面向入侵检测的网络安全监测实现模型

本文提出了一种面向入侵监测的网络安全监测模型,它由数据采集、决策分析和分析机三个独立的部分以层次方式构成,能够对已知的网络入侵方式进行有效地实时监测。文章给出了基于安全分析机概念和安全知识表达方法,并对扫描（scan),terdrop,land等常见攻击方式进行了特征刻划,此外,论文还对安全监测系统设计中应当考虑的问题,如报警问题进行了讨论。     

虚拟化桌面在医院信息系统第三方运维中的应用

随着医院的业务系统越来越多,系统运行过程中遇到的问题和新的需求也在不断增加,需要各系统的运维工程师能够及时对反馈的情况进行处理,而不断更换的运维工程师和接入内网的个人电脑,导致医院内网环境存在数据泄露和被恶意代码侵入的隐患.利用虚拟化桌面进行运维,能够将运维环境与医院内网完全隔离,有效解决以上问题,在实际工作中取得了比...     

井下给煤机监控系统的开发

以振动给煤机为研究对象,根据矿井生产中存在的胶带机运量不稳定等问题,设计了基于给煤量反馈的井下给煤机监控系统,进而可实现胶带机平稳、高效、安全地运行.该系统通过煤量反馈形成闭环,实现煤量的自动控制,并可根据煤仓中的煤位高低和胶带机的工作状况,实现给煤机的自动停启及报警.     

泡沫铝填充在轿车B柱中的侧面耐撞性研究

为了提高轿车侧面耐撞性,设计耐撞性能强的B柱成为主要课题之一.目前的优化方法很难将B柱侵入量和侵入速度同时控制在理想范围内.因此,提出泡沫铝材料填充在汽车B柱内代替B柱加强板的方法,缓冲侧面碰撞冲击.通过建立泡沫铝有限元模型与材料特性分析,确定仿真泡沫铝主要材料参数.进而根据中国新车评价规程C-NCAP要求,建立轿车整车侧面碰撞有限元模型,采用LS-DYNA软件进行仿真分析.结果表明,泡沫铝填充后的B柱侵入量和侵入速度都有明显降低.泡沫铝材料塑性变形和整体弯曲变形能够吸收1.51kJ的能量,是B柱加强板的3倍.填充泡沫铝前后仿真结果表明,轿车B柱填充泡沫铝是一种提高轿车侧面耐撞性的方法.     

提升品质 维护秩序——对地市电力市场工作的认识

科学发展观的提出和落实，以及社会发展滞后于经济发展的客观存在，给电力市场工作带来新的机遇和问题。保护企业权益安全、实现增收提效，应更加自觉地做好电力市场工作。     

Sn对中频感应熔铸轮毂用Al-22Si-Cu合金组织演变的影响

通过中频感应熔铸方式制备了不同比例Sn元素的轮毂用Al-22Si-Cu合金,通过实验测试的手段分析了Sn含量对铝合金组织演变的影响。研究结果表明:在铝合金中形成了许多无序形态的树枝状组织。没有加入Sn元素下,铝合金内形成了间距为10.12μm的SDAS;加入Sn元素下,铝合金发生了二次枝晶间距降低。没有加入Sn元素时,在铝合金基体中产生了许多大尺寸的片形共晶硅。对加入1.2%的Sn下铝合金形成了更细小的共晶硅,依然呈片层形态,但片层尺寸明显减小,形成了许多椭圆形态的共晶硅。Al-22Si-Cu-1.2Sn铝合金内除存在α(Al)与Si之外,还生成Al₂SiSn初生相,初生相和Al₂SiSn相形成了相同的晶胞参数。     

大截面超长距离电缆敷设技术研究与应用

随着科技进步,大截面超长距离电缆应用日益普及.文章从敷设特点、牵引方式、控制方式等方面对其敷设技术进行了系统研究,并在施工中实施验证。     

长螺旋钻孔泵压混凝土振插钢筋笼施工工艺

介绍了长螺旋钻孔泵压混凝土振插钢筋笼施工工艺原理、施工方法及其特点,指出长螺旋钻孔中心泵压混凝土振插钢筋笼施工工艺是一种噪音小、无污染、施工机械化程度高的新型工艺,以推广该施工工艺。     

静态存储器保持状态下几种不同漏电流压制技术的漏电流拆分式分析

SRAM standby leakage reduction plays a pivotal role in minimizing the power consumption of application processors.Generally,four kinds of techniques are often utilized for SRAM standby leakage reduction: V_dd lowering（VDDL）,V_ss rising（VSSR）,BL floating（BLF） and reversing body bias（RBB）.In this paper,we comprehensively analyze and compare the reduction effects of these techniques on different kinds of leakage.It is disclosed that the performance of these techniques depends on the leakage composition of the SRAM cell and temperature.This has been verified on a 65 nm SRAM test macro.