Web安全技术

互联网的发展使人们意识到网络安全的重要性，Web安全已成为电子商务应用主要考虑的问题。本文综述了互联网的安全问题，电子商务应用中Web安全的关键技术。     

基于微分压缩感知的图像去模糊技术研究

尽管图像去模糊是一个病态问题, 但是只要对需要恢复的图像作适当的假设就能得到唯一的稳定解。考虑了一个缺乏先验条件的图像去模糊问题, 从而将图像的恢复转换为一个盲去卷积问题。作为一个特殊的应用, 现有文献大多集中在受到大气扰动影响的短曝光图像的重建问题。大气扰动会使得光波产生随机偏离, 从而使得光学系统的PSF产生随机变化。一种处理办法是采用自适应方法, 如Shack-Hartmann干涉计。在该系统中, 光波重建的准确率与干涉计所采用的透镜数成正比, 从而使得计算非常复杂。采用微分压缩感知的方法, 可降低透镜的数目, 从而使得计算的复杂度大大降低。另一方面, 利用压缩感知理论, 降采样不会造成数据的丢失, 从而使得光波重建的准确率能够与常规方法相同。仿真表明, 采用微分压缩感知的方法能够准确地实现光波的重建, 大大提高了系统的效率。     

基于稀疏表示的信号DOA估计

将信号DOA的估计问题转换为一个联合稀疏表示的求解问题.通过对接收数据矩阵的奇异值分解实现各时间和频率快拍数据的联合;然后通过求解一个平滑l0范数稀疏约束的联合优化问题实现信号源DOA的估计.基于稀疏表示的信号DOA估计方法不仅能够有效地减少数据量,而且具有以下优点:更好的抗噪声性能、更高的计算效率、适用于相关和非相关信号.通过与其他DOA估计方法的比较,表明了该方法的有效性和优越性.     

历史照亮今天——浅谈我国幼儿园课程改革

通过追述历史寻找我国幼儿园课程改革在历史中获得的启示与经验,并对当今幼儿教育课程改革的现状以及遇到的问题作了历史性探讨,认为我国幼儿教育课程改革的成就与历史上持续不断的课程改革一脉相承,是一个从模仿西方课程模式到寻找中国特色的过程,其目标是一切为了儿童的发展。     

浙江省能源效率的测度及影响因子分析

该文以浙江省11个地级市为研究对象,利用数据包络方法测度了其在1995-2008年间的能源效率值,并结合各产业能源消耗量对能源效率变化的影响做出经济解释;随后运用灰色关联分析方法对省内能源效率的影响因子进行排序,结果表明产业结构和市场化水平是主要影响因子;最后提出相关政策建议。     

一种基于P2P分层结构的网格资源发现模型

网格资源发现是网格研究中的重要组成部分,随着P2P网络的兴起,许多新的概念和研究方向为网格研究提供了思路.该文在分析了现有网格资源查找方式不足的基础上,提出了一种基于P2P分层结构的网格资源发现模型.模型针对网格资源的特点引入了本体和语义相关度概念,在此基础上将网格资源进行分层管理,并借鉴了iVCE体系结构,提出了本体共同体的概念从而较好解决了虚拟组织内节点的动态自组织问题,较好实现了网格资源的聚合以及动态增减问题.     

西江归槽洪水研究展望

西江流域由于大量兴建堤防工程导致洪水归槽,改变了原天然河道的洪水槽蓄关系,使得用于防洪规划和洪水灾害风险评估的洪水序列失去了一致性。目前洪水归槽问题研究主要集中在出槽洪水的归槽还原计算方面,对于干支流洪水与区间洪水的遭遇考虑不足,对洪水发生变异的成因及非一致性洪水的频率计算方法也缺乏系统性的研究。建议采用水文变异诊断系统对西江流域的水文要素进行变异分析,以识别其时空变异规律;研制西江中下游干支流洪水及区间暴雨洪水的多输入单输出概念性水文模型,以模拟其洪水形成过程;提出基于MISOCHM模型的非一致性洪水频率计算方法、基于HHT变换的非一致性洪水频率计算方法,以推求变化环境下河道断面的洪水频率分布,并结合西江流域防洪规划评价西江堤防现状和未来的防洪能力。其研究成果不仅对变化环境下的水循环和水安全研究具有重要的理论意义,而且对于流域防洪规划和洪水灾害风险评估具有重要的实际应用价值。     

