面向政府信息系统的网络安全风险评估服务

我国电子政务产生于20世纪80年代,经历了2006年"电子政务务实年"的快速推进,已经开始逐渐成熟,可是随着网络的逐渐普及以及部分政府信息系统设计的不规范,导致暴露在外界的安全风险日益严峻,该文通过研究现今政务系统安全风险,对系统的风险评估服务提出了一些建议,希望能起到抛砖引玉的作用。     

贫瘦煤模拟海水催化热解特性的研究

贫瘦煤地下催化气化过程无法使用固体催化剂,因此要研究廉价的液体催化剂。 为 了探索海水作为煤炭地下气化廉价气化剂的可行性,了解其中的NaCl组分对煤热解和气化 过程的催化作用,以3% 的NaCl溶液(模拟海水)作为催化剂,选取了块度约6cm的陕西王 斜煤矿贫瘦煤进行热解实验,测定了煤块内外升温速率和热解产物焦油的组成,研究了催 化剂对半焦孔结构的影响。 NaCl 催化剂负载量为 0.49% 和 0.53% 的大尺度煤块在 350℃~650℃温度段活化能与原煤相比分别降低39% 和45% ;催化热解焦油中苯系物含 量增加7.8% ,烃类含量煤样Ⅰ减少14.9% 、煤样Ⅱ减少32.4% ;催化热解煤焦的比表面积 显著大于非催化热解的煤焦;热解焦中—OH 键和* *C* *O 键的含量,煤Ⅱ焦<煤Ⅰ焦<原 煤。 结果表明:块状贫瘦煤热解过程中温度传递具有滞后性,海水对煤热解和气化过程有 一定的催化作用。     

酵母菌促进单核细胞增生李斯特氏菌的生长

为了缩短单核细胞增生李斯特氏菌(单增李斯特氏菌)的前增菌时间,提升检测效率,本研究将酵母菌(ATCC9763)作为一种生长促进剂加入到单核细胞增生李斯特氏菌的前增菌培养基(LB1)中,结果表明添加适量的酵母菌可以使单增生李斯特氏菌的生长速度提升近100%,并且这种促进作用与培养过程中酵母菌的接种量、培养基的溶氧量以及培养方式密切相关。根据酵母菌的生长特性分析,这种促进作用产生的原因很有可能是由于酵母菌在生长过程中发酵分解了培养基中的糖类等营养物质,改善了单增李斯特氏菌的营养条件,从而提高了单增李斯特氏菌的繁殖速度。本研究为缩短单增李斯特氏菌检测的富集培养时间,提高检测效率奠定了很好的基础,同时也侧面提示我们要关注发酵类食品遭受单增李斯特氏菌污染的食品安全风险。     

一种基于ARMA-BP组合模型的电压偏差预测方法

国内许多变电站建立了电能质量的预测与预警机制,以应对日益严重的电能质量问题,其中电压偏差最为严重。针对预测模块中电压偏差预测算法的缺失,结合配电网的运行状态,提出了一种基于ARMA-BP组合模型的电压偏差预测方法。针对单一时间序列方法的不足,将时间序列和人工神经网络的算法结合起来。通过分析上海某变电站的电压偏差数据特征,首先采用时间序列的方法建立ARMA模型。然后采用BP人工神经网络的方法对ARMA模型预测值与原始数据之间的残差值进行拟合预测,最终得到2种模型预测所得累加值的结果。研究结果表明了所提方法的有效性。     

大口径多维调整反射镜架的设计及精度分析

设计了一种能够满足大光斑激光传输的大口径的激光反射镜架,给出满足多维调整使用要求的设计方案,分析了调整架的理论精度、实际精度,分析了误差产生的原因,并根据使用要求对调整架进行了精度设计,进行符合实际的精度分配,使设计满足使用和加工的要求。     

加强计算机终端信息安全的两种解决方案

目前,各种信息安全问题的不断发生,证实了操作系统和信息安全管理已不能适应信息私密性与完整性的要求,并且大多数安全问题发生在单位内部.因此,人们越来越意识到终端信息安全的重要性.针对计算机终端安全问题,总结并提出了两种主要的解决方案:一是基于可信平台模块的终端信息安全体系结构;二是操作系统安全信息防护体系的设计.这两种解决方案根据各自特点,满足不同用户的需求,共同构建计算机终端安全防护体系.     

基于可信计算的计算机安全防护体系设计

当今,计算机终端操作系统已经不能满足信息私密性和完整性的要求。纯软件的解决方案不能从本质上解决终端信息安全问题。据此,可信计算组织成立并发布了解决方案及相关规范。参考这些规范,利用现阶段计算机的相关资源,研究并设计了基于硬件PCI卡和软件协议栈的结合来构建稳固的计算机安全防护体系。     

构建高校教师三位一体化的培训体系

我国高校面临着教师数量和质量的双重压力.优质教育的关键在于教师的质量.高校面临目前教师队伍建设中存在的问题,要建立一支素质优良、结构合理,相对稳定的教师队伍,除了补充新教师外,还要促进教师培训模式多元化,构建有效的培训内容,逐步建立完善的高校教师培训的保障机制,组建一个三位一体化的教师培训体系,从而实现培训目标,使培训有效化.     

浅论食品添加剂的安全性

介绍了食品添加剂的定义、分类和作用 ,分析了国内外食品添加剂的现状、发展前景及存在的问题 ,综述了食品添加剂的安全性问题及监督管理办法。     

基于分区列表的增量闭合高效用模式挖掘方法

为减少构建效用列表的数量和占用的内存,在时间和空间方面提高挖掘性能,提出增量闭合高效用挖掘算法(incremental closed high utility mining, ICHUM),从增量数据集中有效地挖掘闭合高效用项集。此算法提出一个增量分区效用列表结构,该结构仅通过一次数据库扫描即可构建和更新列表,更有效地处理增量数据。在构造此列表结构的过程中,算法还应用有效的融合修剪策略,从而减少无效列表的构建数量。在各种数据集上的试验结果表明,与对比算法相比,该算法减少了30%的运行时间和33%的内存消耗,具有一定的可扩展性。