基于延迟时间理论的n中取k系统检测区间模型

延迟时间理论广泛应用于系统维修领域,能够更为细致和准确地反映系统的运行状态.不同于一般维修理论只用一个阶段描述系统的故障过程,该理论将系统的故障过程分为两个阶段:正常阶段和缺陷运行阶段.系统部件的状态有正常、缺陷和故障3种情况.延迟时间理论主要应用于单部件系统和串联系统的维修和检测,目前尚未应用于n中取k系统.对此,运用延迟时间理论确定n中取k系统的最优维修检测区间,分别针对两种情况进行分析:一种是系统中部件的初始缺陷发生时间服从指数分布的情况,一种是其服从非指数分布的情况.建立单位时间维修费用模型和设计仿真过程,以单位时间维修费用最小为目标进行优化,求解系统的最优维修检测区间.最后通过数值案例表明所提出方法的有效性.     

基于Radon-CPF-Fourier变换的机动目标ISAR成像

由于机动目标的逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar，ISAR）成像中存在多普勒扩散现象，易导致成像分辨率降低。针对此问题，在多分量三次相位信号（Cubic Phase Signal,CPS）模型基础上，提出一种基于Radon-CPF-Fourier变换（Radon-Cubic Phase Function-Fourier Transform,RCFT）的机动目标ISAR成像方法。RCFT可实现CPF中自项能量的相干积累，减轻多普勒扩散带来的影响。与现有的基于时频分析和参数估计的ISAR成像算法相比，RCFT的主副比性能提升了至少2 dB，在时频分辨率无损失时具备更好的自项能量积累能力，可获得更高质量的成像结果。仿真验证了所提方法的有效性。     

基于机器学习的用户实体行为分析技术在账号异常检测中的应用

伴随企业业务的不断扩增和电子化发展,企业自身数据和负载数据都开始暴增。然而,作为企业核心资产之一的内部数据,却面临着日益严峻的安全威胁。越来越多以周期长、频率低、隐蔽强为典型特征的非明显攻击绕过传统安全检测方法,对大量数据造成损毁。当前,用户实体行为分析(User and Entity Behavior Analytics,UEBA)系统正作为一种新兴的异常用户检测体系在逐步颠覆传统防御手段,开启网络安全保卫从“被动防御”到“主动出击”的新篇章。因此,将主要介绍UEBA在企业异常用户检测中的应用情况。首先,通过用户、实体、行为三要素的关联,整合可以反映用户行为基线的各类数据;其次,定义4类特征提取维度,有效提取几十种最能反映用户异常的基础特征;再次,将3种异常检测算法通过集成学习方法用于异常用户建模;最后,通过异常打分,定位异常风险最大的一批用户。在实践中,对排名前10的异常用户进行排查,证明安恒信息的UEBA落地方式在异常用户检测中极其高效。     

变分布的量子行为粒子群优化算法求解工程约束优化问题

针对工程形状设计领域中带有多个约束条件的非线性设计优化问题,提出了一种自适应的基于高斯分布的量子行为粒子群优化(AG-QPSO)算法。通过自适应地调整高斯分布,AG-QPSO算法能够在搜索的初始阶段有很强的全局搜索能力,随着搜索过程的进行,算法的局部搜索能力逐渐增强,从而满足了算法在搜索过程不同阶段的需要。为了验证算法的有效性,在压力容器和张弦设计问题这两个工程约束优化问题上进行50轮独立实验。实验结果表明,在满足所有约束条件的情况下,AG-QPSO算法在压力容器设计问题上取得了5890.9315的平均解和5885.3328的最优解,在张弦设计问题上取得了0.01096的平均解和0.01096的最优解,远优于标准粒子群优化(PSO)算法、具有量子行为的粒子群优化(QPSO)算法和高斯量子行为粒子群(G-QPSO)算法等现有的算法的结果,同时AG-QPSO算法取得的结果的方差较小,说明该算法具有很好的鲁棒性。     

