基于J2EE的网络考试系统设计与实现

针对现有网络考试系统中页面逻辑、业务逻辑和数据逻辑混杂在一起,系统耦合性高,重用性、可维护性、可扩展性差以及Web用户界面响应灵敏性低等方面的问题,利用Struts框架、Hibernate、Aiax技术结合J2EE四层体系设计和实现了-个网络考试系统.此系统分离了页面逻辑、业务逻辑和数据逻辑,达到了结构上的松散耦合,提高了重用性、可维护性、可扩展性,实现了系统的动态更新页面和实时响应.较好地满足了教学需要,提高了考试评估的科学性和准确性.     

SiO2-BN复相陶瓷润湿性及其接头微观组织

缓解异种材料钎焊接头残余应力过程中,针对颗粒增强相添加量少、团聚等问题,引入一种新型三维SiO₂短纤维编织,呈疏松、多孔结构的复合材料中间层 (3D-SiO₂-fiber) 辅助SiC陶瓷与Nb钎焊连接. 采用SEM,XRD和电子万能试验机等对活性钎料在3D-SiO₂-fiber中间层表面润湿性、接头微观组织和力学性能进行表征与分析. 结果表明,当Ti元素含量从4.5%增加到6.0%,AgCu-Ti活性钎料在3D-SiO₂-fiber中间层表面润湿角从90°降低到3°,润湿性得到显著改善,且AgCu-Ti活性钎料浸入3D-SiO₂-fiber中间层深度不断增加;随着钎焊温度的提高 (950 ~ 980 ℃) 及保温时间 (10 ~ 25 min) 的延长,SiO₂短纤维与AgCu-6.0Ti活性钎料反应逐渐充分. 该方法不仅保证SiO₂短纤维能够大量添加到合金钎料中,而且形成Cu₃Si,TiSi,α-Ti及Ti₂Cu颗粒相弥散分布于焊缝中,从而有效缓解钎焊接头残余应力,提高接头力学性能,实现陶瓷与金属复合构件的可靠连接.     

一种跨APP组件间隐私泄露自动检测方法

近年来,Android操作系统发展迅猛,大量的移动用户使用Android智能设备作为私人通信和工作的工具.Android移动用户的隐私信息随之成为黑色产业从业者的主要攻击目标之一.现有的隐私检测研究主要集中于解决Android应用程序内部的隐私泄露风险,包括程序组件内隐私泄露、组件间隐私泄露以及组件间通信(inter-component communication, ICC)漏洞的检测.然而在实际环境中,不同应用程序间通过协作获取用户隐私的行为广泛存在,这造成大量用户隐私信息被泄露的风险.如何有效检测和防止跨APP组件间隐私泄露是亟待解决的问题.然而Android应用程序中组件数量庞大并且存在大量与跨APP间隐私泄露无关的组件.因此在应用程序之间如何检测可能存在的隐私泄露路径面临严峻的挑战.针对该问题,提出一种构建潜在泄露隐私的组件序列的方法,并利用数据流分析技术实现一个跨APP组件间隐私泄露的检测系统PLDetect.PLDetect解决了现有技术存在的检测结果滞后的问题以及代码覆盖率不全的问题.最后,PLDetect在隐私泄露路径的基础上,使用一种基于加密的隐私泄露防护方法对隐私信息进行加密,保证在不影响应用程序运行时性能的情况下有效阻止隐私数据被恶意传送.最终实验表明,PLDetect在81个应用程序中监测出5组应用程序存在跨APP组件间隐私泄露问题并有效阻断了隐私数据的泄露.     

中间层辅助钎焊陶瓷与金属缓解残余应力研究进展

当陶瓷与金属进行钎焊连接时,由于两种材料热膨胀系数差异较大,接头中易产生较大残余应力,降低接头强度。引入中间层缓解接头残余应力是最简单高效的方法之一。本研究主要从提高焊缝塑韧性和接头形成良好热膨胀系数梯度过渡两方面来分析引入中间层辅助钎焊缓解残余应力的特点。综述了Cu箔软性中间层、三维SiO₂纤维增强复合材料中间层(3D-SiO₂-fiber)、泡沫金属中间层(泡沫Cu、泡沫Ni和泡沫不锈钢)以及多孔SiC陶瓷缓解接头残余应力的研究现状,重点介绍了采用以上中间层辅助钎焊后,接头微观组织的优化对接头力学性能的影响,最后对中间层辅助陶瓷与金属钎焊连接的发展趋势进行展望,以期为未来陶瓷与金属连接技术的突破提供参考。     

高鲁棒性低延迟的路由协议

无线传感器网络广泛应用于人类社会生活的各个方面,例如灾难预警、工业控制等.而此类应用有很多不仅对数据的实时性存在较高要求,同时对鲁棒性也存在要求.此类问题主要挑战是要兼顾延迟性能和鲁棒性.针对这个挑战,提出了低延迟高鲁棒性的路由协议（RDR）,RDR通过独特的路径探测寻找延迟较短、鲁棒性较强的路径,以此降低传输延迟,利用周围节点协助转发解决不稳定链路,增强鲁棒性,使得网络中的节点可以在良好的网络环境或恶劣的网络环境中都保持较好的延迟表现,同时保证网络中节点可以进行端到端通信,不再局限于单向数据收集.使用OMNeT++平台围绕延迟、鲁棒性等多个角度进行了大量的仿真实验,通过理论分析和仿真实验结合,从各个方面说明了所提协议可以保证较低的端到端延迟,并且具有很强的鲁棒性.     

