噻虫嗪在土壤表面及水中的光解特性

[目的]采用室内模拟试验方法,研究噻虫嗪的光解特性,为科学评价噻虫嗪的环境安全性奠定基础。[方法]在以氙灯为人工光源,光照度为4 000 lx,(25±2)℃恒温条件下进行,高效液相色谱法测定噻虫嗪在土壤表面和水中的残留量。[结果]噻虫嗪的光解特性符合一级动力学方程,在土壤表面的光解半衰期为288.8 h,黑暗对照的变化率5.6%;在水中的光解半衰期为1.8 h,黑暗对照的变化率6.2%。[结论]根据《化学农药环境安全评价试验准则》(2010),噻虫嗪在土壤表面的光解特性等级为"Ⅴ级(难光解)",在水中的光解特性等级为"I级(易光解)"。     

热风干制对红枣收缩特性的影响

以哈密大枣为原料,研究了不同热风干制温度对枣收缩特性的影响,结果表明:不同干制温度下红枣的干制过程由升速期、降速期和恒速期三个阶段组成,高温条件下降速期是主要的干制过程,低温条件下恒速期是主要的干制过程;红枣在干制过程中的体积的变化呈收缩与小幅度的膨胀交替的规律进行至干制结束;在干制过程中枣果内存在的空腔、气道、维管束组织和果核及表皮的支撑作用使得枣果失水体积远大于收缩体积;模型拟合结果显示选用的指数收缩模型预测效果较好,R2≥0.9992、PE≤1.5764%、RMSE≤6.4162%,能很好地模拟枣在热风干制过程中的收缩特性。     

相位调制伪彩色系统设计

本实验提出了相位调制数字伪彩色编码的图像处理方法,实现了光学信息处理系统与数字图像处理系统的有机结合,而且还提出了部分相干光学信息处理系统的建模和算法以及利用计算全息的手法实现空间光滤波器的设计。以数字图像的处理手法,实现光学方法处理的效果,实现伪彩色图像实时可调。     

低糖杏脯制作工艺研究

以鲜杏为原料,研究低糖杏脯的制作工艺。以制品的色泽、饱满度、含糖量、剪切力为评价指标,研究漂烫时间、真空渗糖工艺参数、填充浓度、护色剂种类、糖液浓度等因素对制品品质的影响。结果表明,杏坯用0.4%CaCl2溶液硬化4h、漂烫3min;采用真空二次渗糖工艺,添加填充剂3%、VC0.2%,一次糖液浓度为30%,二次糖液浓度为45%,糖液温度60℃,真空度0.07MPa,真空保持时间20min;浸糖24h,60℃恒温干燥10h,所得杏脯湿基含糖量为41%—43%,水分含量18%—20%,制品品质优良。     

安全多播中基于成员行为的LKH方法

LKH(logical key hierarchy)方法是安全多播实时密钥更新中常用的方法.LKH对所有成员的行为没有进行区分,在具有相同成员变化概率的情况下,具有较高的效率.但当组成员具有不同的变化概率,或者成员行为模式不同时,LKH的效率与最佳值的差距将会变大.在已知成员变化概率的情况下,可对LKH方法进行一定的改进,但要确切了解每个成员的变化概率,事实上是不可能的.R-LKH(Refined-LKH)方法无须准确了解组成员的变化概率,在已知基本成员变化信息的基础上,先将组成员分为活跃成员和非活跃成员两部分,分别将其安排在密钥树的不同位置,然后通过引入"脏路径"的概念,以尽可能地减少同一路径上密钥的反复更新,从而达到了减少管理者加密次数,降低通信开销的目的.仿真实验结果表明,在对多播组成员的行为方式进行"大致"区分的情况下,R-LKH方法比LKH有较大的优势.     

小程序开发及其开源生态、应用案例分析

微信小程序自从2017年1月9日发布以来,越来越多的小程序、小游戏被开发出来,小程序背后的开源生态也是在这一年内蓬勃发展。文章从小程序开发、开源生态、已有应用案例3个角度进行分析,分析了目前小程序热门的开发方式,以及通过开源生态、应用案例分析小程序的发展前景。笔者认为电子商务、共享单车是小程序的最佳应用场景。     

一种多周期漏洞发布预测模型

提出了一种多周期漏洞发布预测模型,描述了漏洞发现数量与时间的关系,预测漏洞发布过程.该模型引入周期概念,扩展了原单一增长过程的漏洞发布预测模型,增大了现有模型的适用范围.提出了相关参数的计算方法与初值选取方法,对8个版本的Windows操作系统进行实验分析.结果表明,该模型增加了预测过程的有效性,同时提高了预测结果的准确性.     

基于神经网络的DDoS防护绩效评估

面对日益严重的分布式拒绝服务(distributed denial of service,DDoS)攻击威胁和众多防护措施,需要防护绩效评估方法指导防护措施的选择.现有绩效评估方法通过对比防护措施部署前后的攻击效果进行评估,需对防护措施进行卸载及重新部署,实施成本高.针对这种不足,首先建立了防护绩效评估模型(defence evaluation model,DEM),该模型从用户感受角度进行指标选取,减少了传统方式下测评过程需要的指标数量,降低了数据获取的难度.利用神经网络良好的泛化能力,将其引入DDoS防护绩效评估过程;在计算已部署防护措施攻击效果的同时,预测得到未部署防护措施时的攻击效果,减少了测量次数.使用网络仿真程序SSFNet模拟典型攻击场景进行实验,验证了提出的评估方法以及神经网络的预测能力.     

神经网络水印技术研究进展

随着深度神经网络的推广应用,训练后的神经网络模型已经成为一种重要的资产并为用户提供服务.服务商在提供服务的同时,也更多地关注其模型的版权保护,神经网络水印技术应运而生.首先,分析水印及其基本需求,并对神经网络水印涉及的相关技术进行介绍;对深度神经网络水印技术进行对比,并重点对白盒和黑盒水印进行详细分析;对神经网络水印攻击技术展开对比,并按照水印攻击目标的不同,对水印鲁棒性攻击、隐蔽性攻击、安全性攻击等技术进行分类介绍;最后对未来方向与挑战进行探讨.