用南瓜为原料酿制低度酒

用南瓜为原料酿制低度酒张治良，于荔薇（哈尔滨大学）我省桦南地区，近年来大面积栽培南瓜，每年可收获南瓜４０－５０万吨。当地农民种植南瓜的目的只是为了取得瓜籽，而大量南瓜肉没有出路。每当秋季收获南瓜时，农民将南瓜切开取籽，果肉只能自己食用极少部分，绝大部...     

美国拟建1500MW的IGCC电站

美国田纳西谷管理局计划与德士古公司在报废的核电站原址上合资建一座 1 5 0 0 MW的 IGCC电站 ,现已完成环境影响评估报告。该电站仅需 1 0 0名员工参与运行和管理。美国拟建1500MW的IGCC电站@芝薇     

电影中的钻石

钻石是上帝赐予人类的礼物，而人类也爱着钻石，不仅要做成饰品佩戴在最醒目的地方，还要以电影的形式来记录下这些美丽的礼物。[编者按]     

基于"互联网+"模式的大学计算机基础教学诊断与改进

依据云南省教育厅计算机基础教指委对大学计算机基础教学要求的"3+X"模式设计,对云南省36所高校计算机基础教学状况进行调研,以教学环节的操作系统部分、办公软件部分、附加教学平台、教学辅助软件、组织教学模式几大教学模块为主要内容,对各高校教材与教学模式情况进行逐项调查,分析、找出传统教学模式在"互联网+计算机基础教育"新要求下存在的问题.以"互联网+计算机基础教育"包容、共享、开放、互动的内涵建设为指导思想,从教材内容、教学手段、教学组织实施方案3个方面,提出诊断意见和改进措施.     

梭子鱼被IDC评为邮件安全领域领导厂商

正云互联安全与存储解决方案领导厂商梭子鱼网络(NYSE:CUDA)近日宣布在《IDC Marketscape:2013-2014全球邮件安全设备/软件厂商评估》报告中被评为领导厂商。这份报告指出,包括虚拟设备在内的梭子鱼垃圾邮件防火墙具备强大的产品组合和交付模式,全面满足客户对邮件安全的要求。     

混沌系统和DNA编码的并行遥感图像加密算法

目的 针对传统基于混沌系统的图像加密算法在加密遥感图像时存在速度差、安全性不足等问题,提出一种混沌系统和脱氧核糖核酸（deoxyribonucleic acid,DNA）编码的并行遥感图像加密算法,提升图像加密的效率和安全性。方法 利用明文图像的安全散列算法256（secure Hash algorithm 256,SHA-256）哈希值修改混沌系统的参数和初始值,提高算法的明文敏感性,并通过2维Hénon-Sine映射置乱图像,打乱像素之间的分布规律;然后利用图形处理器（graphics processing unit,GPU）并行计算密钥序列,缩短加密时间,通过选择多个高维混沌系统和修改混沌系统初始值确保密钥序列的随机性;最后利用密钥序列和GPU对图像进行DNA并行加密,得到最终的密文图像。在DNA并行加密过程中,生成一种DNA-S盒,对DNA编码进行非线性替换。结果 在遥感图像以及普通彩色图像上的仿真实验和安全性分析结果表明,本文算法在加密遥感图像上速度达到80 Mbit/s以上,密钥空间大于10²⁰⁰,信息熵趋近于8,密文图像直方图平坦均匀,且通过了美国国家标准与技术研究院（National Institute of Standards and Technology,NIST）随机测试以及卡方检验;与其他算法相比,本文算法在密钥空间、相邻像素相关性、像素改变率（number of changing pixel rate,NPCR）、统一平均变化强度（unified averaged changed intensity,UACI）和信息熵等评价指标上更接近理想值。结论 本文算法在大幅提升加密速度的同时,保证算法足够安全,能够抵抗各种攻击,适合遥感图像以及大容量图像的保密存储和网络传输。     

Buck变换器的降阶扩张状态观测器与无抖振滑模控制

针对脉宽调制型Buck变换器的内外干扰和滑模控制的抖振等问题, 本文提出了一种基于降阶扩张状态观测器 和无抖振滑模的新型控制策略. 首先, 建立新型的跟踪误差状态空间模型, 将匹配和不匹配干扰定义为统一的匹配干扰; 然后, 设计降阶扩张状态观测器提高跟踪误差微分和系统干扰的估计速度, 并抵消负载和输入端的电压变化、系统参数 不确定性对控制系统的影响; 其次, 利用跟踪误差微分的估计值设计滑模控制器抑制干扰估计误差, 使得切换项近似为 零, 实现滑模技术的无抖振控制, 提高Buck变换器系统电压跟踪的快速性和准确性. 利用李雅普诺夫稳定判据从理论上 证明了所提控制器的闭环稳定性. 最后, 仿真结果表明所提方法通过抑制抖振和内外干扰有效改善Buck变换器的鲁棒 性和动态性能.     

基于深度卷积神经网络的心音分类算法

针对现有心音分类算法普适性差、依赖于对基本心音的精确分割、分类模型结构单一等问题,提出采用大量未经过精确分割的心音二维特征图训练深度卷积神经网络(CNN)的方法;首先采用滑动窗口方法和梅尔频率系数对心音信号进行预处理,得到大量未经过精确分割的心音特征图;然后利用深度CNN模型对心音特征图进行训练和测试;根据卷积层间连接方式的不同,设计了 3种深度CNN模型:基于单一连接的卷积神经网络、基于跳跃连接的卷积神经网络、基于密集连接的卷积神经网络;实验结果表明,基于密集连接的卷积神经网络比其他两种网络具备更大的潜力;与其他心音分类算法相比,该算法不依赖于对基本心音的精确分割,且在分类准确率、敏感性和特异性方面均有提升.     

多目标规划模型在航迹规划中的应用

智能飞行器是由动力装置驱动,并在计算机系统自动引导进行的。航迹规划是实现飞行器智能导航并成功完成任务的技术保障。本文针对智能飞行器飞行过程中受到飞行器的最小转弯角限制以及定位误差的影响,提出了基于A*算法的多目标规划的数据模型以及寻求最优航迹规划路径的算法,并用两个校正点数据集进行了验证。结果显示,改进后的A*算法可以快速地规划出满足限制条件的最优路径。