智慧标识网络服务机理研究进展及安全性分析

随着互联网规模的不断扩大以及应用场景的多元化,传统网络无法很好地满足新业务的动态多样化需求,因此国内外对未来网络展开了深入研究.本文首先介绍了未来互联网体系架构的研究现状.其次,介绍了具备"三层、两域"特征的智慧标识网络(Smart Identifier NETwork,SINET)体系架构,然后重点阐述了SINET服务机理在服务的命名与解析、路由机制、服务缓存、移动性、传输控制机制、可扩展性、绿色节能等关键技术方面取得的研究进展,并进一步详细分析了SINET服务机理的安全性.最后总结了SINET面临的挑战,对SINET服务机理在大规模场景部署中可能存在的问题做出讨论.     

基于1D CNN与XGBoost的恶意代码纹理检测

恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97％.     

一种用于水声材料设计的动态参数测试方法

针对提高水声材料设计中动态参数输入精度的问题，提出了一种复杨氏模量及泊松比准确测试方法。对于复杨氏模量测试，通过将Williams-Landel-Ferry(WLF)方程引入到Havriliak-Negami(H-N)模型中，采用信赖域反射算法对未知参数进行拟合得到材料参数宽频域主曲线。对于泊松比测试，根据同一材料不同形状因子表观杨氏模量之比与泊松比存在唯一量化关系的特性，仅通过两种不同形状因子试样的准静态有限元模拟，获得表观杨氏模量比值与泊松比量化曲线。因此，根据橡胶样品表观杨氏模量测试结果，可以直接利用局部加权回归获得其泊松比。最后，将前述材料制成直径为55 mm、厚度为50 mm的声管样品，放置在水声管中进行吸声系数测试。同时，把橡胶的复杨氏模量和泊松比的测量结果输入到水-橡胶-水分层介质模型中进行吸声系数计算。结果表明两者吻合，验证了上述测试方法的正确性和有效性。     

掺钪AlN材料特性及HBAR器件性能研究

该文基于掺钪AlN薄膜制备了高次谐波体声波谐振器(HBAR),研究了钪(Sc)掺杂浓度对AlN压电薄膜材料特性及器件性能的影响。研究表明,当掺入Sc的摩尔分数从0增加到25%时,压电应力系数e₃₃增加、刚度 下降,导致Al₁-_xSc_xN压电薄膜的机电耦合系数 从5.6%提升至15.8%,从而使HBAR器件的有效机电耦合系数 提升了3倍。同时,当Sc掺杂摩尔分数达25%时,Al₁-_xSc_xN(x为Sc掺杂摩尔分数)压电薄膜的声速下降13%,声学损耗提高,导致HBAR器件的谐振频率和品质因数降低。     

浅析建筑工程造价的动态管理与成本优化控制

住宅需求量不断增大的客观形势,使建筑业的经济地位逐步提升.动态管理工程造价是控制建筑成本的重要措施,有利于各类资源使用量和工期的缩减.为实现企业效益最大化奠定基础,极大地提升了企业的市场竞争力.本文主要分析了建筑工程造价动态管理概况以及具体的动态管理与成本优化控制措施,以作借鉴.     

基于危险场的关节机器人实时避障控制

改进危险场计算公式,求得机器人工作空间动态危险场的积分解析解。计算中考虑机器人与障碍物之间的相对速度,建立障碍物连体坐标系,简化计算过程。针对关节机器人提出一种基于速度控制的避障算法,该方法将危险场得到的期望规避角速度反馈至基于转置雅可比矩阵逆运动学算法,并通过危险场的值对控制策略的标志位进行修改,使得机械臂具有任务终止与恢复能力。最后,通过数值仿真及与经典危险场方法进行对比表明了提出方法的有效性。