江苏省大中型水库开发占用遥感监测研究

利用高分遥感影像数据,结合地面调查,对江苏全省10座典型大中型水库2012-2016年管理范围内开发占用开展动态监测,分析2016年江苏省水库开发占用现状,研究2012-2016年库区占用变化特点。结果表明:1)江苏省大中型水库开发占用共计3174处,占用水库管理范围面积6 851.6万m~2,其中,农业生产类4 980.4万m~2,占全部占用面积的72.7%,水库开发占用以农业生产为主。2)从变化情况看,3个年度监测变化面积下降25.8%,基础设施、城乡居住、商业开发等减少明显,水利建设增加,农业生产逐年增加,工矿企业年度增加保持稳定。通过高分遥感开展库区开发占用动态监测,能够快速、准确地掌握水库开发占用现状及变化情况,对于水库的监管是一种高效、先进的技术手段,可为水库的管理、保护、规划及法规的制定提供基础数据和技术手段支撑。     

江苏省大中型水库管理范围开发占用遥感监测研究

利用高分遥感,结合地面调查,对江苏全省10座典型大中型水库2012-2016年管理范围内开发占用开展动态监测,分析2016年江苏省水库开发占用现状,研究了2012-2016年库区占用变化趋势。结果表明：（1）水库开发占用共计3174处,占用水库管理范围面积6851.6万m2。其中,农业生产类4980.4万m2,占全部的72.7%,江苏省大中型水库开发占用以农业生产为主。（2）从变化趋势来看,三次年度监测变化面积下降25.8%,基础设施、城乡居住、商业开发等减少明显,水利建设增加,农业生产逐年增加,工矿企业年度增加保持稳定。（3）通过高分遥感开展库区开发占用动态监测,对于水库的监管是一种高效、先进的技术手段,为水库的管理、保护、规划和法规的制定提供基础数据和技术手段支撑。     

广东省大中型水库水质遥感监测系统的建立与应用

广东省大中型水库水质遥感监测系统的构建能够应对宏观、动态、快速监测水库水环境的需求,为水环境保护提供信息支持。介绍系统总体结构及工作技术流程并阐述了系统构建的关键技术。系统采用配置文件、菜单驱动及公共数据池交互的总体构架,基于ArcEngine及PCI\|EASI的组件式二次开发方式集成GIS和RS两部分功能,结合水质遥感物理分析模型,实现图像预处理、水质遥感自动反演、水质信息分类统计分析等功能。该系统在广东省大中型水库水质遥感监测的业务化运行中起到了良好作用。     

基于模糊综合评判的目标识别效果评估

针对目标识别效果评估,选取了评估指标及测度方法,使用模糊综合评判建立了一种开放的评估模型,该模型可以给出客观、定量化的评估结果,最后结合实测数据完成了仿真。     

基于多层模糊综合评估的隐私保护效果评估方法

针对由单一数据层面进行隐私保护效果评估无法刻画网络环境整体隐私保护效果的问题,借助模糊综合评估方法,从数据全生命周期凝练隐私保护效果影响因子,通过分区块、多层次地模糊综合评估,并依据数据隐私差异确定各因子与各区块权重,综合计算得到网络环境整体隐私保护效果评估结果。实例分析表明,该方法可行有效。     

大中型水库动态抗暴雨能力研究与应用

智慧水利“四预”功能体系是推进水利高质量发展的主要实施路径之一。基于已有的研究成果,结合主流信息技术,以周公宅水库为例,进行大中型水库动态抗暴雨能力研究与应用。结果表明：基于多源数据汇聚,通过大中型水库动态抗暴雨能力智能分析模型研究、业务应用系统的搭建,可实现大中型水库抗暴雨能力的动态智能计算分析及便捷查询展示,提高抗暴雨能力计算精细度,扩大水库抗暴雨能力的应用范围。研究成果可为水库及流域“四预”体系建设添砖加瓦,为防汛研判、会商决策等提供支撑。     

基于层次分析法的网络攻击效果评估方法研究

网络攻击效果评估的研究是一个非常复杂的课题。层次分析法(AHP)是将模糊问题从定性转化为定量分析的有效工具,文章将AHP方法应用于网络攻击效果的评估中,在构建攻击效果评估层次结构模型的基础上,建立了判断矩阵,求出了各项评估指标的单项和综合权重,最后提出并分析了两种网络攻击效果的评估方法。     

模糊综合评价模型在网络系统安全性评估中的应用研究

本文研究了运用模糊综合评估模型对网络系统安全性进行评估的应用方法,较好地解决了评估的模糊性,也在一定程度上解决了从定性到定量的难题。     

基于广义运算网络攻击效果模糊评估模型

提出了一种新的基于模糊评判的多层次网络攻击效果评估模型。该模型以攻击目标为依据,分析网络攻击效果的影响因素,建立相应的因素树,用抛物线型的隶属函数确定模糊矩阵,并针对因素树的不同层次分别采用适当的广义运算,弥补了已有评估模型在数据处理方面采取单一运算的不足,令评估结果更易于全面、准确地反映网络攻击效果的特征。     

陕西省大型水库实时监测预警系统应用实践

水库信息化建设是实施水库科学合理的兴利调度与防洪调度一条重要途径。陕西省大型水库实时监测预警系统建设,在一定程度上缓解陕西省水资源短缺、洪旱灾害严重、生态环境恶化等问题。系统由资源整合层、应用支撑平台层、应用表示层组成。本文介绍了于系统的网络结构、体系框架及应用实践。     

大中型沼气工程的监控预警系统设计

为了实现大中型沼气工程的高效管理和安全运行,本文设计了基于PLC为控制核心的智能化统一在线监控预警系统,构建了运行状态及关键参数分级预警、信息数据的实时监测、分析与预警,有线与无线融合的数据传输网络等,可服务于沼气工程日常运行管理与维护.又细化了沼气工程安全模式,促进了沼气工程的高效、安全、稳定的运行.     

