基于局域网和NS仿真器的网络模拟

介绍了NS仿真器的基本原理，对局域网环境下基于Linux操作系统和NS仿真器的网络仿真平台设计进行了分析，目的为网络仿真提供一个可靠、廉价、性能优良的运行环境，并以一个例子说明了如何利用该仿真平台进行网络互联仿真。     

调心球轴承用新型卷边密封圈

介绍了新型卷边密封圈在双列调心球轴承中的应用,通过对密封槽、密封圈的结构设计以及成品轴承的密封漏脂、温升试验,证明这种新型密封结构可以满足调心球轴承对密封性的要求。     

蒙特卡罗粒子滤波算法应用研究

随着这些年计算机硬件水平的发展,计算速度的提高,源自序列蒙特卡罗方法的蒙特卡罗粒子滤波方法的应用研究又重新活跃起来。本文的这种蒙特卡罗粒子滤波算法是利用序列重要性采样的概念,用一系列离散的带权重随机样本近似相应的概率密度函数。由于粒子滤波方法没有像广义卡尔曼滤波方法那样对非线性系统做线性化的近似,所以在非线性状态估计方面比广义卡尔曼滤波更有优势。在很多方面的应用已经逐渐有替代广义卡尔曼滤波的趋势。     

对空域图像LSB隐写术的提取攻击

隐写分析的研究一直集中于检测隐藏信息的存在性,而关于如何提取隐藏信息(即对隐写术的提取攻击)的研究还非常少.对于使用密钥的隐写术,提取攻击等价于恢复隐写密钥.文中结合隐写分析中的检测技术和密码分析中的相关攻击技术,对空域图像LSB隐写术提出了一种隐写密钥恢复方法.理论分析说明:此攻击方法的计算复杂度主要由所需的样本量决定,并且当嵌入率r接近0或1时攻击将失败.作者通过混合高斯模型给出了一个估计最小样本量的方法.针对隐写软件"Hide and Seek 4.1"的实验表明:此攻击方法可以成功恢复隐写密钥,从而提取隐藏的消息.如果消息长度L未知,当嵌入率5.3%＜r＜94.7%时攻击可以成功;如果L已知,当1.1%＜r＜98.4%时攻击可以成功,并且当11%＜r＜50%时,使用估计的最小样本量可以将攻击速度提高10%～45%.     

对DCT域连续LSB隐写术的提取攻击

基于JPEG图像的空域特征,针对DCT域连续LSB隐写术提出一种唯载密提取攻击方法。根据JPEG图像编码块在空域的块不连续性,将嵌入消息起止点估计问题转化为序列突变点的估计问题,建立逼近理想序列模型估计序列突变点。新模型不仅适用于对连续JSteg算法的提取攻击,对一类可抵抗χ²检验攻击的连续JSteg改进算法同样有效。实验结果表明,对消息嵌入起止点的平均估计误差约为260个系数。     

豆渣高温蒸煮制备水溶性多糖的研究

采用高温蒸煮的方法,制备水溶性大豆多糖。以水溶性大豆多糖的得率为考察指标,分别对高温蒸煮改性条件(液料比、蒸煮时间、蒸煮温度)进行研究,并采用正交试验进行工艺优化。结果显示,最佳工艺参数是:液料比为1.8∶1,温度140℃,蒸煮时间100min,在该条件下得率为22.89%,高温蒸煮可显著提高水溶性大豆多糖的提取效率。同时使用电子扫描显微镜分析蒸煮前后豆渣的形态结构,表明其形态结构的确发生了明显变化,有利于水溶性大豆多糖的溶出。     

海藻酸钠-壳聚糖-海藻酸钠微胶囊二步法固定化β-葡萄糖苷酶的制备

以二步法制备的ACA微胶囊为载体,对β-葡萄糖苷酶进行固定化,以固定化β-葡萄糖苷酶的酶比活力和酶的稳定性为考查指标,对影响二步法制备固定化β-葡萄糖苷酶的各因素及其性质进行了探讨。ACA微胶囊二步法固定β-葡萄糖苷酶的优化条件是:3.5%海藻酸钠溶解0.15g酶,逐滴滴入到2%的CaCl2溶液中引发25min,所形成微球先在0.4%壳聚糖(0.5%(v/v)醋酸溶解)溶液中进行成膜反应,再在0.2%海藻酸钠进行覆膜反应,然后用1%戊二醛交联4h(4℃)。用上述最适条件制备固定化酶,总酶活的回收率为68.3%。4℃下贮藏,固定化β-葡萄糖苷酶的酶活力在一个月内保持稳定,重复使用3次后其活力仍保持在原来的80%以上。固定化酶反应的最适温度是60℃,最适pH是4.6。     

胡芦巴多糖酸解和酶解产物对肠道菌群体外生长影响的实验研究

比较研究了胡芦巴多糖经酸解和酶解所形成的不同分子量的产物对肠道菌群体外生长的影响。结果表明,酸解形成的寡糖(分子量500～1000)和酶解形成的半乳糖甘露聚糖片断(分子量7500～10000)均显著促进双歧杆菌、乳酸杆菌的生长,有效抑制大肠杆菌的生长,该效应具有明显的量效关系,且在相同浓度的情况下,酶解产物对肠道菌群生长的影响更为明显。     

用VX设计加工酒瓶吹塑模

随着CAD/CAM等技术的不断发展和日臻完善，该技术已经在各个领域得到了广泛的应用。VX 软件采用自己独特的复合式建模方式，可真正实现实体与曲面间的无缝集成，在加工方面，它提供给客户的是交互式的编程环境，能够很轻松地生成刀具轨迹、进行后置处理、生成G代码。下面以一酒     

基于深度学习的显著性目标检测综述

随着深度学习的不断发展,基于深度学习的显著性目标检测已经成为计算机视觉领域的一个研究热点.首先对现有的基于深度学习的显著性目标检测算法分别从边界/语义增强、全局/局部结合和辅助网络三个角度进行了分类介绍并给出了显著性图,同时对三种类型方法进行了定性分析比较;然后简单介绍了基于深度学习的显著性目标检测常用的数据集和评估准...