工程计算软件开发中Fortran混合编程的关键问题分析

系统地分析了工程计算软件开发中,Fortran混合编程技术的难解决方案.在对Fortran混合编程机制深入理解的基础之上,论述了解决混合编程中的实际问题.     

嵌入式Linux硬实时性的研究与实现

着重论述了增强嵌入式Linux实时性的基本策略，在实际项目中提出并实现了在实时硬件抽象层(RTHAL)的架构下，应用双内核机制使嵌入式Linux支持硬实时性的一种新的方案。     

微型高压电磁阀的设计及应用

二十世纪九十年代以来，卫星一方面向大功率、大体积、长寿命、多功能方向发展，另一方面，又在向低功率、高精度、单一功能、微小型卫星方向发展，而且来势迅猛。显然，现有几百克甚至上千克的推进系统部件已经不能适应当前微小卫星发展的需要。许多卫星大国早已认识到要保持在国际卫星市场中强有力的竞争力，必须大力开展部件小型化、微型化的研究工作。本文详细介绍了微型高压电磁阀的工作原理、设计要点、结构形式、性能特性以及应用方向。     

120 MeV电子直线加速器在线自动老练系统研制

为保证电子直线加速器的性能和稳定运行,需对高功率微波加速结构进行老练。针对微波系统老练效率低、时间长和实验人员工作强度大等问题,研制了基于EPICS和SNL的在线自动老练系统,系统基于现有控制系统结构开发,提高了老练效率,缩短了约25%的老练时间,同时减少了工作人员操作设备的工作强度,为后续加速器顺利出束并达到设计指标打下良好的基础。     

热释光探测器在脉冲硬X射线能谱测量中的应用

介绍了TLD－3500热释光读出器和GR－100M型热释光剂量片构成的探测器在脉冲硬X射线辐射参数测量中的应用。详细论述了采用滤波荧光法与热释光探测器相结合测量10－10keV的硬X射线能谱的物理思想，在综合考虑了测量环境的具体情况下，设计研制了硬X射线测量系统，建立了热释光探测器对硬X射线绝对能量响应的标定方法。该方法已成功用于脉冲辐射装置“强光1号”的测量，并得到了实测数据。     

一种快速放化分离~(72)Ga的方法

以Fe(OH)3沉淀和异丙醚萃取为主要分离方法,建立了一种简单、有效的快速放化分离微量72 Ga的流程。流程对Ga的化学回收率大于90%,对裂变产物元素的去污因子均大于103,对土壤基体的去污因子为4.1×103,分离时间小于50min,可以满足快速放化分离72 Ga的需求。     

潮人圈

“艺术品和所谓的一般图片的关系,就像房产市场里的好房子和差房子一样,房子可以拿来居住,也可以拿来投资。“DC:目前,你的《我住在这里》系列作品正在上海展出,它曾在多次大展上展出,此次的展品跟以往有不同吗?     

图像化思维介入计算机辅助建筑设计教学的探索与创新——以长沙1、2号线地铁站为例

如今社会媒体和图像的繁荣与多样为建筑学科带来了冲击与变革。本文基于湖南大学建筑学院本科计算机辅助建筑设计课程的教学实践,以长沙市地铁站地下空间的研究实例为契机,探索如何通过图像化思维的介入,引导学生以实地调查结合软件分析的形式深入探讨人的行为与空间场所的交互状态,并将其对于空间的认知以叙事性、情景化的建构手法加以设计表现,在利用计算机软件将其脑海中抽象的三维建筑空间认知与概念快速转化为直观的二维图像予以表达和呈现的同时,掌握在这一过程中结合图像化的思维去进一步挖掘和解析空间背后复杂的人与社会关系。     

利用蜜罐提高NIDS的检测性能

目前的入侵检测技术本身存在着缺陷,比如特征检测中规则库不完备,异常检测模型中模型与实际攻击不完全符合等.由这些缺陷而导致的误报和漏报是制约其发展的重要瓶颈.Honeypot/net是一种新的安全技术,通过部署蜜罐收集攻击信息,再把这些信息加以整理传送给IDS,可以弥补入侵检测技术的一些缺点,从而降低IDS的误报率和漏报率.分析了这一设想的可行性,并提出了设计方案.此方案中包括一个Honeynet Software,它联系Honeynet 控制台和NIDS控制台,完成其中提取新模式、传递攻击信息等功能.并利用DARPA(1999)数据集对系统进行了评测,结果表明其在DOS、PROBE、U2R及U2L几个类型攻击方面与其他NIDS相比有着较低的误报率;通过对几个检测实例的分析,说明了这一系统在检测新型攻击、加密后的攻击、DDoS方面比原NIDS有较大的优势.     

基于粒子群优化的多用户MIMO下行链路调度算法

将多用户MIMO下行链路调度问题描述为一优化问题,并引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法进行求解.针对容量和复杂度有不同要求的应用场合,给出了两类采用不同目标函数PSO调度算法:基于容量PSO(C-PSO)调度算法和基于特征值下界PSO(LBE-PSO)调度算法.C-PSO算法目标是获得接近最优容量的性能;而LBE-PSO算法旨在有效降低算法复杂度的同时尽可能获得高的容量增益.进一步,从粒子和速度两方面对PSO算法的收敛性进行分析并得出收敛条件,然后通过不同参数值的实例对其进行验证.仿真结果表明,C-PSO算法能够以较低的复杂度获得接近穷搜索算法的容量,而LBE-PSO调度算法则提供了一种能够在容量和复杂度之间很好折中的调度方案.