基于SNMP网络管理系统安全性探讨

安全性对SNMP网络管理中系统非常重要,为此,本位针对不同的安全隐患,从编程和网络配置的角度提出了相对应的解决方法,并且讨论了通过建立安全管理模型来提高网络安全的方法.     

温敏感应蚕丝织物的制备及性能研究

为制备透气透湿智能调节功能的温敏响应蚕丝织物,以N-异丙基丙烯酰胺（NIPAM）和聚（乙二醇）甲基丙烯酸酯（EGMA）为单体,采用无皂乳液聚合法合成聚N-异丙基丙烯酰胺（PNIPAM）及聚[N-异丙基丙烯酰胺-co-聚（乙二醇）甲基丙烯酸酯][P(NIPAM-co-EGMA)]温敏微凝胶,通过浸轧法将所合成的温敏聚合物整理到蚕丝织物上,并进行测试表征。结果表明：合成的PNIPAM具有良好的温敏特性,其最低临界溶液温度（LCST）为33℃,整理后织物表现出随温度变化的透气透湿性调节能力;并且随着温度在LCST上下的转变,整理后织物表现出亲水和疏水的变换;但整理后织物手感较差,当加入EGMA共聚后得到的P(NIPAM-co-EGMA),整理后织物手感明显改善,同时整理后织物的温湿度调节能力提高。     

试析高校双语教学小组研讨技能的培养

小组研讨技能是我国高校双语教学中的重点和难点。大学英语口语教学现状和双语教学小组研讨中的问题、成因及小组研讨技能要求为高校双语教师如何从普通口语技能、学术讨论技能和学术文化意识三方面培养小组研讨技能提供了依据。     

基于PSO-XGBoost的风电叶片缺陷分类算法

针对风电叶片缺陷回波信号分类效率低的问题,提出粒子群-极限梯度提升（PSO-XGBoost）算法。首先采用变分模态分解（VMD）结合模糊熵的方法对缺陷回波数据进行特征提取,建立XGBoost多分类模型,在此基础上采用PSO算法对XGBoost超参数进行寻优,建立PSO-XGBoost多分类模型。这种PSO、XGBoost相结合的算法可提高风电叶片缺陷的预测精度、减少缺陷分类的误差。通过仿真,对PSO-XGBoost、XGBoost及其他几种机器学习算法进行对比,结果表明PSO-XGBoost算法准确度最高,其缺陷分类准确率可达98%。由此可见,采用PSO-XGBoost算法可有效提高风电叶片缺陷分类的准确率。     

中国台湾地区可再生能源政策推动现状及未来展望

中国台湾地区化石能源资源匮乏,现阶段98%左右的能源需求全部依赖进口,基于能源供应自主性与温室气体减排等原因,发展可再生能源、促进能源利用多元化成为其必然选择。台湾地区的可再生能源政策经过1998年至今的不断演进,在光伏发电、风力发电、生物质发电等方面取得了一定成效,形成较为完善的可再生能源电力固定电价机制。至2015年,陆域大型风电的固定价格买取费率已极具市场竞争力,光伏发电的费率未来亦可能与火力发电相当。但由于台湾地区自身环境与资源条件的限制,无法单独提供可再生能源产业发展足够的市场拉动力,而台湾当局行政效率欠佳,造成可再生能源政策体制欠完善,难以形成规模经济。同时还存在缺乏整合性政策立法与可持续发展目标、公私合作不足、可再生能源遭遇发展瓶颈等问题。如何构建可持续能源政策体系,减少可再生能源发展对当地经济、电力及消费者等方面的影响,成为台湾当局整体能源政策亟待解决的议题。     

浅析无印良品的设计

无印良品的设计是传统与现代、本土与国际、质朴与时尚、商业与文化有机结合的典型案例。本文对无印良品的设计从形式、色彩、材质、情感内涵以及它对环保的关注等方面进行了分析和思考,旨在给我国的设计业如何走一条适合中国设计发展的道路以启示。     

考虑水文模型参数时变的水库水位多预见期实时预报——以水布垭水库为例

精准可靠的坝前水位预测可支撑水库的调度决策,保障流域防洪安全。传统水库水位实时预报方法均基于降雨径流稳态假定,在变化环境下精度不高。为此,本研究提出了一种整合水文模型参数时变和实时校正的水库水位多预见期实时预报方法：识别变化环境下水文模型参数的时变过程,构建时变参数与自然、社会经济因子的函数关系;基于时变参数函数式构建预报调度集成模型,以预见期内多个时刻预报水位与观测水位的吻合程度为目标函数率定水文模型的参数;采用基于反向拟合算法的实时校正技术进行误差校正,输出不同预见期的水库水位预报。以水布垭水库流域为研究对象,结果表明,较传统水库水位预报方法,论文提出的方法在率定期和检验期的平均绝对值误差分别下降了0.050和0.040 m,可为防洪减灾提供高精度、长预见期的水库水位预测。