Bioelectronic protein nanowire sensors for ammonia detection

Electronic sensors based on biomaterials can lead to novel green technologies that are low cost, renewable, and eco-friendly. Here we demonstrate bioelectronic ammonia sensors made from protein nanowires harvested from the microorganism Geobacter sulfurreducens. The nanowire sensor responds to a broad range of ammonia concentrations (10 to 10⁶ ppb), which covers the range relevant for industrial, environmental, and biomedical applications. The sensor also demonstrates high selectivity to ammonia compared to moisture and other common gases found in human breath. These results provide a proof-of-concept demonstration for developing protein nanowire based gas sensors for applications in industry, agriculture, environmental monitoring, and healthcare.

     

ColdStore: A Storage System for Archival Data

Wireless Personal Communications - With the astounding growth of the information era, the amount of data increases at high speed. However, a significant fraction of the data residing in storage is...     

Nb5+掺杂对(Ca0.97Ba0.03)Cu3Ti4O12陶瓷结构与电性能的影响

该文利用固相反应法制备了(Ca0.97Ba0.03)Cu3Ti4-xNbxO12 (x=0,0.01,0.03,0.05,0.07,0.10,0.15,0.20， 摩尔分数)陶瓷。借助X线衍射仪及扫描电子显微镜研究了Nb5+的摩尔分数对(Ca0.97Ba0.03)Cu3Ti4O12陶瓷的相结构及表面微观形貌的影响，借助高低温介电测试系统和阻抗测试仪获得了(Ca0.97Ba0.03)Cu3Ti4-xNbxO12陶瓷电性能变化规律。结果表明，各组分(Ca0.97Ba0.03)Cu3Ti4-xNbxO12陶瓷均为单相立方钙钛矿结构；Nb5+摩尔分数的增加可抑制(Ca0.97Ba0.03)Cu3Ti4-xNbxO12陶瓷晶粒的生长并消除其晶粒异常长大；适量掺杂 Nb+能够有效提高(Ca0.97Ba0.03)Cu3Ti4-xNbxO12陶瓷的晶界电阻，从而降低其介电损耗，且可提高(Ca0.97Ba0.03)Cu3Ti4-xNbxO12陶瓷相对介电常数的温度稳定性。     

超长寿命小型自然循环铅铋快堆堆芯概念设计研究

以提高铅铋快堆的经济性与固有安全性为目标，开展100 MWt超长寿命小型自然循环铅铋快堆SPALLER-100概念设计，在选用PuN-ThN燃料和²⁰⁸Pb-Bi冷却剂的基础上，提出了一种添加固体慢化剂BeO的燃料组件设计方案，开展了堆芯布置研究和控制棒系统设计，分析了堆芯物理特性与稳态自然循环特性。结果表明：在低燃料装载量和小堆芯体积条件下，SPALLER-100堆芯换料周期达32 a，平均卸料燃耗高达210.38 MW·d/kg(HM)，整个寿期内的反应性系数均为负值。稳态运行工况下燃料包壳、芯块最大温度均小于安全限值，反应堆具备一回路自然循环能力和一定流量自动分配能力。     

α径迹法用于分辨高浓铀和Pu微粒的方法研究

擦拭样品微粒分析技术是核保障环境样品分析的一种主要手段，从大量灰尘颗粒中识别并定位含高浓铀（HEU）或含Pu微粒是微粒分析首先需要解决的问题。本文以HEU和Pu微粒为研究对象，建立了用于微粒α径迹测量的样品制备方法，采用CR-39固体径迹探测器为α径迹探测器，测量了不同蚀刻时间2种微粒产生的α径迹星的径迹参数。结果表明：可通过测量径迹短轴与曲率直径并作图来分辨HEU和Pu微粒，该方法对于蚀刻时间大于10 h的微粒径迹星，均能明显分辨，对于径迹非常密集的径迹星，也能准确分辨。