大中型企业网络设计与规划概述

网络给企业带来了种种便利和新的商机,通过网络企业不仅仅更快得到产品及技术方面的最新资讯,并且带来了更为广阔的市场。对于大中型企业来说,架设一个属于自己的Intemet网站,使外界通过网络了解企业,从而进一步通过网络实现企业的电子商务,已经成为当代企业的必经之路。     

InTouch在大型醋酸纤维生产监控中的应用

为了统计工厂能耗和电能质量,以便更高效地利用资源,实现节能减排,以某醋酸纤维公司能源管理系统为背景,研究了InTouch组态软件在醋酸纤维生产监控的应用。分别给出了该能源管理系统的结构以及组态画面层次,并对组态过程中的关键技术进行了深入分析,开发了基于InTouch的生产监控系统。该系统使操作人员能更好地了解生产状况,减少人力成本,从而为电能质量的分析提供了历史数据和运行曲线,进一步提升了工厂的自动化程度。     

摄影摄像课程教学评价方法的探析

摄影摄像课程教学中所存在的问题日益显现出来,归根结底为教学评价方法上存在弊端。本文主要从以下三个方面进行了阐述:现有教学评价方法存在的问题,教学评价的理解及对教学评价方法的探析。其中对教学评价方法的探析是本文主要论述点。     

大中型数据库管理系统性能差异比较分析

文章主要介绍了SQL Server 2000的体系结构、安全模式、管理数据库文件的方法、数据的转换、备份、还原和复制以及Transact-SQL语言设计技术。叙述了应用系统存储过程和触发器来保证数据间的完整性和一致性的实现过程。重点对SQL Server数据库底层的配置、管理数据、性能优化和安全性管理进行详细阐述。最后,通过以上学习,将SQL Server 2000和oracle数据库的性能进行了比较,总结出它们各自的特点。目前,在数据库的实际应用领域中,很多数据库管理都还存在一定的问题,导致数据库性能较差。研究此课题对于数据库系统选择和应用有一定意义。     

不同氮肥处理对小麦生育后期旗叶生理活性的影响

对不同生育时期追施氮肥与超高产小麦生育后期旗叶生理活性的变化进行了研究。结果表明：在后期生长过程中,小麦旗叶超氧化物歧化酶（ＳＯＤ）活性、叶绿素含量总体呈现下降趋势,膜脂过氧化产物丙二醛（ＭＤＡ）含量、外渗电导率总体呈现上升趋势。中后期适量追肥可抑制叶绿素的降解,使植株体内保持高水平的保护酶活性,降低后期细胞膜脂过氧化水平,延长叶片的功能期。     

旱作水稻生长期不同覆盖方式的农田N素平衡评估

通过田间小区试验,研究了盖秸、盖膜、秸秆和地膜双覆盖、裸地4种旱作覆盖方式与常规灌溉方式对水稻生长期间农田N素平衡的影响。结果表明:除旱作盖膜处理的农田N素平衡为负增长外,其余处理均为正增长,农田N素的增加量达22.62~53.30kg hm-2,不同处理间的差异表现为旱作盖秸>旱作盖秸膜>常规灌溉>旱作裸地。     

大型高能物理计算集群资源管理方法的评测

高能物理数据由物理事例组成,事例之间没有相关性。可以通过大量作业同时处理大量不同的数据文件,从而实现高能物理计算任务的并行化,因此高能物理计算是典型的高吞吐量计算场景。高能所计算集群使用开源的TORQUE/Maui进行资源管理及作业调度,并通过将集群资源划分成不同队列以及限制用户最大运行作业数来保证公平性,然而这也导致了集群整体资源利用率非常低下。SLURM和HTCondor都是近年来流行的开源资源管理系统,前者拥有丰富的作业调度策略,后者非常适合高吞吐量计算,二者都能够替代老旧、缺乏维护的TORQUE/Maui,都是管理计算集群资源的可行方案。在SLURM和HTCondor测试集群上模拟大亚湾实验用户的作业提交行为,对SLURM和HTCondor的资源分配行为和效率进行了测试,并与相同作业在高能物理研究所TORQUE/Maui集群上的实际调度结果进行了对比,分析了SLURM及HTCondor的优势和不足,探讨了使用SLURM或HTCondor管理高能物理研究所计算集群的可行性。     

Supporting Scalable Performance Monitoring and Analysis of Parallel Programs

Tools for performance monitoring and analysis become indispensable parts of programming environments for parallel computers. As the number of processors increases, the conventional techniques for monitoring the performance of parallel programs will produce large amounts of data in the form of event trace files. On the other hand, this wealth of information is a problem for the programmer who is forced to navigate through it, and for the tools that must store and process it. What makes this situation worse is that most of the time, a large amount of the data are irrelevant to understanding the performance of an application. In this paper, we present a new approach for collecting performance data. By tracing all the events but storing only the statistics of the performance, our approach can provide accurate and useful performance information yet require far less data to be stored. In addition, this approach also supports real-time performance monitoring.