木马分析与防范

随着计算机网络飞速发展,网络安全日益成为人们不可忽视的问题．如何防范网络黑客攻击,是当今热门话题．本文重点分析了黑客攻击的手段之一——木马,并提出清除与防范手段,对广大网民具有一定实际意义．     

基于移动Agent的矩阵并行计算的研究

移动Agent正在引起人们越来越多的关注。移动Agent的研究侧重于网络通讯、计算以及对网络资源的利用。网络上的节点计算机可以将自己的任务以移动Agent的形式分发到其它的节点计算机上运行,有利于实现高性能并行与分布式计算。本文将具体实现基于移动Agent的矩阵并行计算。     

企业技术创新国际化能力分析与测评体系构建

本文认为,企业技术创新国际化能力是企业的能力之一,在深入分析企业技术创新能力、技术创新国际化与国际化能力的基础上,对企业技术创新国际化能力进行了界定,指出其主要特点和分析框架。最后,尝试建立了企业技术创新国际化能力测评体系,并对其评价方法进行了展望。     

浅析活体桩在土质边坡支护工程中的应用

活体桩支护土质边坡,是利用活性植被材料,结合其他工程材料在边坡上构建具有生态功能的护坡系统,以实现边坡的抗冲蚀、抗滑动和生态恢复,从而达到减少水土流失、维持生态多样性和生态平衡,改善和美化公路路容的效果。     

玛湖砾岩油藏体积压裂开发后烃气混相驱提高采收率实验

在新疆玛湖致密砾岩油藏采用烃气驱大幅提高采收率技术,面临水平井体积压裂规模开发后,小井距下水力压裂缝网易形成气窜通道,影响气驱波及体积的问题。为研究压裂后水平井井网对烃气驱开发效果的影响,提出了玛湖致密砾岩油藏人工裂缝+基质注烃气驱油模式,基于该模式设计实验模型,利用拼接比例的不同造缝与未造缝全直径岩心模型进行气驱实验,明确压裂缝与基质关系。结果表明：通过烃气驱岩心采收率可达38.26%;全直径岩心造缝比例越高,采收率越低;小规模的压裂可以使采油速度更加平稳,同时可以获得更高的采收率;烃气驱结束后通过吞吐的方式可进一步提高采出程度7.1%。该项实验可以为烃气驱现场试验水平井压裂规模、合理井距及注气速度提供了具有现实指导意义的研究基础。     

用局部逐层去除法测量厚壁圆筒的内部残余应力

采用局部逐层去除法对厚壁圆筒热处理后的残余应力进行测量,拟合得到了圆筒轴向和环向残余应力的分布规律。结果表明,局部逐层去除法能有效地得到厚壁圆筒热处理后内部残余应力的大小及分布;厚壁圆筒热处理后的轴向残余应力在焊缝区域为压应力,内、外表面距离焊缝较远的区域为拉应力,且拉应力的最高值出现在厚壁圆筒接头的外表面热影响区附近,内部为压应力;厚壁圆筒热处理后环向残余应力在焊缝区域为拉应力,峰值出现在圆筒内部靠近内表面一侧,焊缝周围的母材区域为压应力。经过焊后热处理,厚壁圆筒的残余应力总体水平相对较低,环向残余应力和轴向残余应力均降至100MPa以下。     

基于极限学习机的上证指数预测与分析

针对证券指数具有随机性、时变、波动性较大、非线性等特点,传统线性预测方法预测精度低等缺陷,提出了一种基于极限学习机的证券指数预测方法。极限学习机克服了BP神经网络的训练速度慢、过拟合、局部极值等缺陷,具有训练速度快、全局最优和泛化能力优异等优点。采用1991~2013年上证指数对算法性能进行训练,2014年数据做测试,对100个测试数据仿真结果表明,复相关系数高达0.9935,极限学习机是一种预测精度高、误差小的证券指数预测算法,预测结果可以为用户提供有价值的参考意见。     

一种基于CRSN的简单有效Rendezvous算法

基于传统的会合（Rendezvous）机制,提出了一种简单快速的跳频算法SRPX（sender-receiver-parameter-X,SRPX）,算法将节点状态划分为发送状态和接收状态,通过调整步长和信道使用概率参数生成信道跳频序列,实现节点间的通信.算法有效解决了CRSN中公共控制信道的瓶颈问题,支持信道集的对称模型和非对称模型,满足多用户/多跳应用场景,实现了信道的有效相遇（Rendezvous）.通过理论证明和实验对比分析,验证了SRPX算法在最大相遇时间（MTTR）和平均相遇时间（ATTR）上优于其它相关算法.      

纳米氧化锌的制备表征及其对Cu(Ⅱ)、Co(Ⅱ)、Fe(Ⅲ)的吸附

以Zn(Ac)2.2H2O和H2C2O4.2H2O为材料,固相合成氧化锌纳米材料.以原子吸收分光光度法(AAS)为手段检测了纳米氧化锌对Cu(Ⅱ),Co(Ⅱ),Fe(Ⅲ)的吸附洗脱性能.结果表明:在碱性条件下纳米氧化锌的吸附效果较酸性条件下好.因此,选择在酸性条件下对金属离子进行洗脱.实验测得氧化锌对上述金属离子的静态吸附容量分别为:15.3、19.1和19.5mg/g.     

基于面向对象分类法的高分辨率遥感滑坡信息提取

运用面向对象分类法中的基于监督分类和基于规则的滑坡识别方法,选择合适的特征属性,利用Aster和Geoeye的融合影像对构林坪流域进行滑坡信息提取,并对分类结果进行精度评价和比较.结果表明:基于监督分类的滑坡信息提取总体精度为66.58%,Kappa系数为0.65,具有较高的分类精度;基于规则的滑坡信息提取方法也取得了84.7%的识别结果,但是区域特殊地形地貌和引发滑坡因子的复杂性导致了72.6%的分歧因子.总体上基于面向对象分类法的高分辨率遥感滑坡信息提取在白龙江流域具有良好的适用性.