企业亟待解决的15个信息安全问题

互联网和IT技术的普及,使得应用信息突破了时间和空间上的障碍,信息的价值在不断提高。但与此同时,网页篡改、计算机病毒、系统非法入侵、数据泄密、网站欺骗、服务瘫痪、漏洞非法利用等信息安全事件时有发生。     

东北黑土活性有机碳、氮分布研究

通过对东北黑土区不同地点、不同层次的土壤样品的分析,探索活性有机碳(轻组有机C,N、颗粒有机C,N和易氧化有机C,N)在东北地区的分布情况.结果表明,随着纬度的增加,土壤活性有机C、N含量增加;随着深度的增加,土壤活性有机C、N含量减少.说明纬度低的地区,活性有机碳库转化较快,库容较小,而耕作措施相近的情况下,植物残体和根残体在有机C积累方面应予以重视.     

μc/OS-II在51单片机上的移植

研究嵌入式实时操作系统μC/OS-II在51微控制器上的移植,提出μc/OS-II任务的编写规范以及注意事项。对μc/OS-II的移植具有普遍的指导意义,并为51平台的更高层次的开发和拓展打下了基础。     

一种快速低开销的移动节点分布式寻路RPL路由协议

针对低功耗有损网络(Low Power and Lossy Network, LLN)中移动节点作为中继节点时,存在无线链路易断开、数据传输成功率较低和控制开销较高的问题,提出了一种快速低开销的移动节点分布式寻路RPL路由协议(Mobile Node Distributed Pathfinding RPL Routing Protocol, MNA-RPL)。首先,提出一种邻居表自适应更新机制,依据邻居表快速切换父节点;其次,提出一种父子节点双断开机制,能够有效减少数据包丢失;最后,提出一种基于速度动态管理的Trickle计时器,根据自身速度动态调整DIO广播周期。理论分析和仿真结果表明,与主流路由协议相比,该协议在数据传输和控制开销等方面的性能均有一定的提升。     

基于车载激光点云的铁路轨道检测

铁路轨道的局部变形直接影响火车的高速安全行驶。为实现铁路轨道的自动化巡查,提出一种从车载激光点云中提取轨面与枕木的方法。首先,利用基于高程约束的欧氏聚类对原始点云数据进行预处理,得到路基区域;然后,对路基区域进行网格划分,并对每个网格内的点云进行高程判断,从而提取出轨面点云;最后,利用枕木与砟石的几何形态差异,设计出一种面向轨道点云的动态阈值分割方法,以提取枕木点云。对多个路段的铁路轨道进行实验,结果表明,本文方法仅利用点云坐标信息就能实现不同区域的轨面与枕木的自动检测,平均提取质量分别达到97.8%和93.6%,验证了本文方法的可行性与有效性。     

基于自组织增量-图卷积神经网络的金相图半监督学习

采用深度学习对钢铁材料显微组织图像分类,需要大量带标注信息的训练集.针对训练集人工标注效率低下问题,该文提出一种新的融合自组织增量神经网络和图卷积神经网络的半监督学习方法.首先,采用迁移学习获取图像数据样本的特征向量集合;其次,通过引入连接权重策略的自组织增量神经网络(WSOINN)对特征数据进行学习,获得其拓扑图结构,并引入胜利次数进行少量人工节点标注;然后,搭建图卷积网络(GCN)挖掘图中节点的潜在联系,利用Dropout手段提高网络的泛化能力,对剩余节点进行自动标注进而获得所有金相图的分类结果.针对从某国家重点实验室收集到的金相图数据,比较了在不同人工标注比例下的自动分类精度,结果表明:在图片标注量仅为传统模型12％时,新模型的分类准确度可达到91％.     

