信息技术在互联网中的应用探讨

网络通信技术不断创新,网络充分发展,整个社会都进入到共享资源的时代,信息化发展十分明显。不过因为网络本身具有开放的特征,资源的泄露和更改变得十分普遍,并且,网络随时遭受硬件伤害和病毒侵害的可能,使得安全长期得不到稳定保证,本文对网络环境下几种主要的安全问题进行剖析,并强调信息技术的重要性。     

渣油悬浮床加氢分散型Mo催化剂硫化程度的XPS分析

 在渣油悬浮床加氢分散型Mo催化剂前体的硫化过程中，采用X射线光电子能谱法(XPS)分析了催化剂表面的硫化状况，并对XPS谱图进行了拟合处理。结果表明，分散型Mo催化剂前体的硫化主要形成了四配位MoS2晶体。在100℃硫化条件下，分散型Mo催化剂前体硫化产物中，Mo4+约占全部Mo物种的81.62%（摩尔分数），表面Mo活性组分硫化率为68.94%，硫化产物中有效S含量为73.06%（摩尔分数）；在300℃硫化条件下，产物中有效S含量为77.93%，表明在渣油悬浮床加氢工艺过程中，提高反应温度更有利于对分散型Mo催化剂前体的预硫化。     

一种实用的Gabor滤波器组参数设置方法

Gabor滤波器的参数设置是Gabor特征提取过程中的一个重要问题。文中针对现有方法(实验法和优化法)的优缺点，提出一种实用的Gaobr 滤波器组参数设置方法，该方法根据Gabor特征与滤波器方向参数之间具有垂直关系的性质，人为确定方向参数。在每个特定方向，以滤波器的频率带宽参数为指导，基于Fisher准则，进行最佳单Gabor滤波器的设计。确定的滤波器组在性能上是接近最优的，同时算法实现简单，具有较好的实用性和数据相关的特点。在车辆检测和车型识别两类实验中验证了文中方法的有效性和可行性。     

基于Gabor滤波器和特征加权的红外图像识别

针对红外图像边缘模糊、噪声较多的特点,文中提出一种新的基于Gabor滤波器和特征加权的红外图像识别方法。该方法利用Gabor滤波器的多尺度特性对红外图像进行特征抽取,然后根据Gabor特征矢量中邻近分量的离散程度对其自身进行加权。通过对三种不同类型的红外车辆进行识别测试以及与传统的方法进行比较,结果表明Gabor特征矢量经过加权处理后,能够有效降低红外图像识别的错误率,增强鲁棒性。     

基于稀疏表征的可见光和近红外光人脸图像融合快速识别算法

近年来,融合可见光和近红外光的人脸图像特征识别成为一个研究热点。对该领域中的快速人脸识别技术进行研究,并给出了一个具体的实现方案。该方案主要包括以下3种技术:原始样本的下采样;基于稀疏表征原理,选取测试样本的M近邻来代替原始训练样本;加权决策融合。在CSIST人脸库上的实验结果表明,和同类算法相比,所提算法在识别率和计算速度上均有提高。     

深度Q学习的二次主动采样方法

实现深度Q学习的一种方式是深度Q网络（Deep Q-networks,DQN）.经验回放方法利用经验池中的样本训练深度Q网络,构造经验池需要智能体与环境进行大量交互,这样会增加成本和风险.一种减少智能体与环境交互次数的有效方式是高效利用样本.样本所在序列的累积回报对深度Q网络训练有影响.累积回报大的序列中的样本相对于累积回报小的序列中的样本更能加速深度Q网络的收敛速度,并提升策略的质量.本文提出深度Q学习的二次主动采样方法.首先,根据序列累积回报的分布构造优先级对经验池中的序列进行采样.然后,在已采样的序列中根据样本的TD-error（Temporal-difference error）分布构造优先级对样本采样.随后用两次采样得到的样本训练深度Q网络.该方法从序列累积回报和TD-error两个方面选择样本,以达到加速深度Q网络收敛,提升策略质量的目的.在Atari平台上进行了验证.实验结果表明,用经过二次主动采样得到的样本训练深度Q网络取得了良好的效果.     

MIME 邮件结构格式分析

在简介RFC822标准的基础上,对照RFC822标准的定义,分析了多用途Internet邮件扩展（MIME）报文中增加的MIME版本、内容类型、传输编码格式、内容ID和内容说明等5个新的头域。并针对RFC822指定邮件消息必须是ASCⅡ字符,讨论了数据转换中MIME定义的可打印编码和64基编码2种编码技术,给出了可打印编码应遵守的5条规则及其解码函数,64基编码时使用的ASCⅡ的65字符子集和编码算法,及其解码函数。     

响水涧抽水蓄能电站水泵水轮机洛桑模型验收试验

本文介绍了安徽响水涧抽水蓄能电站在瑞士洛桑中立PF3试验台进行水泵水轮机模型验收试验的有关情况,并对验收试验主要结果进行了分析。     

ZL助滤剂在氨碱法纯碱生产中的工业应用试验

介绍了ＺＬ助滤剂在大规模氨碱法纯碱生产中的应用试验情况,结果表明ＺＬ助滤剂的应用,可明显降 低生产成本,提高作业水平。