基于湍流自旋理论的二维方腔旋转流动的数值模拟

基于湍流自旋理论对旋转方腔内不可压流体的流动进行了二维数值模拟,用有限容积法在交叉网格上对控制方程进行离散,采用SIMPLEC算法进行计算,对流项的离散方面采用了延迟修正的QUICK格式,最后采用二维的TDMA算法进行迭代求解,并对边界条件处理采用了Block块技术.同时与经典理论即Navier-Stokes（N-S）方程的模拟情况做了比较.得出下列结论：N-S方程表明方腔旋转时内部流体只会作刚体旋转;而自旋模型表明该类流动具有不平凡性和不稳定性：即流体的内聚力不足以使流体跟随固体边界作刚体运动,旋转边界必然在流体中诱导出小尺度耗散涡旋,这些小尺度涡旋在固壁附近组织出正负相间的拓扑缺陷（涡旋场强）,这一流体定向奇性会与速度场耦合,并容易形成复杂的大尺度的涡旋运动.     

基于最小跳数的WSN非均匀分布的路由算法*

针对无线传感器网络节点能耗分布不均衡的问题,采用非均匀分布策略部署节点,提出一种新的路由算法。该算法通过在网络中建立最小跳数场和路径节点最小能量场,使得信息包沿着能耗最优的路径向sink节点发送。通过仿真实验表明,该算法在能量节省、能耗均衡和提高网络生存期方面具有明显的优势,进而能够缓解能量空洞问题。     

多途信道中声屏蔽及声聚焦

针对传统阵处理无法分辨同一方向上2个点源的缺陷,提出了多途信道中声屏蔽技术.将声屏蔽技术应用于抗拖船干扰,把拖曳线列阵接收的拖船干扰和同方向的目标信号在频域通过一个屏蔽、聚焦权滤波器,在对干扰屏蔽的同时,对目标聚焦.仿真结果表明,干扰源的辐射噪声被显著抑制,而所期望的目标信号清晰可见,其输出相干信噪比大幅度提高,该技术在抑制拖船干扰的同时可以有效消除在该方向的探测盲区.     

基于Intel Xeon Phi的激光等离子体粒子模拟研究

激光等离子体粒子模拟广泛用于探索极端物质状态下的科学问题。将一种基于粒子云网格方法的三维等离子体粒子模拟程序LARED P移植到Intel Xeon Phi协处理器上。在移植的过程中,综合运用了Native和Offload两种编程模式：首先运用Native模式对LARED P程序中热点计算任务进行优化研究,通过采用SIMD扩展指令使该计算任务获得了4.61倍的加速;然后运用Offload模式将程序移植到CPU-Intel Xeon Phi异构系统上,并通过使用异步数据传输和双缓冲技术分别提升了程序性能9.8%和21.8%。     

基于CRF的中文评论有效性挖掘产品特征

方面级意见挖掘的任务通常包括从客户评论中抽取产品的特征、与产品特征相关联的观点词识别以及观点的极性判断三个方面。围绕如何实现中文评论的方面级意见挖掘问题,提出了利用条件随机场实现中文评论的方面级意见挖掘的四个主要步骤：数据预处理、训练集准备、为条件随机场模型定义学习函数、应用模型标注新的评论数据。在此基础上,通过以五种实际产品的中文评论语料为数据集,对该方法进行了数据实验。实验结果表明,该方法针对不同类型观点元素的抽取在评估性能指标上大部分达到或超过80%。为了进一步验证所提出方法的有效性,将研究结果进行了差异显著性检验。结果显示,用CRF对中文评论进行方面级意见挖掘和对英文评论的方面意见挖掘的性能差异不大。最后,比较了三种不同方法的方面抽取精度和情感分类精度,实验结果表明,CRF方法优于词典化的隐马尔可夫模型和关联规则挖掘方法。     

Fluidized bed combustion of high ash anthracite: Analysis of combustion efficiency and particle size distribution

Fluidized bed combustion of high ash anthracite (HAA) was experimentally studied. The combustor consists of 0.25 m ID bed, and auxiliary equipments for coal feeding, ash removal, lemperature control, etc. Experimental results elucidate main cause of fuel loss to be elutriation of fines (i.e., flyash) containing unburned carbon. However, detailed balances of particle size distribution show majority of carbon in flyash comes from fines contained in the feed instead of attrition of coarse particles. The latter is the main source of flyash for conventional coal. The difference is due to much smaller attrition rate of HAA; feed HAA particles do not shrink much in size by combustion and attrition.     

陶瓷原料中二氧化硅分析方法的对比与选择

本文综合各种文献 ,对陶瓷原料中SiO2 的各种分析方法的优缺点 ,使用条件 ,应用侧重点进行了比较与评述     

西部地方应用型高校计算机专业建设的问题与路径#br#

针对教育部2021 年工作要点中“加快振兴中西部高等教育,增强推动中西部高质量发展的服务能力”,对六盘水师范学院计算机科学与技术专业三届毕业生进行调查。调查结果显示,毕业生就业率较高但就业岗位的专业层次和薪资水平较低,职业处境满意度不高。针对存在的问题,采取建设高水平师资队伍、创新人才培养模式、双创教育融入专业教育、强化课程教学方式改革、落实教学质量保障体系、不断推进专业思政建设等措施加以改进。     

LogGAN: a Log-level Generative Adversarial Network for Anomaly Detection using Permutation Event Modeling

Information Systems Frontiers - System logs that trace system states and record valuable events comprise a significant component of any computer system in our daily life. Each log contains...     

基于SSC-BP神经网络的异常检测算法

针对物联网环境下产生的新型网络攻击的数量持续上升和复杂性不断升高,传统的异常检测算法误报率高、检测率低以及数据量大而造成计算困难等问题,提出了一种基于子空间聚类(Subspace Clustering,SSC)和BP神经网络相结合的异常检测算法.首先在网络数据集上通过子空间聚类算法中最常用的CLIQUE算法得到不同的子空间;其次对不同子空间中的数据进行BP神经网络异常检测,计算预测误差值,通过与预先设定好的精度进行比较,来不断更新阈值进行修正,以达到提高识别网络攻击的能力.仿真实验采用NSL-KDD公开数据集和物联网环境下的网络攻击数据集,将NSL-KDD公开数据集分割为4种单一攻击子集和1种混合攻击子集,通过与K-means,DBSCAN,SSC-EA以及k-KNN异常检测模型进行比较,在混合攻击子集中,SSC-BP神经网络模型的检测率比传统的K-means模型的检测率提高了6％,误检率降低了0.2％;而在4种单一攻击子集中,SSC-BP神经网络模型都能以最低的误检率检测出最多的受到攻击的网络.在物联网环境下的网络攻击数据集上,SSC-BP神经网络模型的性能均优于其他几种对比模型.