安全保密设计技术和方法,包括：物理安全设计、身份论证、数据加密、防火墙技术等     

高精度波束形成的相控阵超声系统研究

为深入研究管道环焊缝缺陷特性,需要相控阵检测系统提供完全控制激励信号参数和获得接收回波信号的特性,针对该问题设计了32个模拟通道,可接入128个阵元,数字化频率达到125 Msample/s的相控阵超声检测系统.采用流水线式延时实现小数倍延时,脉冲发射延时精度为2.5 ns;使用Master-Slave结构的管理方式,在硬件上合理分配资源,对回波数据进行线性插值,同时根据脉冲的延时方案对各通道的插值数据进行存储,实现高精度数字波束形成.使用Hilbert变换提取形成波束在FIR滤波器滤波前后的包络,得到滤波后信噪比提高了9.4 dB.对标准试块进行缺陷检测实验,实验表明在深度上缺陷定位的相对误差为1.7%,相对于现有系统检测精度提高了接近2倍.     

改进的装炉组合问题建模与优化算法

针对罩式炉退火生产中的钢卷组合堆垛优化问题,建立了以最小化钢卷组炉总加热时间为目标的数学模型。模型综合考虑了钢卷自身属性以及生产工艺约束条件等因素对钢卷组炉加热处理时间的影响。在分析罩式炉退火加热工艺规范的基础上,提出了一种改进自适应遗传算法对模型求解。算法首先类比装炉组合问题与一维装箱问题的相似点分组编码染色体,借鉴装箱问题的优化思想改善初始解种群质量;然后在工艺规则的指导下对遗传基因进行启发式交叉和变异,变异率和交叉率随种群收敛程度自适应调整以保证种群多样性和全局收敛性;最后结合局部穷举搜索方法实现了对上述模型的优化计算。仿真对比实验以及现场实际应用效果均表明该算法相对其他算法的优越性。     

基于窄带M-S模型的猪序列切片图像的交互式分割

提出了一种基于窄带M-S模型的图像交互式分割方法,解决了简化M-S的C-V方法针对图像全局,迭代速度慢和不能直接利用窄带法的问题;通过交互标记点和样条插值在目标附近建立初始曲线,以此曲线作为零水平集曲线,建立窄带,克服了窄带法局部求解的不足;实验表明,该方法大大提高了分割速度和精度,将此方法用于猪序列切片图像的分割,取得了较好的效果.