非侵入式负荷监测系统数据隐私保护方法研究

非侵入式负荷监测技术有助于用电精细化管理,但细粒度的电力消费数据也导致了用户隐私信息暴露在攻击者面前。首先分析了非侵入式负荷监测数据所面临的安全风险,并从密码学角度提出了基于AES+RSA的混合加解密信息安全方案。方案采用对称算法AES加密数据、非对称算法RSA加密AES密钥来实现高效的密钥管理。利用Visio Studio 2017+Qt软件开发测试界面,通过数据总线将算法写入STM32单片机进行方案性能测试,优选出最佳的运行模式,同时验证了混合加解密方案的有效性。总结得到,方案的耗时长短取决于RSA算法的加解密或签名验签的效率。     

阻垢剂对纺织空调喷淋水系统使用效果的影响

针对目前纺织空调水系统结垢现状,提出使用阻垢剂来改善喷淋水水质,从而避免由于喷嘴结垢堵塞而影响喷淋效果最终影响纺织车间温湿度。选取聚环氧琥珀酸(PESA)、聚天冬氨酸(PASP)和聚丙烯酸(PAA)3种阻垢剂,研究在不同的质量浓度对纺织空调喷淋水系统阻垢效果的影响。对实验数据进行分析发现：PESA的阻垢效果最好,且当其质量浓度为15 mg/L时阻垢效率可达90.14%。随后探究了未加入PESA和加入PESA对水质稳定指数I_R的方差分析,结果表明未加阻垢剂时水中溶解性固体(TDS)对I_R的影响最大,加入阻垢剂后对I_R影响最为显著的则是阻垢剂质量浓度。综合分析得出选用PESA可解决纺织空调喷淋水系统因水垢沉积造成的运行管理困难问题。     

岩质斜坡卸荷分带量化指标与应用研究

岩体卸荷分带划分关系到水电工程安全稳定，是影响大坝坝基选择的主要因素之一，对开挖设计具有重要影响。根据国内外岩体卸荷分带研究现状，提出岩体卸荷分带的3个量化指标：每5 m洞段岩体裂隙闭合条数占裂隙总数比例、裂隙开度和纵波速度，并结合工程实例对该量化指标进行论证。根据分析结果得出以下结论：按该类指标划分的结果和野外现场调查分带划分基本一致，对工程区卸荷分带划分具有一定的指导意义，可为工程开挖设计提供依据。     

黄家河水文站水文特性变化分析

依据黄家河水文站实测资料,对其降水量、径流量、输沙量进行了统计分析,得出了1981~1985年、2001~2005年降水量较丰,1991~1995、1996~2000年径流量较丰,输沙量亦大;2006~2010年降水量减少趋势显著,径流量、输沙量减少很大。     

魔芋葡甘聚糖静电纺丝及其在生物医学上应用研究进展

根据魔芋葡甘聚糖的相关特征,以静电纺丝为基础,探讨魔芋葡甘聚糖在纳米技术应用上的新领域,该文从纺丝溶剂、纺丝装置等方面介绍了魔芋葡甘聚糖的静电纺丝,并对其在医学材料上的组织工程、伤口愈合、药物的传输与释放等方面应用作出了论述,为纳米技术在医学上的应用提供理论指导。     

基里隆卧式水轮发电机工艺

基里隆卧式水轮发电机的结构不同于立式水轮发电机，其加工和装配方法也与立式水轮机明显不同。本文分析了该发电机制造特点，采用新的工艺，满足了设计要求，为卧式水轮发电机的制造积累了经验。     

用于人形机器人的声音降噪方法

用于人形机器人的实时多通道降噪方法使机器人能够在实际应用中精确地进行后续的音频分类或语音识别。引入人形机器人具有类似人体的头相关传输函数的性质,避免一般方法中在估计声传播信道模型时只考虑声达时廷,而忽略声散射和共振影响的局限性。该方法通过利用麦克风阵列阵元之间的声音传输信道的差异性,削弱参考噪声和目标信号之间的相关性,从而提升对消噪声后输出信号的信噪比。仿真表明,对目标信号的信噪比提升达到15dB。     

十万山盆地宽线采集方法研究与应用

十万山盆地位于广西壮族自治区西南部,靠近中越边界。受多期构造活动的影响,该盆地深层地震地质条件复杂,断裂发育,地层产状高陡,资料品质低,成像效果差。近年来,随着对该区认识和研究的不断深入,以往采集资料品质已不能满足当前勘探任务的需要。应用宽线采集技术,可以优选激发炮点,同时利用相邻道的面元叠加信息,达到压制干扰的目的,从而提高叠加剖面的质量。宽线剖面与常规二维叠加剖面相比,表现出了有效反射信息更清晰,地质现象丰富,资料信噪比高的特点。     

天津市滨海新区供水二期工程输水线路比选

文章研究天津市滨海新区供水二期工程输水线路布置,根据输水线路布置原则拟定6条线路,采用模糊优选模型从线路长度、大型穿越工程数目、需拆迁段长度、占压鱼池段长度四个方面进行比选。比选结果最优线路为线路一,即津滨高速+唐津高速。     

融合深度主动学习的医学图像半自动标注系统

目前深度学习在医学图像分析领域取得的良好表现大多取决于高质量带标注的数据集, 但是医学图像由于其专业性和复杂性, 数据集的标注工作往往需要耗费巨大的成本. 本文针对这一问题设计了一种基于深度主动学习的半自动标注系统, 该系统通过主动学习算法减少训练深度学习标注模型所需的标注样本数量, 训练完成后的标注模型可以用于剩余数据集的标注工作. 系统基于Web应用构建, 无需安装且能跨平台访问, 便于用户完成标注工作.