浅谈建筑施工安全管理

1 引言 安全生产"责任重于泰山",坚持把人民群众的生命安全放在第一位.房屋建筑是南建筑工人的手工劳作及机械技术共同配合完成的工作,而良好的安全防护管理工作是施工顺利进行的保障与前提.但近年来,我国房屋建筑施工中出现的安全事故案例呈上升势头,建筑安全形势还比较严峻,建筑工地上一般隐患普遍存在,重大安全隐患也能时常发现,这说明我们在建筑施工中安全管理工作还有很大的不足,本文主要阐述在房屋建筑施工中容易出现的安全隐患及相应的安全管理措施.     

Rootkit木马隐藏技术分析与检测技术综述

对Rootkit技术和Windows操作系统内核工作流程作了简要介绍,对Rootkit木马的隐藏技术进行了分析,内容包括删除进程双向链表中的进程对象实现进程隐藏、SSDT表内核挂钩实现进程、文件和注册表键值隐藏和端口隐藏等Rootkit木马的隐藏机理,同时还对通过更改注册表和修改寄存器CR0的写保护位两种方式屏蔽WindowsXP和2003操作系统SSDT表只读属性的技术手段做了简要分析。最后对采用删除进程双项链表上的进程对象、更改内核执行路径和SSDT表内核调用挂钩3种Rootkit隐藏木马的检测技术作了概要性综述。     

C5.0算法在RoboCup传球训练中的应用研究

针对于RoboCup比赛中出现的传球精度不够准确的问题,通过对决策树学习方法的探讨,该文提出了一种用于RoboCup仿真球队中Agent学习传球技能的一种决策树方法。将C5．0即ID3的改进算法应用到Agent传球能力的训练中,它使得Agent能够根据场上的具体情况,把球成功传给队友。Agent在得到球的控制权之后,首先确定传球成功率最大的球员,然后并不直接执行传球的动作,而是调整Agent自身的准备动作以达到传球的最佳状态,最后进行传球的行为。仿真结果表明,该方法有效地提高了Agent的传球能力。     

基于机器学习算法的Android恶意程序检测系统

对于传统的恶意程序检测方法存在的缺点,针对将数据挖掘和机器学习算法被应用在未知恶意程序的检测方法进行研究。当前使用单一特征的机器学习算法无法充分发挥其数据处理能力,检测效果不佳。文中将语音识别模型与随机森林算法相结合,首次提出了综和APK文件多类特征统一建立N-gram模型,并应用随机森林算法用于未知恶意程序检测。首先,采用多种方式提取可以反映Android恶意程序行为的3类特征,包括敏感权限、DVM函数调用序列以及OpCodes特征;然后,针对每类特征建立N-gram模型,每个模型可以独立评判恶意程序行为;最后,3类特征模型统一加入随机森林算法进行学习,从而对Android程序进行检测。基于该方法实现了Android恶意程序检测系统,并对811个非恶意程序及826个恶意程序进行检测,准确率较高。综合各个评价指标,与其他相关工作对比,实验结果表明该系统在恶意程序检测准确率和有效性上表现更优。     

Q学习算法在RoboCup带球中的应用

机器人世界杯足球锦标赛(RoboCup)是全球影响力最大的机器人足球比赛之一,而仿真组比赛是其重要的组成部分。鉴于带球技术在仿真组比赛中的重要性,我们将Q学习算法应用于带球技术训练中,使智能体本身具有学习和适应能力,能够自己从环境中获取知识。本文描述了应用Q学习算法在特定场景中进行1vs.1带球技术训练的方法和实验过程,并将训练方法应用于实际球队的训练之中进行了验证。     

当量摩擦系数测试装置设计

在日常生活及工业中,摩擦作为所有材料的基本性能之一,对材料的应用有着重要的影响。为了把不同形状、不同接触情况的两构件间的摩擦力或摩擦力矩计算公式简化而引入摩擦系数的当量值,即"当量摩擦系数"。文章对当量摩擦机理进行了简要分析,设计了一款基于绞盘法测量当量摩擦系数的装置,合理、可靠地得到了当量摩擦系数与摩擦系数f之间的具体关系。     

驮英水库导流泄洪隧洞出口边坡三维极限平衡分析

驮英水库导流泄洪隧洞出口边坡岩体结构面相对较发育,边坡上游侧存在层间软弱夹层,下游侧近顺向坡,具有潜在失稳威胁。以该边坡为研究对象,构建三维模型,考虑边坡控制性结构面及可能组合的滑动形式,切割潜在滑坡体,经三维极限平衡分析表明,部分潜在滑坡体的安全系数低于规范标准。通过适宜的支护措施,可保证边坡稳定性。