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工业技术 | 268篇 |
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1983年 | 1篇 |
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71.
针对目前无线人体局域网(wireless body area network, WBAN)安全方案存在复杂度高、功耗大、实用性差等缺陷,提出了一种满足WBAN高安全性、低功耗需求的组合混沌流加密方案。该算法包括三种量化精度,首先通过tent映射对logistic映射的轨道进行干扰产生混沌序列,然后结合均衡性和自相关性良好的m序列生成密钥流,最后与明文进行异或运算生成密文。使用Verilog硬件描述语言对该算法进行建模,在现场可编程门阵列(field programmable gate array, FPGA)上实现了板级验证。通过标准灰度图像进行安全性测试,密图信息熵达到7.999 4,相邻像素相关系数接近0。结果表明,相较于现有算法,该算法密文图像相关性更好、信息熵更高。 相似文献
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73.
基于磨矿试验与数学建模方法,以0.3~0.15 mm粒级的方解石、磁铁矿和石英3种纯矿物为研究对象,对不同矿物磨矿粒度分布特性及粒度分布数学模型拟合公式进行了研究。结果表明,当给矿体积相同时,立磨机对方解石的粉碎效果最好,石英次之,磁铁矿最差。运用GGS粒度分布模型和RR粒度分布模型对磨矿产品的粒度分布进行拟合,当不同矿物粒度分布相似时,GGS模型和RR模型能得到相似的拟合结果。从拟合度判定系数R2值的分布来看,GGS模型更适合用于拟合立磨机中瓷球磨矿产品的粒度分布。 相似文献
74.
本文根据小卫星发展趋势,参考CCSDS的相关建议并结合实际情况,提出了一种新的通信协议思路,使之具有较好的通用性、扩展性和可继承性。 相似文献
75.
近年来,基于环境交互的强化学习方法在机器人相关应用领域取得巨大成功,为机器人行为控制策略优化提供一个现实可行的解决方案.但在真实世界中收集交互样本存在高成本以及低效率等问题,因此仿真环境被广泛应用于机器人强化学习训练过程中.通过在虚拟仿真环境中以较低成本获取大量训练样本进行策略训练,并将学习策略迁移至真实环境,能有效缓解真实机器人训练中存在的安全性、可靠性以及实时性等问题.然而,由于仿真环境与真实环境存在差异,仿真环境中训练得到的策略直接迁移到真实机器人往往难以获得理想的性能表现.针对这一问题,虚实迁移强化学习方法被提出用以缩小环境差异,进而实现有效的策略迁移.按照迁移强化学习过程中信息的流动方向和智能化方法作用的不同对象,提出一个虚实迁移强化学习系统的流程框架,并基于此框架将现有相关工作分为3大类:基于真实环境的模型优化方法、基于仿真环境的知识迁移方法、基于虚实环境的策略迭代提升方法,并对每一分类中的代表技术与关联工作进行阐述.最后,讨论虚实迁移强化学习研究领域面临的机遇和挑战. 相似文献
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77.
78.
以碳化后的松木作为碳模板、金属钼粉作为钼源、硝酸铁作为催化剂制备多孔Mo2 C/C复合陶瓷材料.研究催化剂含量、反应温度和保温时间对多孔Mo2 C/C复合陶瓷材料物相组成和显微结构的影响,并探索了材料对CO2的吸附性能.结果表明:与不加催化剂相比,添加4%(质量分数)的催化剂可促进材料中Mo2 C的生成,其形貌主要为树枝状;而加入过量催化剂会导致生成的Mo2 C晶粒团聚.1150℃的烧成温度及保温4 h的条件有利于材料中Mo2 C的生成,制备的多孔Mo2 C/C复合陶瓷材料具有优异的CO2吸附性能,其吸附量为52 cm3·g-1. 相似文献
79.
80.
为了优化MgO-C耐火材料的性能,以电熔镁砂、鳞片石墨和负载硝酸铁的硅粉为主要原料,热固性酚醛树脂为结合剂,经高温氮化制备了MgO-C耐火材料,并研究了催化剂的添加及不同氮化温度对MgO-C耐火材料结构和性能的影响.结果表明:氮化温度为1200℃时,与不含催化剂的试样相比,催化剂的添加促进了α-Si3N4、SiC和Mg2SiO4的生成,并显著改善了材料的机械强度,含1%催化剂的试样中生成的α-Si3N4呈颗粒状和晶须状,并交织生长,Mg2SiO4以块状形貌存在;随着氮化温度升高到1300℃,有少量的针状Mg2SiO4生成,且块状Mg2SiO4晶粒长大,此时材料表现出较好的机械强度,其常温抗折强度和常温耐压强度分别为10.82 MPa和55.17 MPa. 相似文献