白龙江林区人工云杉林近自然经营技术初探

云杉林作为白龙江林区主要用材树种在林木资源上占有重要地位,但由于长期沿用传统粗放的经营管理模式,使得白龙江林区人工云杉林生产力下降,生态功能退化。通过分析白龙江人工云杉林经营中存在的生物多样性降低、地力衰退、病虫害严重等一系列问题,利用森林近自然经营理论与技术措施,提出适合白龙江林区人工云杉林近自然改造的有效技术措施。     

Mechanism and Defense on Malicious Code

With the explosive growth of network applications, the threat of the malicious code against network security becomes increasingly serious. In this paper we explore the mechanism of the malicious code by giving an attack model of the maliciouscode, and discuss the critical techniques of implementation and prevention against the malicious code. The remaining problems and emerging trends in this area are also addressed in the paper.     

Improvement of Identity-Based Threshold Proxy Signature Scheme with Known Signers

0 IntroductionIdentity-based (ID-based) cryptography[1]is rapidly emer-gingin recent years .The concept of the proxy signature scheme was first in-troduced by Mamboet al[2]in 1996 .The concept of thresholdproxy signature was proposed[3 ,4]. Apractical and secure (t,n) threshold proxy signature scheme should satisfy the secre-cy,the proxy protected,the unforgeability,the non-repudia-tion,the ti me constraint ,andthe known signers[5].In 2006 , Baoet al[6]proposed an ID-based thresholdproxy si…     

基于遗传优化获取微阵列最佳分类规则

基于遗传编程(GP)提出一种最优规则遗传算法(BRGA)对分类规则进行优化的方法,获取最佳分类规则集,此算法可以调整分类器模型的相关参数,在适当增加迭代基础上大幅提高分类的精确度,具有相当的灵活性和可理解性.利用6个基因数据集检验了算法的性能.仿真结果表明,本文提出的算法与其他文献的方法相比,在具有较高分类精确度和稳定性前提下大幅降低了计算复杂度及冗余.     

PDM:基于Hadoop的并行数据分析系统

提出了一款基于Hadoop的并行数据分析系统——PDM.该系统拥有大量以MapReduce为计算框架的并行数据分析算法,不仅包括传统的ETL、数据挖掘、数据统计和文本分析算法,还引入了基于图理论的SNA(社会网络分析)算法.详细阐述了并行多元线性回归算法和"多源最短路径"算法的原理和实现,其中,提出的"消息传递模型"能有效解决MapReduce难以处理邻接矩阵的问题;介绍了基于电信数据的典型应用,如采用并行k均值和决策树算法实现的"套餐推荐",利用并行PageRank算法实现的"营销关键点发现"等;最后通过性能测试,说明该系统适合高效地处理大规模数据.     

基于演变谱和正交化HHT法的类谐和长周期地震动合成

结合演变谱理论和正交化HHT法的优点,建立了一种能同时反映强度和频率非平稳特性的地震动人工合成方法.选取1999年台湾集集地震中的2条类谐和长周期地震动记录作为原始地震动进行了人工合成,并进行了局部功率谱密度分析和反应谱分析.分析结果表明,本文建立的地震动合成方法能实现对地震动频率非平稳性的模拟,合成的类谐和长周期地震动时程与原始地震动时程在能量时频分布上具有较好的一致性,且弹性反应谱及弹塑性反应谱的拟合精度较高,可供工程结构地震反应分析使用.     

电沉积Fe-P合金镀层催化碳纤维石墨化研究

研究了电沉积Fe-P合金镀层对碳纤维的催化石墨化效果以及镀层组成对催化石墨化温度的影响.采用X-射线衍射、拉曼光谱及扫描电子显微镜等方法表征了空白样碳纤维与含Fe-P合金镀层碳纤维经不同温度热处理后的结构变化.研究结果表明,Fe-P合金对碳纤维的石墨化具有显著的催化效果.含Fe-P合金催化剂(P质量分数为7%)的聚丙烯腈基碳纤维经1 000℃热处理后,其石墨化度可达到71%,而不含Fe-P合金的空白样碳纤维经2 800℃热处理后石墨化度仅为30.1%,Fe-P合金催化剂大幅度降低了碳纤维的石墨化温度.同时,碳纤维的石墨化度随着Fe-P合金催化剂中P质量分数的增加而增大;随着Fe-P合金电沉积时间的延长而增大,直到镀层厚度达到一定值.本文还就Fe-P合金对碳纤维的催化石墨化机理进行了讨论,结果表明Fe-P合金对碳纤维的催化石墨化遵循溶解-析出机理.     

一种面向不可靠网络的快速RDMA通信方法

大数据量的远程内存访问(RDMA)传输是并行计算机中最基本的通信模式之一,对系统整体性能的影响很大.随着并行计算机系统的规模扩大,系统的容错性设计面临着很大的挑战,互连网络具有链路不可靠、自适应路由等特点,如何面向不可靠网络实现可靠的端到端RDMA传输是并行系统体系结构设计的一大难题.提出一种面向不可靠网络下的快速RDMA传输方法,方法能够在节点控制器芯片上高效实现,对上层驱动软件和应用提供可靠的端到端RDMA传输服务.与传统的建立连接的方法相比,方法的硬件设计复杂度大大降低;方法另一优点是实现了按需重传,避免了传统方法中一次RDMA传输出现错误时,需要重传整个RDMA数据的开销,在相同的错误概率下,新方法的传输效率得到了很大的提升.     

人工神经网络预测混凝土柱屈服性能

建立了一种基于人工神经网络的矩形混凝土柱屈服性能预测方法.该方法采用经验模型进行柱屈服性能影响因素的分析来确定该神经网络的输入参数,并通过敏感性分析验证了所选神经网络输入参数的合理性.为验证该方法的可行性与有效性,通过对PEER 210组矩形混凝土柱的屈服性能进行预测分析并与经验预测模型的预测结果进行比较.比较分析结果表明:神经网络预测结果与实验结果吻合程度远高于其他经验预测模型;同时也证实该方法在实验数据稀少的情况下为预测结构在地震作用下的性能提供一条新途径.     

筋箍碎石桩复合地基桩土应力比的计算与分析

针对筋箍碎石桩复合地基的受力变形特点,考虑桩-土的初始应力状态,假定桩为具有恒定剪胀角的弹塑性体,且满足摩尔库伦屈服准则与非关联流动法则,土体和加筋体为线弹性材料,考虑桩-筋材-土三者间相互作用,导得了筋箍碎石桩复合地基桩土应力比计算新公式.为验证本文计算公式的可行性,将本文方法计算结果与弹塑性极限分析方法结果进行对比分析,两者吻合良好.在此基础上,分析探讨了筋材刚度、桩周土变形模量、面积置换率等因素对筋箍碎石桩复合地基桩土应力比的影响.分析结果表明:筋材刚度是桩土应力比的主要影响因素,桩土应力比随筋材刚度、面积置换率、桩体内摩擦角的增大而增大,随着桩周土变形模量和桩体剪胀角的增大而减小.