基于云查杀技术的轻量级局域网信息保护机制研究

文章基于云查杀技术,设计并实现了一个轻量级的局域网信息保护机制。该机制主要围绕局域网内的路由器做安全防护,可以截获试图非法修改路由器配置信息的数据包,弹出相应的提示信息;将网内某台主机作为云检测端,维护一个相关配置信息的数据库(如DNS库,库中维护相应信息的黑名单和白名单),周期性地对网内终端进行扫描,查看每个终端的配置信息,与配置信息数据库中的数据进行比对,并根据规则在需要的情况下对终端做相应的重新配置或向终端用户及管理员发出警告。该机制借鉴了云查杀的理念,将其从公网移植到了局域网,弥补了一般网络入侵检测机制缺乏应用层分析手段的弊端。针对目前家庭路由器用户普遍缺乏安全保护意识,不懂如何进行家庭网络防护的问题,文中机制不需要用户具备信息安全方面知识,对普通用户十分友好,在家庭局域网中具有广阔的应用前景。     

新一代DCS中智能温度监控系统设计与实现

传统的分布式温度监控方法存在费时费力、不便应用在特殊环境、不便用于多点融合监控等弊端,因此设计并实现了新一代DCS智能温度监控系统,通过核心为ARM7LPC2292芯片的下位机及时调整全部温控点的温度,自主设置温度、显示实际温度与报警;采用核心为89C51微处理器模块,将上、下位机的信息互相传递,确保上位机随时查询温度信息;通过CC2530终端节点实时采集测温终端的温度数据,将温度数据无线发送给CC2530协调器节点,不再采用传统的中转服务器方式,而是采用协调器节点通过串口与上位机进行通信,并在上位机中进行温度数据的处理和存储;软件设计过程中,对系统监控过程中上位机和下位机间的主从通信方式进行详细分析,并给出了系统温度监控数据通信传输的流程图,分析了系统实现温度监控的数据库访问代码以及温控曲线显示代码的设计;实验结果说明,所设计系统性能好、操作简单、控制准确率高.     

岩石单轴抗压强度优势尺寸及尺寸效应

对中硬岩石和软岩/硬土进行不同尺寸试件的单轴抗压强度试验研究结果表明:中硬岩石破坏形式呈典型脆性劈裂破坏特征,软岩/硬土呈现剪切破坏和部分碎裂破坏形式;无论硬岩还是软岩/硬土,单轴抗压强度的离散性与岩性和试件尺寸密切相关.通过岩石微观机理与宏观特征对其抗压强度尺寸效应进行了分析,提出在工程设计中应考虑岩石的优势尺寸及尺寸效应所带来的强度差异问题,以为工程的经济合理性与安全提供有效支撑.     

多速率环境下AODV协议的改进

分析AODV协议在多速率环境下的不足,提出一种改进的协议AODV-HC.AODV-HC采用传输容量作为判断路径优劣的标准,通过链路单向稳定性和链路传输能力的度量,构建路径传输容量度量体系.在路径选择上将每条链路的稳定性和链路可承载的容量纳入考虑因素,能有效解决多速率环境下多跳低速链路带来的吞吐量限制.通过对AODV协议的路由请求信息和路由表的扩充以及对路由发现和路由回复过程的改进来实现AODV-HC协议.仿真实验表明基于传输容量度量的AODV-HC协议在节点高密度分布时能够提高网络的饱和吞吐量和分组交付率,降低平均分组传输时延.     

天堂红灯－茶宫

深秋开幕,为期四个月的2009年比利时欧罗巴利亚艺术节以中国为主宾国,在布鲁塞尔向来自全世界的人们展现中华的风姿。其中,为观众津津乐道的是艺术家谷文达用8000余只红灯笼将市中心的“王朝大厦”覆盖,在艺术节期间．“王朝大厦”内部被改造为“茶宫”,在一片红色的喜气中观者还可呼朋唤友喝茶谈天。     

文本小说，一键下载

很多人都喜欢拿MP3播放器来看小说,可惜的是目前所有的MP3播放器都只支持TXT这一种文件格式。本来从茫茫“书海”中找到自己想要的小说已经是一件很痛苦的事了,在阅读之前还必须经过一个繁琐的转换过程,这着实令人郁闷。不过现在好了,有了这款名为《小说下载阅读器》的软件,以上一切的繁琐工作,就可以通通地省略了.     

