水阳江、青弋江、漳河流域洪涝灾害分析及防御对策

2020年6—7月,水阳江、青弋江、漳河流域(以下简称三江流域)遭受梅雨期10轮强降雨影响,水阳江干流连续出现3次洪峰过程,全线发生超保证水位洪水、青弋江干流全线发生超警戒水位洪水,水阳江流域遭遇1999年以来最大洪水,造成宣城市直接经济损失29.57亿元。系统梳理了三江流域2020年暴雨洪水的科学应对举措,分析了三江流域上游、中游、下游存在的问题,并依据“上蓄、中疏、下排”的系统治理思路,提出了相应的治理对策与建议,以进一步提升三江流域防洪排涝能力。     

物联网网络层中基于IPv6的信息安全产品发展趋势研究

文章通过对物联网中的IPv6相关原理、技术等方面的研究和分析,对信息安全产品在新环境下的技术以及应用发展趋势进行分析阐述。为确定信息安全产品标准编制、研发应用等方面的发展方向提供参考,对物联网建设过程中的信息安全产业发展具有积极的建设意义。     

基于P2P的云计算模型及其安全性分析

文章通过将P2P技术和云计算相结合,提出了一种可靠的、可扩展的、低成本的文件共享模型PA-Cloud。该文介绍了PA-Cloud的文件下载和更新过程,并对系统的安全性进行了分析。通过对PA-Cloud进行对比实验表明,PA-Cloud可以有效提高系统的可扩展性,降低服务提供商的成本。     

采空区自然发火监测系统的设计

针对现有的采空区自然发火监测方式成本高、易出现故障、维护困难且有线传输方式不可靠的问题,采用无线射频技术和CAN总线技术设计了一种采空区自然发火监测系统,详细介绍了系统的整体架构,主要硬件部分的设计,以及无线通信频率、探头工作时序、无线接收分站工作流程、无线路由控制协议等关键技术的实现等。测试结果表明,该系统组网快速,当两探头间距小于150 m时能够对各监测节点处的温度数据进行实时采集及可靠传输,工作寿命达90 d。     

基于WiFi的无线语音接收终端设计

针对目前的语音调度系统存在实时性差、需要布设大量电缆等问题,设计了一种基于WiFi的无线语音接收终端。该语音接收终端工作时,无线收发模块GS1011接收来自无线网络的数据帧,STM32微控制器以中断方式将接收到的数据放入环形缓存区中,当环形缓存区数据大于播放阈值,STM32微控制器从环形缓存区中读取语音数据并通过音频编解码模块VS1053解码播放。同时,该语音接收终端采用RTP协议结合环形缓存及动态调整语音回放速率的措施来消除网络抖动现象。测试结果表明,该语音接收终端响应时间不到1s,语音信号稳定,消除了网络抖动带来的影响。     

首系数奇异的二阶系统解耦

针对首系数奇异的二阶系统的解耦问题,提出了一种奇异二阶系统的同谱构造解耦方法。引入了对逆二阶系统,将难以描述的二阶系统无穷大特征值转化为其对逆二阶系统的零特征值来加以描述,分析了奇异二阶系统可对角化应该满足的条件及其相应的证明,并且给出了一种具体的奇异二阶系统的同谱构造解耦方法,从而实现了奇异二阶系统解耦,即将奇异二阶系统的3个参数矩阵同时对角化。数值试验中将一个三自由度的奇异质量弹簧二阶系统解耦成3个无关的单自由度二阶子系统,而且解耦前后系统不仅保持了相同的有限特征值及其重复度结构,还保持了相同的无限特征值及其重复度结构。工程应用前景十分广泛。     

特洛伊木马隐藏技术分析

文章首先介绍了木马的定义,概括了木马的特征—隐蔽性、欺骗性、自启动性和自动恢复性,并简单介绍了木马的结构和功能。随后,从文件隐藏、进程隐藏、通信隐藏、芯片隐藏四个方面介绍了木马的隐藏技术,最后展望了木马技术的发展趋势。     

机械设备仿真平台研究与实现

针对机械设备大型化及结构复杂化引起的设备内部结构不能直观显示,拆装重组困难等问题,利用三维渲染引擎Open Scene Graph,结合数据库、虚拟现实等技术构建了机械设备仿真平台.首先为解决模型载入前需转换为osg相关格式,解析并读取了常用3DS存储格式;然后为提高三维场景的沉浸感,利用改进的Arcball算法,将鼠标运动精确地映射到三维场景中,并采用平视显示及天空盒技术;最后为解决网络发布中模型加载速度慢的问题,采用边折叠方法对三维模型进行简化分层,实现了三维模型的累进传输,加载速率明显提高.经验证,平台可以方便的制作发布集拆装和工作原理演示等功能于一体的拥有三维真实感的交互式仿真项目并快速在网上发布.     

一种PC式数字录像机软件系统的设计与实现

介绍了一种PC(个人计算机)式数字录像机软件系统的设计与实现,给出了该软件系统的组成框架,对系统主要功能的设计与实现进行了简介,包括图像预览、录像与回放、移动侦测与遮挡、电子地图等。文章给出了系统设计中的多厂家设备支持、系统性能优化两个关键问题的设计与实现。该PC式数字录像机软件系统界面友好、功能完善、运行稳定,用户易于掌握使用,同时具有良好的可扩展性,在实际使用中效果良好。     

基于改进神经网络的湖泊水质污染检测法研究

研究采用图像对湖泊水质污染检测的问题,由于水面较大,像素信息量多,造成检测时间长,速度慢。针对图像的污水检测的水域面积较大,造成检测耗费的时间比较长,最终导致湖泊水质污染检测存在较大滞后且准确性差的问题。提出一种改进神经网络的湖泊水质污染检测方式,首先利用神经网络数学模型对图像相关数据进行二进制编码,并对编码后的数据进行压缩处理,计算输出数据的差异系数,最后利用周期性数据压缩补偿算法对数据中的误差进行补偿,提高了湖泊水质污染检测的速度。实验证明,改进的检测方式能够提高湖泊水质污染检测速度,提高了准确性,取得了令人满意的效果。