基于Sinkhorn距离特征缩放的多约束非负矩阵分解算法

为了减少原始特征对非负矩阵分解(NMF)算法的共适应性干扰,并提高NMF的子空间学习能力与聚类性能,该文提出一种基于Sinkhorn距离特征缩放的多约束半监督非负矩阵分解算法。首先该算法通过Sinkhorn距离对原始输入矩阵进行特征缩放,提高空间内同类数据特征之间的关联性,然后结合样本标签信息的双图流形结构与范数稀疏约束作为双正则项,使分解后的基矩阵具有稀疏特性和较强的空间表达能力,最后,通过KKT条件对所提算法目标函数的进行优化推导,得到有效的乘法更新规则。通过在多个图像数据集以及平移噪声数据上的聚类实验结果对比分析,该文所提算法具有较强的子空间学习能力,且对平移噪声有更强的鲁棒性。     

静电纺丝法制备超疏水氟硅改性纳米SiO_2/PET共混膜

利用1H,1H,2H,2H-全氟辛基三氯硅烷对SiO_2纳米粒子进行表面改性,制备得到氟硅改性SiO_2纳米粒子(M-SiO_2),并将其与聚对苯二甲酸乙二酯(PET)共混后溶于六氟异丙醇(HFIP)溶剂中进行静电纺丝。采用接触角测量仪、扫描电镜和X射线光电子能谱研究了M-SiO_2/PET电纺膜的疏水性能、表面形貌以及化学组成。结果表明,静电纺丝法制备的M-SiO_2/PET共混电纺膜对水的接触角可高达155.2°,并且对水的滞后角仅为3.4°,即具有超疏水性能。     

吹砂、抛光及其电解腐蚀后处理对单晶高温合金表面组织和再结晶行为的影响

采用吹砂处理、砂带抛光、毡轮抛光3种表面处理使铸态单晶(SX)Ni基高温合金叶片表面形成塑性变形层,对叶片表面变形层进行电解腐蚀实验,然后进行标准热处理,研究了单晶高温合金叶片表面处理的变形层及其电解腐蚀后显微组织。结果表明:3种表面处理的铸态单晶高温合金叶片表面变形层深度分别约为6,3.5μm和2μm,并在吹砂处理和砂带抛光的表面变形层周围存在显微裂纹;表面变形层电解腐蚀过渡区内存在大量γ′变形组织,且3种表面处理的塑性变形残存量依次递减,而变形层完全电解腐蚀区内无塑性变形痕迹;标准热处理后,变形层未电解腐蚀区存在凹陷特征和再结晶晶粒,但无塑性变形痕迹;变形层完全电解腐蚀区无明显凹坑和再结晶晶粒。     

静电纺丝法制备的Co0.6Ni0.3Cu0.1Fe2O4和Co0.6Ni0.3Zn0.1Fe2O4纳米纤维的结构及磁性能

采用静电纺丝技术制备出表面光滑、直径均匀的Co_(0.6)Ni_(0.3)Cu_(0.1)Fe_2O_4/PVP和Co_(0.6)Ni_(0.3)Zn_(0.1)Fe_2O_4/PVP纳米纤维前驱丝,经500~900℃煅烧后得到Co_(0.6)Ni_(0.3)Cu_(0.1)Fe_2O_4和Co_(0.6)Ni_(0.3)Zn_(0.1)Fe_2O_4纳米纤维。用TG-DSC、XRD、SEM及VSM现代测试分析手段对Co_(0.6)Ni_(0.3)Cu_(0.1)Fe_2O_4和Co_(0.6)Ni_(0.3)Zn_(0.1)Fe_2O_4纳米纤维的结构、形貌及磁学性能进行测试表征。结果表明:在空气气氛中经500~900℃煅烧后可得到纯尖晶石相、结晶度良好的纳米纤维或短纤维;当温度为700℃时,Co_(0.6)Ni_(0.3)Cu_(0.1)Fe_2O_4和Co_(0.6)Ni_(0.3)Zn_(0.1)Fe_2O_4纳米纤维的形貌细长而光滑且直径相对均匀,大约为80nm;此时Co_(0.6)Ni_(0.3)Cu_(0.1)Fe_2O_4纳米纤维则保有较高的剩磁比(M_r/M_s)及矫顽力,分别为0.56和1 088.87Oe。在500℃、600℃、700℃、800℃、900℃煅烧后,Co_(0.6)Ni_(0.3)Zn_(0.1)Fe_2O_4纳米纤维的饱和磁化强度分别比Co_(0.6)Ni_(0.3)Cu_(0.1)Fe_2O_4纳米纤维增大了14.5%、7%、16%、10.7%、8%,而矫顽力则分别降低了38%、51%、50%、46%、46.7%。两种纳米纤维的饱和磁化强度及矫顽力存在差异,为CoNi铁氧体在电磁方面的应用提供了很好的参考。