基于GUI的网箱推进电机矢量控制系统仿真

在养鱼用网箱永磁电机调速优化控制的研究中,节能环保型自航式网箱采用永磁同步电机作为推进电机,对永磁电机调速功能进行了研究.传统的控制器受环境温度等影响较大,不适应在相对恶劣的水域环境中工作.为提高系统的柔性和精度,采用了集功率开关器件和驱动电路于一起的IPM作为主功率模块,高数字处理器DSP为控制器,采用速度电流双闭环控制,运用矢量控制思想,设计了一套数字化的控制系统.为更好地验证其调速性能并为设计提供更合理的设计参数,利用Matlab搭建了整个系统的仿真模型,建立了基于图形用户界面(GUI)的仿真平台,可以设置仿真参数,实时查看仿真结果波形图.仿真结果显示调速性能良好,在GUI上可以设定转速并显示实际的转速、转矩波形图.     

改进型LOG算子在偏振片绝对角度中的应用

光学成像系统自身通常都具有一定的偏振效应,严重影响仪器偏振测量精度,而提高仪器中偏振片绝对角度精度能提高偏振定标精度,对校正光学系统自身的偏振特性具有重要的意义。对偏振片直线透光轴Raw图像高精度边缘定位和直线检测是偏振片绝对角度计算的关键步骤。针对传统LOG算子各向同性及虚假边缘与边缘定位精度相矛盾的缺陷,提出改进型一阶导阈值旋转式椭圆对称LOG算子。该算子不仅保留了经典LOG算子的优点,还具有对不同角度的边缘更加有效地进行检测,在保持边缘定位精度下,减少虚假边缘的特点。在处理得到的边缘二值图像上,进行直线检测求出偏振片绝对角度,通过对比分析最小二乘法线性拟合和霍夫变换的直线检测效果,得出霍夫变换能精确计算出偏振片绝对角度。实验证明改进型LOG算子与霍夫变换相结合提高了偏振片绝对角度测量精度,对偏振定标精度具有很大的提高。     

Re-GAN：残差生成式对抗网络算法

目的 生成式对抗网络（generative adversarial network,GAN）是一种无监督生成模型,通过生成模型和判别模型的博弈学习生成图像。GAN的生成模型是逐级直接生成图像,下级网络无法得知上级网络学习的特征,以至于生成的图像多样性不够丰富。另外,随着网络层数的增加,参数变多,反向传播变得困难,出现训练不稳定和梯度消失等问题。针对上述问题,基于残差网络（residual network,ResNet）和组标准化（group normalization,GN）,提出了一种残差生成式对抗网络（residual generative adversarial networks,Re-GAN）。方法 Re-GAN在生成模型中构建深度残差网络模块,通过跳连接的方式融合上级网络学习的特征,增强生成图像的多样性和质量,改善反向传播过程,增强生成式对抗网络的训练稳定性,缓解梯度消失。随后采用组标准化（GN）来适应不同批次的学习,使训练过程更加稳定。结果 在Cifar10、CelebA和LSUN数据集上对算法的性能进行测试。Re-GAN的IS （inception score）均值在批次为64时,比DCGAN （deep convolutional GAN）和WGAN （Wasserstein-GAN）分别提高了5%和30%,在批次为4时,比DCGAN和WGAN分别提高了0.2%和13%,表明无论批次大小,Re-GAN生成图像具有很好的多样性。Re-GAN的FID （Fréchet inception distance）在批次为64时比DCGAN和WGAN分别降低了18%和11%,在批次为4时比DCGAN和WGAN分别降低了4%和10%,表明Re-GAN生成图像的质量更好。同时,Re-GAN缓解了训练过程中出现的训练不稳定和梯度消失等问题。结论 实验结果表明,在图像生成方面,Re-GAN的生成图像质量高、多样性强;在网络训练方面,Re-GAN在不同批次下的训练具有更好的兼容性,使训练过程更加稳定,梯度消失得到缓解。