分层振冲法在深厚换填砂地基处理中的应用

科特迪瓦阿比让港口扩建项目在集装箱码头沉箱基础下方存在大面积换填砂地基,形成超深超厚的换填砂振冲处理区域,因而需面对振冲器最大一次性振冲处理深度问题。振冲器在大部分试验区无法一次性下沉至设计标高,SPT检测结果无法满足验收要求。现场采用多种改进方案,最终采用分层振冲法解决了该问题,结合试验区所确定的施工参数,所有SPT检测结果满足验收要求。     

脱水污泥输送系统技术优化研究

本文介绍了市政污泥常见的输送方式,以国内某再生水厂40万吨区域污泥输送系统为例,对该区域污泥输送系统的现状进行分析,提出技术优化及改造方法,提高污泥输送及运输效率,改善区域周边环境.     

恶意域名检测研究与应用综述

目前,网络安全问题层出不穷,特别是近年来以域名为依托的攻击,如勒索软件、垃圾邮件、DDos攻击等,成为网络安全威胁的重要表现形式。以域名攻击技术为主要攻击方式的网络威胁,经历了从传统的机器学习的检测方法到主流的深度学习检测方法的转变。发现神经网络能够很好地自学习恶意域名特征,并能提供更高的检测率。但随着检测技术的不断提高,攻击者提出了更智能的DGA域名来规避神经网络的检测,在后续的基于这些DGA变体的检测成为目前域名检测技术的主要研究方向。随着生成对抗网络在域名检测方面的应用,Anderson等提出利用GAN来生成对抗样本提高检测,为域名的检测发展提出新的发展方向。最后,总结域名检测的发展概况及其存在的问题,并对域名检测的可发展点做出展望。     

敌手分类的Stackelberg博弈分析

在实际电子测量分类系统中,随着机器学习技术的广泛应用,它面临着来自对抗性环境中敌手攻击的巨大挑战。利用非合作二人Stackelberg博弈,并结合实际存在的跟随者反应时延问题,对敌手和数据挖掘者之间的交互行为进行了建模。和以前工作不同之处,在于本模型中考虑了跟随者反应时间对领导者和跟随者收益的影响。首先对Stackelberg博弈问题进行了形式化描述,然后对敌手分类问题进行了博弈建模,重点分析了此条件下博弈双方的收益,最后测试了本模型的正确性和有效性。实验结果表明,应该密切注意异常数据的变化,从而更好的对抗敌手攻击。     

我国烟草常用抑芽剂及使用

我国是一个产烟大国,烤烟种植面积和总产量居世界首位。烤烟主要产区分布在云南、贵州、四川、河南、山东、湖南、辽宁、黑龙江等20多个省区近900个县市,种植总面积达1400万亩。经过烟草行业几年来的努力,我国的烟叶品质和等级结构已明显提高,其中上等烟叶比例由上世纪80年代初的3%提高到目前的21%以上,与发达国家差距逐步缩小,生产的烤烟烟叶初步得到了国际烟叶进口商的认同,到2001年我国烟叶总出口量已达12.6万吨,出口额达3.67亿美元,2002年达13.3万吨。随着国际烟草专业化生产技术的发展及人们生活水平的不断提高,对烟叶内在品质的要求越…     

基于多决策树的RFID入侵检测模型

为了能够有效对RFID系统的已知攻击和未知攻击进行检测和预警,在分析大量RFID安全协议的基础上,提出了利用构建多决策树的方法对RFID系统的入侵行为进行检测。通过分析,得到所构造出的多决策树能够发现针对RFID系统的攻击之间的关系,并且具有可扩展性和高效性,使之能够适用于各种实际的RFID系统的应用。     

图像垃圾邮件中文本区域的自动提取方法

图像中的文本区域为判别图像垃圾邮件提供了重要依据。为了获得图像中的文本区域信息,提出了基于Hough变换提取图像中倾斜文本区域的算法和降低图像背景干扰的八邻域细小边缘去除算法,实现了一种不受图像中文本颜色、字体、大小、位置、方向限制的文本区域的自动提取方法。在包含100幅垃圾图像的数据集上进行提取图像文本区域的实验。实验结果显示,新方法具有良好的文本区域提取性能。     

一种基于P2P网支持QoS的语义Web服务的匹配模型*

如何准确而又高效地匹配零散分布于各地的Web服务,通过分析现有的一些相关研究,在P2P网络的基础上提出了支持QoS的语义Web服务匹配模型。模型首先分析了P2P网络的特点,在扩展UDDI的基础上,结合目前语义Web服务匹配的多层匹配思想,提出一个三层次的匹配筛选算法,并对基本描述、语义Web服务匹配、服务质量各层的匹配算法进行了深入讨论,用相似函数来度量服务提供方与服务请求方的Web服务相似程度,为Web服务匹配和发现提供了一种有效的方法。     

基于文件相似性分簇的重复数据消除模型

为解决现有提高重复数据消除系统吞吐量方法的局部性依赖和多节点依赖问题,提出了一种基于文件相似性分簇的重复数据消除模型。该模型将传统平面型索引结构拓展为空间结构,并依据Broder定理仅选择少量最具代表性的索引驻留在内存中;同时对索引进行横向分片并分布到完全自治的多个节点。实验结果表明,该方法能有效提高大规模云存储环境下重复数据消除性能和平均吞吐量,且各节点数据负载量均衡,故该模型可扩展性强。