废旧塑料的回收和增值利用

综述了废旧塑料的回收和利用现状；介绍了废旧聚烯烃、聚苯乙烯、聚对苯二甲酸乙二醇酯以及混合塑料的回收和利用方法；重点介绍了这些材料的化学回收、加工改性等回收利用方式。     

涤纶长丝高速纺油剂通过鉴定

涤纶长丝纺丝过程中,需要使用与其工艺和特点相适应的油剂,涤纶长丝高速纺油剂适用于纺速为3200～4000m/min的高速纺丝。为此杭州市化工研究所和协作单位杭州市第二化纤厂经2年时间的努力,研制成功了DCYH-2高速纺油剂。该油剂在2只位上通过了24h连续纺丝的考核,纤维成品一等品率为92.9％,染色M率为94.2％。     

利用峰值线交替扫描法实现曲面消隐

科学可视化将数据和图形图像有机地结合起来，用图形图像直观地展示数据。要生成直观的三维图形，必须进行消隐。对形如z=f(x，y)函数关系的图形，由于网格结点高度z(i，j)的任意性以及规则网格纵横截面的交错性，消隐有时比较困难，需要研究曲面消隐，找出一套有效的消隐算法。在峰值线法(浮动水平线算法)消隐的基础上，提出了一种用于实现形如z=f(x，y)函数关系的图形消隐的峰值线交替扫描法，给出了实施步骤和实例。用该集成消隐方法可方便地实现矩形域上函数z=f(x，y)的数据显示。     

一种直接在Trans-树中挖掘频繁模式的新算法

Frequent pattern mining plays an essential role in many important data mining tasks. FP-growth is a very efficient algorithm for frequent pattern mining. However, it still suffers from creating conditional FP-tree separately and recursively during the mining process. In this paper, we propose a new algorithm, called Least-Item-First Pat-tern Growth (LIFPG), for mining frequent patterns. LIFPG mines frequent patterns directly in Trans-tree withoutusing any additional data structures. The key idea is that least items are always considered first when the current pat-tern growth. By this way, conditional sub-tree can be created directly in Trans-tree by adjusting node-links and re-counting counts of some nodes. Experiments show that, in comparison with FP-Growth, our algorithm is about fourtimes faster and saves half of memory;it also has good time and space scalability with the number of transactions,and has an excellent performance in dense dataset mining as well.     

基于低级虚拟机的运行时多语言AOP系统

利用低级虚拟机的多阶段优化和多语言支持特性,通过设计一种良好的连接点模型,可以在一定语言范围内实现运行时多语言的AOP系统。     

一种新的基于RGB图像的多区域信息隐藏技术*

提出了一种新的基于图像的信息隐藏技术,可以在图像的每个位平面都实现信息的嵌入。该技术基于如下假定：即图像中的颜色分量值在某个较小的区域内变动时,人眼几乎察觉不到该图像的失真。由此,通过给各个位平面设定一个可变化区域,在这些区域中颜色分量值的轻微变化便可引起某个位平面在0与1之间发生转换,这样便可在这些区域中实现信息的藏匿。另外还从安全性及隐藏信息量方面对其进行了分析,并通过实验显示了在图像中嵌入信息后的的效果。     

Android手机的轻量级访问控制*

Android手机与计算机建立连接之后,计算机能以root身份登录Android手机,会给手机的应用程序和用户数据造成安全隐患。以Android手机为平台,提出了一种适用于Android手机的访问控制方法,该方法在Android手机的内核中增加访问控制模块,并根据手机用户定制的访问控制策略来控制计算机对Android手机的文件访问。仿真实验表明,该方法以较小的性能代价实现了Android手机的文件访问控制,能有效地保护手机用户的应用程序和数据安全。     

基于静态检测工具的源代码安全缺陷检测研究*

针对已有的使用单个静态检测工具进行源代码安全缺陷检测存在的漏报率和误报率很高的问题,提出了一种基于多种静态检测工具的检测方法。该方法通过对多种工具的检测结果进行统计分析,有效地降低了漏报率和误报率。设计和实现了一个可扩展的源代码静态分析工具平台,并通过实验表明,相对于单个工具的检测结果而言,该平台明显降低了漏报率和误报率。     

一种面向不平衡数据分类的组合剪枝方法

传统的数据分类算法多是基于平衡的数据集创建,对不平衡数据分类时性能下降,而实践表明组合选择能有效提高算法在不平衡数据集上的分类性能。为此,从组合选择的角度考虑不平衡类学习问题,提出一种新的组合剪枝方法,用于提升组合分类器在不平衡数据上的分类性能。使用Bagging建立分类器库,直接用正类(少数类)实例作为剪枝集,并通过MBM指标和剪枝集,从分类器库中选择一个最优或次优子组合分类器作为目标分类器,用于预测待分类实例。在12个UCI数据集上的实验结果表明,与EasyEnsemble、Bagging和C4.5算法相比,该方法不但能大幅提升组合分类器在正类上的召回率,而且还能提升总体准确率。     

基于级联卷积网络的自然场景下的车牌检测

为有效解决自然场景下车牌检测的分类效率和分类准确率之间的矛盾,提出一种鲁棒的快速车牌检测方法。以整个车牌作为训练和检测的基本单位,直接使用卷积网络作为检测器,级联多个卷积网络,对自然场景下的车牌进行检测。通过引入卷积网络作为基本的学习子单元,进一步把多个子单元组织成级联结构,满足了自然场景下的车牌检测对检测准确率和检测效率的要求。在现实数据上的实验结果表明,级联卷积网络在保证较低误报率的同时具有较高的检测率和检测效率。