塔河油田成藏期次的地球化学示踪研究

应用油藏地球化学的方法对塔河油田的成藏期次进行了探讨。塔河油田稠油正构烷烃分布完整,但色谱基线不同程度抬升;原油非烃和沥青质碳同位素偏轻,族组成碳同位素发生倒转;原油中普遍含有25-降藿烷。这些特征表明该区油藏经历了至少两期成藏过程,早期充注原油遭受生物降解作用后又受到高成熟原油充注。塔河油田天然气为典型的油型气,成熟度较高,为成熟—过成熟阶段产物,亦显示了两期充注的特征:早期充注的为典型的原油伴生气,充注时间与后期原油的充注时间相同;晚期充注的为高温裂解气,充注方向为自东向西。因此,塔河油田至少存在着3次油气充注过程。      

流动计算中的数据库问题

一、引言现在,“可移动计算”是指用户使用携带的便携式计算机(典型地是IBM-PC兼容机)运行最初为非移动环境设计的系统软件。当用户旅行时,这些计算机通过调制解调器与其它计算机连接;当用户在办公室时,通过直接网络连接。典型地,办公室计算机中存放数据的主拷贝,旅行前所需的数据卸到便携式计算机上,回来后重新加载到办公室计算机上。用户完全对确保文件的正确装卸负责。近年来的技术进步已使得便携式计算机的能力     

拓广的左线性递归变换算法及其正确性

本给出拓广的左线性递归变换算法并证明其正确性。拓广的左线性递归中可以包含一个或多个ＩＤＢ谓词，它是左线性递归的一般化和左线性递归计算算法一样，本提供的算法遵循魔集的模式：首先改写规则，然后用半扑质的自底向上算法计算新规则，算法的有效性也在本作简略讨论。     

具有多值约束的线性递归查询的有效计算

本文给出三个算法,分别用于把给定的右线性、左线性或左-右线性递归程序改写为一组更有效的规则.与Ullman等人的变换算法不同,本文的算法允许查询的初始约束可以是含任意多个约束元组的集合,而不必是单值的;这样,本文的算法不仅可以用于查询的求值,而且也可以用于子目标的处理.变换算法的正确性和变换后规则的有效性也在本文简略讨论.     

多维度动态增强核磁共振乳房区域全自动分割

提出了一种基于乳房水平面与乳房矢状面相结合的多维度DCE-MRI乳房图像全自动分割方法。方法分为3部分,即基于乳房水平面的分割,基于乳房矢状面的分割,以及水平面与矢状面相结合的分割方法。首先,基于水平面的分割方法通过阈值确定乳房外边缘,经过梯度算法后,根据乳房与胸大肌分界面的特点设定约束条件,得到分界面的分割曲线。其次,基于乳房矢状面的分割方法使用双边滤波、边缘提取法对图像预处理,分区计算分割曲线。最后,矢状面的分割结果根据图像三维大小按比例映射到水平面上,将两者的分割结果结合,然后根据相邻图像之间的相关性,从而进行优化,输出分割结果。通过对24例DCE-MRI病例测试,与手动分割得到的结果对比,平均重叠率为93．33％,平均差异度为8．14％。     

自动探测和保护确保内核完整性

内核rookits攻击对内核完整性构成致命威胁,因此对内核rootkits探测和防护确保内核完整性是当前研究的热点,然而现有的研究总存在不足:要么侧重内核rootkits防护,要么侧重内核rootkits探测,并未将两者相结合确保内核完整性。鉴于此,本文将探测和保护相结合形成一个自动联动机制,从而构成了基于探测保护的一体化系统ADPos来确保内核完整性。实验表明ADPos系统既能自动全面有效地探测与防护,而且又不牺牲系统性能为代价,并且兼容多种OS系统、同时防零日攻击。     

一种抗旁路攻击的自愈密码系统设计*

旁路攻击是一种非破坏性的物理攻击方法,针对密码芯片存在旁路泄露的安全隐患,提出一种具有自愈特性的密码系统设计方法。首先,该方法通过在密码算法运算中插入测量失效点,使攻击者无法获取统计分析所必需的泄露信息;在此基础上,采用对掩码的定时更新技术使得泄露信息失效,从而重建系统的安全性。与已有的防御方法相比,即使部分泄露信息被攻击者获取时,该方法仍具有强壮的自愈能力和抗旁路攻击能力。     

利用PCA和AdaBoost建立基于贝叶斯的组合分类器

提出了一种使用基于贝叶斯的基分类器建立组合分类器的新方法PCABoost.本方法在创建训练样本时,随机地将特征集划分成K个子集,使用PCA得到每个子集的主成分,形成新的特征空间,并将全部的训练数据映射到新的特征空间作为新的训练集.通过不同的变换生成不同的特征空间,从而产生若干个有差异的训练集.在每一个新的训练集上利用AdaBoost建立一组基于贝叶斯的逐渐提升的分类器(即一个分类器组),这样就建立了若干个有差异的分类器组,然后在每个分类器组内部通过加权投票产生一个预测,再把每个组的预测通过投票来产生组合分类器的分类结果,最终建立一个具有两层组合的组合分类器.从UCI标准数据集中随机选取30个数据集进行实验.结果表明,本算法不仅能够显著提高基于贝叶斯的分类器的分类性能,而且与Rotation Forest和AdaBoost等组合方法相比,在大部分数据集上都具有更高的分类准确率.     

C逆编译系统的中间语言的一种优化表示方法

数据类型的重新定义、控制流恢复和自定义函数或结构体的识别是结构化语言逆编译过程中的难点,以往研究多采用改进汇编语言的数据类型表示和增加自定义函数或结构体的特征量的方式来优化逆编译结果。使用中间语言抽象表示逆编译后得到的汇编语言的语言形式,并设计了一种新的逆编译模式,一定程度上提升了逆编译结果的识别率、可读性和完整性。