絮凝技术用于高有机物海水预处理的研究

为了将盐田海水用作海水淡化水源,针对高有机物海水的预处理进行了烧杯絮凝实验,考察了絮凝条件、絮凝剂和助凝剂等参数对絮凝效果的影响。结果表明,最佳絮凝条件为:快速搅拌350 r/min、3 min,慢速搅拌80 r/min、8 min,沉淀时间30 min。聚合氯化铝铁去除浊度效果最好,在添加量为100 mg/L时,去除率达到85.37%;聚合硫酸铁去除COD效果最好,在同样添加量下,去除率为43.63%;而三氯化铁去除二者的效果均处于中间水平。骨胶和聚丙烯酰胺(PAM)均可以提高絮凝效果,其中PAM效果略好,在三氯化铁40 mg/L时,添加1 mg/L的PAM可使浊度和COD的去除率分别提高8.23%和8.10%。     

基于动态密码认证和VPN隧道的防水墙研究与实现

用户身份认证作为网络安全和信息安全的第一道屏障,目前防水墙认证主要采用传统的静态密码认证,在身份认证过程中易被窃取,严重危及企业内部信息安全.针对防水墙身份认证的安全需求,提出了扩展硬件身份及基于混沌理论的一次一密动态密码相结合认证,建立基于VPN的网络安全传输通道,实现了身份认证的无约定动态变化,增强了防水墙身份认证的安全性.     

芬顿-絮凝联合处理高浓度有机物海水的试验研究

为了使盐场晒盐池海水能用于海水淡化,针对有机物浓度较高的盐池海水进行了芬顿-絮凝联合预处理试验。选取聚丙烯酰胺(PAM)作为絮凝剂,考察Fe SO4·7H2O和H2O2用量、芬顿反应条件和絮凝剂用量等参数对CODMn和浊度去除效果的影响。结果表明,在氧化阶段p H值为4,Fe SO4·7H2O投加量为125 mg/L,H2O2投加量为50 mg/L,反应时间为60 min,PAM投加量为1 mg/L,海水CODMn和浊度去除率分别为59.6%和96.2%,均较单独采用传统絮凝技术有较大提高。     

基于Pathneck网络测量的采样算法研究

针对Pathneck测量网络瓶颈的周期性采样算法无法有效的适应网络的动态变化的问题,结合Patheck测量延迟值的特点,提出一种基于延迟值分布函数的自控式采样的算法.     

一种改进的基于包对理论的瓶颈带宽测量方法

通过详细分析背景流量对包对技术的影响,提出一种改进的基于包对理论的端到端路径瓶颈带宽测量方法,可以改善背景流量对包对技术的干扰,提高测量的精确度和速度.NS-2上的模拟实验结果表明,该方法是准确有效的.     

基于时域波形的半监督端到端虚假语音检测方法

现代语音合成和音色转换系统产生的虚假语音对自动说话人识别系统构成了严重威胁。大多数现有的虚假语音检测系统对在训练中已知的攻击类型表现良好,但对实际应用中的未知攻击类型检测效果显著降低。因此,结合最近提出的双路径Res2Net(DP-Res2Net),提出一种基于时域波形的半监督端到端虚假语音检测方法。首先,为了解决训练数据集和测试数据集两者数据分布差异较大的问题,采用半监督学习进行领域迁移;然后,对于特征工程,直接将时域采样点输入DP-Res2Net中,增加局部的多尺度信息,并充分利用音频片段之间的依赖性;最后,输入特征经过浅层卷积模块、特征融合模块、全局平均池化模块得到嵌入张量,用来判别自然语音与虚假伪造语音。在公开可用的ASVspoof 2021 Speech Deep Fake评估集和VCC数据集上评估了所提出方法的性能,实验结果表明它的等错误率（EER）为19.97%,与官方最优基线系统相比降低了10.8%。基于时域波形的半监督端到端检测虚假语音检测方法面对未知攻击时是有效的,且具有更高的泛化能力。