基于FPGA的热敏打印机控制设计及实现

提出了一种基于可编程逻辑硬件结构的热敏打印机控制方案,该方案对热敏打印机的控制状态实行了有效的并行控制方式,有效地提高了打印的效率和控制精度。该文详细地描述热敏打印机的技术控制难点和FPGA控制逻辑硬件实现方法,并进行了实际测量分析。     

基于vmem文件的隐藏信息检测研究

针对采用Rootkit技术进行隐藏的恶意程序,文中提出了一种基于虚拟机内外视图交叉比对的恶意程序检测方案来提取其隐藏的信息。该方案通过将虚拟机内部获取的不可信系统信息和虚拟机外部通过vmem文件分析得到的可信系统信息进行交叉比对,发现系统中被Rootkit所隐藏的进程信息,使得Rootkit类型恶意代码检测的有效性得到了保障。     

坚硬顶板厚煤层卸压开采覆岩运移特征试验研究

为研究多组厚硬顶板厚煤层开采覆岩运移特征及其对上煤层卸压范围的影响,结合潘二煤矿3煤和4煤开采地质及工程条件,构建了相似材料模拟试验模型。试验观测与数据分析表明,受煤层倾角和多组厚硬岩层影响,覆岩运移中出现非对称“台阶”断裂现象,应力卸压角、膨胀变形卸压角与经验法计算结果相差较大,应力卸压角小于理论计算卸压角平均13°,变形卸压角小于理论卸压角平均7.5°。应用关键层理论分析表明,卸压层和被卸压层间两个关键层是引起覆岩“台阶”断裂、运移不协调及卸压范围减小的主要原因,揭示了多关键层组合对覆岩运移的非对称及卸压特征的差异性的作用机理。     

虚拟现实技术在露天矿边坡工程中的应用

露天矿边坡工程是集工程勘察、分析计算、施工和监测等多阶段、多元维数据分析于一体的复杂的系统工程。随着开采进行,边坡揭露和勘察获得的地质数据与工程数据复杂程度与日俱增,传统二维图纸很难表达清楚这些数据之间的关系,这就迫切需要把这些多元数据融合分析与三维可视化,以便领会复杂数据,实现科学决策。结合多种边坡工程数字化勘察手段,以东北大学虚拟现实平台为基础,建立了三维地质模型、工程模型等虚拟场景与集成勘探数据、分析计算成果和治理措施的具有数据查询和交互控制于一体的虚拟现实系统。以司家营铁矿东帮边坡工程为例,实现对边坡工程勘察、现场工程和分析计算等多元数据的融合分析与虚拟可视化,达到评价露天矿边坡稳定性和科学决策的目的。     

基于渗流实验的三轴流固耦合离散元数值模拟研究

卸压开采覆岩的应力场、裂隙场及渗流场耦合特性直接影响卸压瓦斯的运移特征。 本文 根据弹性煤样及贯穿裂隙煤样的应力渗流实验数据,结合渗流立方定律提出了数值模型中裂隙 煤岩体流固耦合参数的选取方法,建立了三轴加载流固耦合数值模型。 在此基础上模拟分析了 单轴及三轴加载过程中煤样应力、裂隙及渗流的耦合特性。 模拟结果表明:煤样渗透率随着轴向 应变的升高呈Ｓ形变化,在煤样内部裂隙产生前随着轴压的增加而逐渐减小;煤样内部裂隙的产 生及扩张使得渗透率开始升高,且裂隙扩张速度越快渗透率升高幅度越大;围压的升高使得煤样 内部裂隙产生及扩展速度减缓,致使渗透率降低阶段延长,煤样初始渗透率及屈服后的渗透率逐 渐减小。     

我省化工外贸工作形势与对策

在认真回顾和总结“八五”期间我省石化系统对外贸易工作的基础上,全面分析了我省化工企业出口工作的形势和各种影响因素,明确了今后出口创汇工作的指导思想。     

推进速度影响下的上湾煤矿高强度开采覆岩-地表移动特征

为了获得上湾矿特大采高(8.8 m)工作面高强度开采的覆岩-地表移动特征,对基岩破断移动、地表下沉开裂以及矿压显现进行了系统观测。观测结果表明：与传统厚硬岩层为主导的高强度覆岩移动特征不同,上湾矿12401工作面采动覆岩移动主要受三层控制层的影响,分别为基本顶、关键层以及顶部厚软岩层(缓冲层),且由于推进速度的影响形成了“两带”和“三带”基岩的破坏模式。下位基本顶和关键层共同决定工作面的矿压显现程度;关键层的破断导致基岩整体剧烈沉降,同时由于缓冲层为厚而软的砂质泥岩,具有较强的膨胀性,对开采覆岩移动传导具有一定的缓冲作用,是基岩形成“三带”的关键因素。通过对覆岩-地表移动规律的分析,提出了基于覆岩控制层的地表裂缝主控机理,获得了推进速度影响下的覆岩-地表移动特征,为预防采动地表破坏和实现减损开采提供了科学依据。     

基于增强BiLSTM-CRF模型的推文恶意软件名称识别

针对推文中恶意软件名称识别任务存在的文本简短、非正式、实体类别单一以及实体歧义等问题,提出了一种基于BERT-BiLSTM-Self-attention-CRF的实体识别方法,以实现推文中恶意软件名称的自动识别。在BiLSTM-CRF模型的基础上,利用BERT模型编码单词语境信息,提升词嵌入的上下文语义质量,增强原有模型的语义消歧能力;同时,借助Self-attention机制学习单词间关系和句子结构特征,利用加权表征帮助单一类别实体的解码,以提升恶意软件名称实体的识别效果。通过构建包含恶意软件名称实体的推文标记数据集进行实验测试,结果表明,提出的方法可以实现更好的性能,其精确率、召回率、F1值分别为86.38%,84.73%,85.55%,相较于基线模型BiLSTM-CRF,F1值提升了12.61%。     

计及警报信息时序特性的电网故障诊断解析模型

现有的故障诊断解析模型没有利用警报信息的时序特性，对于复杂的多重故障，诊断结果可能有2个甚至多个解，不够明确。文中通过提出动态关联路径的概念，构造了能够充分利用警报信息时序特性的电力系统故障诊断的一种新解析模型，能够合理地描述现代电力系统多种保护配置下保护和断路器的动作时序关系，对于复杂故障可以得到更为明确的诊断结果。最后用实际电力系统所发生过的故障对所提出的方法进行了说明。     

用于遥感图像变化检测的深度监督网络

为了解决大多数全卷积网络出现的特征提取单一、遥感图像变化检测（CD）能力差的问题,借助Unet++网络构建用于遥感图像CD的深度监督网络（DSNet）.设计多尺度残差模块替换传统卷积层,通过融合孪生网络双分支上的空间与光谱特性,获取遥感图像在不同层次间的语义信息,有效解决了特征提取单一的问题.在模型解码端设计横向输出层,实现节点从低级向高级特征聚合的深度监督过程.将具备信息差异化的不同特征融合结果传输至基于归一化的注意力模块(NAM)中.在不引入额外参数的前提下增强了变化区域的信息权重.实验结果表明,所提模型在遥感图像CD任务中的召回率和精度分别为90.39%和92.04%,模型的参数量和计算量为6.38 M和60 G.与不同网络模型的对比表明,该方法具有检测精度高、速度快和轻量化等优点.