压下率对大厚度比Al/Mg/Al层合板性能的影响

采用0.2 mm Al+5 mm Mg+0.2 mm Al的组坯方式,400℃保温10 min热轧制得大厚度比Al/Mg/Al层合板,研究了压下率对其界面结合、镁基材组织及拉伸性能的影响。对压下率为41%、49%和60%热轧制备的Al/Mg/Al层合板进行了界面SEM观察、微观组织观察、拉伸实验及拉伸断口的观察。结果表明,大厚度比Al/Mg/Al层合板在压下率为60%时,边部的附加拉应力造成边裂的出现;经41%压下率热轧可实现界面结合,但存在微缺陷,压下率为49%及以上可实现良好结合;压下率对Al/Mg/Al层合板的屈服强度和抗拉强度影响较小,对其伸长率影响较大。随着压下率增加,伸长率先增加后减小。压下率为49%时,伸长率最大为26%,其原因在于该工艺下镁基材的晶粒均匀细小,韧性提高。     

光谱编码计算关联成像技术研究

现有的多光谱成像技术通常采用光学分光的方式，使用多个探测器对成像场景的光谱图像进行采集，导致现有成像系统复杂，数据量大、效率低。针对现有技术的不足，提出基于正交调制模式的光谱编码计算关联成像技术。通过正交光谱编码矩阵融合Hadamard基图案构造投影散斑对宽带光源进行调制，单像素探测器收集成像物体与调制光源相互作用后的反射信号；应用演化压缩技术复原成像物体的混叠光谱图像；利用编码矩阵的正交性质解码出欠采样的光谱分量图像，对分离出的图像应用组稀疏压缩感知算法重构全采样的光谱分量图像，最后融合出成像物体的多光谱图像。通过数值模拟与实验两方面验证了所提方法的高效性。所提的技术简化了多光谱关联成像系统，降低了数据量。光谱编码方法可以扩展到更多的光谱通道，也可以应用在偏振关联成像、信息加密等领域。     

作者须知

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基于多维异构特征与反馈感知调度的SDN内生安全控制平面

为弥补现有研究在软件定义网络(Software-Defined Networking,SDN)控制平面未知漏洞防御方面的空白,本文提出了一种基于多维异构特征与反馈感知调度的内生安全控制平面的设计方案.该方案以"冗余、异构和动态"为切入点,通过组合执行体冗余集构建策略、多维异构元素着色策略和动态反馈感知调度策略,有效增加SDN控制平面对攻击者所呈现的执行体时空不确定性(逆转攻防不对称性).相关仿真结果表明该方案可以收敛全局执行体数目、增加执行体之间的多维异构度并降低系统全局失效率.     

基于MATLAB灰色Elman网络中长期电力负荷预测

良好的负荷预测模型能够精准且快速地计算预测值,有利于合理地规划分配电能,提升电网运行稳定性.基于MATLAB搭建灰色Elman网络电力负荷预测模型,参考安徽省淮南市"十三五"能源规划[1],以对淮南市进行中长期电力负荷预测为例,同时设置基于MATLAB搭建的Elman网络和灰色理论中的GM(1,1)模型为对照组进行对比仿真实验.提出灰色Elman网络相比对照组具有更高的运算精度,灰色Elman网络对比Elman网络有更好的训练效果.     

重磅揭晓:2020 年度“中国网络安全与信息产业金智奖”评选结果公布

2021年2月23日,由信息安全与通信保密杂志社、中国网络空间安全网主办,北京商用密码行业协会、中关村智能终端操作系统产业联盟协办的2020年度“中国网络安全与信息产业金智奖”评选结果正式公布。本届评选获得了参选企业的大力支持和业界同仁的广泛关注,在120余位专家评委、50余位媒体评委以及1000余位专业评委的参与和见证下,经过网络投票、媒体和专家终评等系列环节,最终产生了所有的奖项。     

伊拉克米桑油田水平井钻井关键技术

针对伊拉克米桑油田盐膏层巨厚、钻井液密度窗口窄、存在高压盐水层,储层段漏塌同层导致复杂时效高等问题,通过对比分析国内外盐膏层和窄压力窗口地层钻井技术,总结了米桑油田钻井面临的主要技术难点,从井身结构优化、钻井提速和复杂预防等方面入手,研究形成了适合米桑油田的钻井关键技术,并进行了现场试验应用,取得了显著的效果.伊拉克米桑油田钻井关键技术对该地区钻井技术方案设计和钻井提速提效具有较强的借鉴和指导作用.     

主存高效的公交网络路径规划索引

在公交时间表下给定起始和目标站点,路径规划查询返回一组到达时间早和换乘次数少的帕雷托最优路径.现有的索引方法需要大量运行时内存.本文提出主存空间高效的索引方法(a-)PAINT.(a-)PAINT对每个站点v预计算一组标签,使得对于从站点s到站点d的查询可以通过匹配s和d相关的标签高效地生成查询结果的一条路径.PAINT对任意查询返回最优路径.a-PAINT只需要很小的预处理开销,但可能返回多一趟换乘的次优路径.用真实的公交时间表与模拟查询测试,PAINT具有合理的预处理开销.a-PAINT需要更少量的预处理开销,在大规模公交网络下准确率达90％.     

网络招聘数据可视化系统的设计与实现

由于新冠肺炎疫情的影响,传统的线下招聘变为线上招聘,求职者的就业压力急剧增大。面对各大招聘网站中的海量信息,如何高效、直观地获取求职者想要的招聘信息是目前研究的热点。本文利用网络爬虫技术获取Boss直聘网的招聘数据,并用PHP设计实现相应的数据可视化系统。实验结果表明,该系统具有良好的扩展性能,在任何网络环境中,均能准确获取数据并显示结果。求职者通过此系统可以全面认识当前行业的招聘现状,对当代大学生的求职就业具有指导意义。