中通道“西电东送”规划研究概论

中通道“西电东送”是将西部的三峡水电、四川水电和金沙江梯级水电送往华中、华东和福建地区。三峡电力供电范围为上海市、浙江省、江苏省、安徽省、湖南省、湖北省、江西省、河南省和广东省八省一市。四川水电的特点是具有丰富的可开发资源,可形成较好的调节性能,可建设大、中、小水电站。四川电力在外送华东、华中、福建电网的同时,也将向重庆、广东送电。金沙江电力“西电东送”是对金沙江溪洛渡和向家坝水电站的电力在大区之间消纳和在各大区内分省消纳。输电系统中,在对送电方式分别按纯直流、纯交流、交直流混合方案进行了技术经济比较后,推荐采用纯直流±500～ ±600 kV 送电方案。至华中送电落点考虑湖北、湖南、江西3 个落点,至华东考虑上海、浙江、安徽3 个落点。     

分布式网络入侵检测系统浅析

入侵检测技术是网络信息安全保护措施的一种技术,对各种入侵攻击具有防范作用。但当遭遇到分布式入侵攻击时,单机方式的入侵检测就难以应对了。因此,本文浅析了基于分布式的网络入侵检测技术。利用分布式的端口获取数据,基于规则匹配过滤数据,集中分析和处理数据,在此基础之上构造了一个网络化、分布式数据采集、集中式数据管理的入侵检测系统基本实验模型。     

温室大棚卷帘机无线远程控制系统的设计

针对目前温室大棚卷帘机存在一定安全隐患,为实现温室大棚卷帘机的自动升降,采用GSM技术和计算机控制技术,利用现有的移动网络平台,设计了一套远程无线卷帘机控制系统。通过试验证明,本系统稳定性高,价格低,真正实现了对温室大棚卷帘机的远程控制。     

自动化示踪技术在岩体水文地质研究中的应用

自动化示踪技术是一种快速测定岩体水文地质参数的野外试验方法,与传统的示踪试验相比,自动化示踪技术更精确、更便捷,而且可实时动态监测,最大限度保证了数据信息的采集成功率与利用率,能够满足工程中岩体渗透特性参数野外测定的实际需要。介绍了自动化示踪技术的设备构成、基本原理、配套的解译软件及特点,总结自动化示踪技术近些年的应用情况,指出了存在的问题,进而提出了针对性的对策,可为后期示踪技术的进一步应用提供思路。     

基于身份认证和聚合加密的智能电表数据隐私保护方案

智能电表的使用虽然为供用电双方都提供了诸多便利,但由于存在较频繁的信息流传输,也给智能电网中对用户家庭用电数据的隐私保护工作带来了巨大挑战.为了保证即使数据被窃取,不法者依然无法通过数据对用户的行为信息作出判断,提出了一个基于身份认证和聚合加密的智能电表数据隐私保护方案.方案中对数据的保护分为两个阶段,即数据的读取阶段和聚合加密阶段.读取阶段采用盲签名的方式,保证数据读取过程的安全性;聚合加密阶段采用匿名化处理和Paillier同态加密的方式,实现数据的匿名传输,在提高隐私保护安全强度的同时也大大降低了计算和传输开销.方案实现了在保护用户用电数据不被泄露的同时也避免了因海量数据汇聚而造成的系统拥塞问题.     

基于Gemini表面活性剂的新型超分子凝胶的制备

基于Gemini表面活性剂结构和独特的流变性能,设计一类超分子水凝胶。使用18-2-18和18-3-18两种Gemini表面活性剂分别与丙二酸钠、丁二酸钠、己二酸钠、顺丁烯二酸钠、反丁烯二酸钠、酒石酸钠和柠檬酸钠这七种有机盐类按不同配比混合确定凝胶形成的最佳条件。     

基于RESTful的校园二手商品交易系统的设计与实现

针对传统校园二手商品交易的不足,结合高校特定区域的优势以及RESTful架构风格的特性,提出基于RESTful的校园二手商品交易系统。对系统进行总体架构、功能模块、数据库以及RESTful API设计,运用Python语言、ORM技术以及Flask框架,实现了系统的商品发布、商品分类展示、商品搜索、商品交易等主要功能。实际测试与应用结果表明,该系统运行比较稳定,具有较强的扩展性,能够较好地满足大学生进行闲置物品交易的需求。     

面向服务的测量船测控服务总线系统

当前测量船测控软件系统需要完成对各类飞行器的遥测、遥控、外测、仿真等数据的处理,该系统复杂性较高,不易扩展和维护。面向服务的体系架构SOA是一个组件模型,它将复杂系统的不同功能单元封装为服务,并通过接口实现对服务的调用,大大降低了系统的复杂性,方便了系统功能的扩展。分析了测量船测控软件系统,设计了面向服务的测量船测控服务总线系统架构,该架构支持“服务调度规则”与“服务调度系统”2种服务调度模式,实现了系统服务端、客户端和服务调度。测试结果表明：该系统能够保证2种模式下的服务调用性能,对提高测量船测控软件系统的效率具有重要意义。     

基于ASP.NET网站架构设计与开发

传统的两层架构开发软件在设计过程中存在扩展性能低的问题,而采用ASP.NET三层架构开发软件模式可以有效解决这些问题.网站的开发过程要遵循一定的架构设计,还要具有完整的设计流程和关键代码,在充分考虑用户需求的基础上开发合适的前后台网站界面与功能.     

K-means算法在隐语义模型中的应用

隐语义模型(LFM)是文本挖掘领域的重要模型,将它应用于推荐系统的评分预测具有预测精度高和占用内存小的优点。但由于时间开销较大,LFM模型并不适合用于处理大规模稀疏矩阵。针对此问题,论文将K-means算法引入到LFM模型的评分数据处理,得到改进模型K-LFM。在K-LFM模型中,利用K-means算法对评分矩阵中的用户和项目数据进行聚类处理,然后重构评分矩阵降低原始矩阵的稀疏程度和矩阵规模,最后用重构后的评分矩阵训练模型,预测评分。通过在movielens数据集上实验发现K-LFM模型在运行时间上较LFM模型有大幅降低,而预测精度没有受到明显影响。