基于Web的计算机取证案例库的设计与实现

通过收集大量取证案例,采用数据库技术（SQL Sever2000）存储各种取证案例数据,实现一个基于Web的取证案例数据库管理系统,可以进行案例的添加、修改和查询,为进一步开发高效率的计算机取证专家系统奠定了基础。     

《电器控制与PLC技术》课程教学研究与实践

通过对《电器控制与PLC技术》课程教学方法的研究与实践,阐明了从教学内容到实验方法的研究和选择上着手,在以理论为基础的本科教育中融入技能培训的内容,使学生对学习从感性认识到理性认识。又从理性认识到工程实践中发生质的飞跃．并使学生在从硬件连接到软件编程再到课题研究的学习过程中培养独立思考和协同工作的能力。     

时间敏感网络流量调度算法研究综述

时间敏感网络（Time-sensitive Networking,TSN）是一种新型确定性网络,具有低时延、低抖动等特点,能够满足现代网络传输控制的要求。流量调度是TSN标准中关键技术之一,用于确保流量传输的服务质量。首先对时间敏感网络的发展背景、重要机制、应用场景进行阐述,着重研究5种时间敏感网络流量调度机制,包括基于时间的整形机制、基于信用值的整形机制、循环队列转发机制、帧抢占机制以及异步流量整形机制;然后,分析了流量调度算法的研究现状,归纳和总结了时间触发（Time-triggered,TT）流和事件触发（Event-triggered,ET）流的调度算法,分析了目前流量调度算法存在的问题;最后,指出了TSN流量调度算法的发展方向和趋势。     

基于Focal-EIOU函数的被动式太赫兹图像违禁物品识别

针对被动式太赫兹安检系统因环境影响导致图像质量波动,从而影响识别算法,导致准确率大幅降低的问题,提出了基于Focal-EIOU损失函数的改进YOLOv4算法,并用被动式太赫兹人体安检图像对刀、枪违禁物品进行模型训练获得模型。建立不同环境、不同位置角度携带刀枪嫌疑物人员的太赫兹图像数据库,采用图像增广的方法构建丰富数据集;将YOLOv4的CIOU loss改进为Focal-EIOU loss,提高算法对太赫兹图像识别的鲁棒性,进而经过训练获得较优的模型。在本文的测试集中,使用改进后的算法训练的模型平均检测精确度(mAP)达到96.4%,检测速度在28 ms左右,交并比(IOU)平均值为0.95,在同等条件下高于常规算法,改善了检测识别的效果。实验结果表明,本文方法能够有效提高被动式太赫兹人体安检系统的嫌疑物识别准确率,有利于该项技术在人体安检领域的推广应用。     

面向负载均衡的高铁路网列车开行方案优化方法

针对当前高速铁路运营过程中存在的运输需求与运力资源不匹配现象,面向负载均衡原理研究了路网条件下运能可适配的高速铁路旅客列车开行方案优化与评估方法.首先,针对路网条件下列车开行方案优化,构建以提升经济效益、社会效益和网络负载均衡为目标的非线性混合整数规划模型,并设计基于遗传算法和粒子群算法的两阶段混合搜索求解算法.在此基础上,考虑开行列车在高速铁路网中的抗干扰能力,建立了面向网络化运营场景的开行方案综合评估指标体系,揭示了故障场景下高速铁路网络性能的演化规律.最后,以实际高速铁路线路数据和运营数据为场景进行仿真实验,本文提出方法在保证运输需求和路局收益的同时能够有效地提升8.66%网络整体负载均衡性,增强发生故障时网络的抗干扰能力.     

浅谈工业企业强检计量器具的管理

根据计量法律法规要求,结合强检计量器具管理中存在的一些问题,提出了加强计量器具强检管理的相关意见建议。     

超声作用下刚性壁面附近的双气泡脉动

在实际应用时,空化泡可能位于刚性壁附近。对刚性壁附近的空化泡脉动进行研究有利于更好地利用声空化。文章研究了刚性壁附近双气泡的动力学规律。研究结果表明,当两气泡与刚性壁距离相同时,气泡与壁之间的距离越大,刚性壁对辐射声波的反射越小,气泡脉动时能够达到的最大半径与最小半径的比值(即压缩比)也越大。若改变单个气泡与刚性壁的距离,则当两个气泡距离接近时,位置固定的气泡压缩比会减小。增大单个气泡的平衡半径,会使得两气泡脉动时的压缩比变小。此外,文章还对两气泡间距固定情况下,气泡压缩比与两气泡中心连线和壁面所成夹角之间的关系进行了讨论。     

支付系统实验环境建设探索与研究

支付系统在经济活动中扮演了重要角色,为了让金融及电子商务等专业学生掌握支付系统的业务流程和让科研人员对支付系统进行研究,有必要建立支付系统的实验环境.本文细致深入地分析了支付系统实验环境应具有的功能、建设目标和软硬件环境,对高校开设支付系统相关的课程和建设实验环境提供了有价值的参考.     

一种基于Linux的动态取证策略

计算机动态取证是信息安全领域的研究热点,在简单介绍取证策略的基础上,提出一种基于Linux的计算机动态取证策略。该策略将Linux系统下的待取证数据分为两类,并采用不同的方法来取证：对于易失性的数据,通过分析内核的数据结构来获取证据;对于非易失性的数据,利用取证工具和系统命令来获取证据。在Linux9.0上进行了实验。实验表明,采用该策略能够对Linux系统下的常见入侵进行动态取证。     

粒子群优化算法中的惯性权值非线性调整策略

为提升粒子群优化算法的性能,提出基于正弦曲线、正切曲线和对数曲线的非线性惯性权值调整策略。采用镜像策略对越界粒子进行处理,利用标准测试函数测试这些策略对算法的影响。实验结果表明,对于连续函数优化问题,正弦曲线和对数曲线策略优于传统的线性调整策略,而传统的线性调整策略又优于正切曲线策略。