文物监测中无线传感器网络数据压缩算法

文物监测数据具有结构单一、冗余性大、误差高容忍度的特点,使得无线传感器网络中现有的数据压缩算法在文物监测中显得计算复杂度高、计算能耗大．将轻计算量型的SDT(Swing Door Trending)算法应用到无线传感器网络的文物监测中并作了改进,分析了大规模情况下数据压缩和网络能耗之间的关系,将改进的SDT算法与目前无线传感器网络中有代表性的分布式小波压缩算法进行比较．实验表明,改进的SDT计算能耗较分布式小波压缩算法的能耗少73％,在压缩率小于25％时,改进的SDT压缩算法性能可与分布式小波压缩算法媲美．在长期、大规模的文物监测下,改进的SDT算法更适合于无线传感器网络数据压缩．     

并发系统的安全性与活性的验证方法

网络环境下的分布式系统是典型的并发系统。安全性和活性是并发系统最为关注和需要保证的两个主要性质。然而在并发系统建模和形式化验证时,面临着描述繁琐、复杂和难以理解的问题,特别是当并发系统的规模（并发进程数目）较大时其性质验证时的效率问题更是严重阻碍了并发系统模型检测与验证技术的应用。将组合可达性分析和标号迁移系统的模块化思想与模型验证技术相结合,提出了一套有效的性质验证方法。论证、分析了三个并发系统安全性和活性验证定理,据此导出了并发系统的安全性与活性验证的有效算法。并通过一个简单实例,对算法有效性进行了初步验证。     

锦屏二级上游调压室洞室群开挖支护动态设计与研究

锦屏二级上游调压室工程布置大断面、高竖井的巨型洞室群,为确保在较为复杂的地质条件下工程建设期的围岩稳定和运行期衬砌结构安全,采用三维离散元数值分析软件3DEC,结合现场揭露的地质情况,主要针对调压室竖井进行开挖及支护动态优化分析,计算成果基本与实际监测数据匹配,起到指导工程设计的作用。提出一整套动态设计的工作流程及方法和计算分析和参数选取方法的建议,并展示3DEC软件和离散单元法对结构面控制型工程的应用效果,可为类似工程提供有益参考。     

退避算法多负载状况下的退避窗口最优设定

为了实现无线传感器网络节点在不同忙碌状态(忙碌状态:节点一段时间内的忙碌状态时间与对应时间段的比值)的区域中均达到网络吞吐量的最优,对退避算法中退避窗口大小取值做了一定工作。基于节点忙碌状态的讨论,依据节点的吞吐量模型,通过分析不同网络负载区域影响节点吞吐量的因素,为使网络中节点的吞吐量更接近理论最大值,给出了基于不同忙碌状态的退避窗口设定算法MNLBA(multi-node-loading back-off algorithm,多节点负载条件下退避机制)。在最后的仿真结果中可以看出,与不考虑区域网络负载不同的SBA协议相比,MNLBA算法针对不同的区域状态设定退避窗口值,约能提升网络吞吐量5%~10%,起到了均衡负载、提升网络性能的作用。     

海子水库浮游植物功能群季节演替及其驱动因子

以位于北京市平谷区的北京海子水库为研究对象,以浮游植物功能群调查为基础,于2010年春、夏、秋三季对海子水库进行了生态调查;根据水库水环境特征,在北湖、南湖两个不同生境区域设置采样点,进行浮游植物水样采集,将3个季节中的浮游植物划分为16个功能群,利用典范对应分析方法,对同步取得的电导率、TN、TP、水温等环境因子与浮游植物功能群分之间的相关性进行分析。结果表明:2010年海子水库共鉴定出浮游植物74种(包括变种),分属于6门37属。浮游植物种类组成为:绿藻门20属45种,占种类总数的60.82%;蓝藻门7属11种,占14.86%;硅藻门5属8种,占10.81%;裸藻门2属7种,占9.46%;甲藻门2属2种,占2.70%;隐藻门1属1种,占1.35%。浮游植物丰度春季(801.67×104个/L)秋季(3 589.17×104个/L)夏季(13 806.53×104个/L),三季均值为6065.78×104个/L。代表性功能群的季节演替为:春季(J/Xph/P/C)→夏季(Tc/S2/P/C)→秋季(X1/C)。TP、水温、电导率是海子水库浮游植物功能群演替的主要驱动因子。