液冷储能电池冷却系统的研究∗

当前储能电池的冷却以风冷散热为主,但风冷散热存在电池组散热效率低、系统噪声大、产品环境适应性 差等问题,给储能系统的推广应用带来了挑战.液冷系统具有换热系数高、比热容大、冷却速度快等优点,可将储能 电池组温升控制在更小范围内,有助于延长电池组的循环寿命.因此,更高效的储能液冷冷却系统成了工程技术人员 争相研究的新课题.通过研究锂离子电池的温度特性、冷却系统原理、不同冷却设备的特点等,提出了一种液冷储能 电池冷却系统方案,为储能电池的液冷冷却提供借鉴.     

体系架构下考虑虚假信息注入的微电网群分布式优化调度

真实信息交互是进行微电网群协同优化调度的关键因素之一。从体系角度出发,形成微电网群进行协同优化运行追求的是整体与个体利益最大化。因此,损害微电网群运行效益的信息交互为虚假信息。虚假信息注入势必给微电网群的安全、经济、稳定运行带来影响。针对处理虚假信息注入给微电网群优化运行带来影响的问题,文中引入体系方法在构建计及虚假信息注入的微电网群体系架构的基础上,建立考虑虚假信息注入的微电网群完全分布式优化调度模型,并结合改进交替方向乘子法和一致性算法提出微电网群虚假信息检测、定位及惩罚机制,有效减少虚假信息注入对微电网群协同优化运行的影响。最后,通过算例分析验证所建模型和虚假信息处理机制的有效性。     

基于二次聚类的工业用户负荷可调节潜力特征提取与综合评估方法

随着新能源发电占比增加,发电侧的调节能力降低,挖掘负荷侧的可调节潜力是新型电力系统电力供需平衡的必然选择。针对工业用户,提出了一种基于二次聚类的可调节潜力特征提取与综合评估方法。综合考虑工业用户的可中断性、可转移性和生产属性,建立了负荷可调节潜力评估指标体系。首先,采用近邻传播(affinity propagation, AP)聚类-k均值(k-means)聚类的二次聚类方法挖掘用户可调节潜力特征,计算可调节指标。其次,基于相关性定权(criteria importance through intercriteria correlation, CRITIC)法和多准则妥协解排序(vlsekriterijumska optimizacija I kompromisno resenje, VIKOR)法分别评估工业用户可中断潜力、可转移潜力和生产潜力。然后,利用集对分析(set pair analysis, SPA)-可变模糊集(variable fuzzy set, VFS)法评估工业用户负荷综合可调节潜力,并得到优先级排序。最后,根据某地区9户工业用户历史负荷监测数据进行可调节潜力评估,通过对不同聚类方法、不同指标体系以及不同评估算法结果的对比分析,验证了所提方法在特征提取、指标定义以及评估合理性方面的优势。     

融合CNN-BiLSTM-Attention的集成学习价格预测

价格预测对于大宗农产品市场的稳定具有重要意义,但是大宗农产品价格与多种因素有着复杂的相关关系.针对当前价格预测中对数据完整性依赖性强与单一模型难以全面利用多种数据特征等问题,提出了一种将基于注意力机制的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM-Attention)、支持向量机回归(SVR)与LightGBM组合的增强式集成学习方法,并分别在包含历史交易、天气、汇率、油价等多种特征数据的数据集上进行了实验.实验以小麦和棉花价格预测为目标任务,使用互信息法进行特征选择,选择误差较低的CNN-BiLSTM-Attention模型作为基模型,与机器学习模型通过线性回归进行增强式集成学习.实验结果表明该集成学习方法在小麦及棉花数据集上预测结果的均方根误差(RMSE)值分别为12.812, 74.365,较之3个基模型分别降低11.00%, 0.94%、4.44%,1.99%与13.03%, 4.39%,能够有效降低价格预测的误差.