基于云服务的气象数据信息安全认证技术研究

传统的身份认证技术无法对云端的海量访问认证请求进行有效的管理.目前的多因素认证机制中,用户的验证码由云服务提供商支持的多因素认证设备免费生成,而基于专门的动态口令卡的多因素认证服务则需要收取一定的费用.为了实现免费身份认证,采用一种区分性模型方法实现声纹识别说话人身份的确认,并采用信道补偿算法进一步提高系统性能.做了与生成性模型声纹识别身份认证技术进行对比和分析的实验,得到新方法具有鲁棒的身份认证性能的结论.     

类金刚石薄膜的Raman光谱分析及红外光谱特性

用酒精和氢气的混合气体为工作气体 ,在不同的酒精浓度下 (1 0 % ,1 5% ,2 0 % )下利用微波等离子体化学气相沉积法在较低温度下 (450～ 50 0℃ )以单晶硅为衬底制备出类金刚石薄膜样品。 Raman光谱分析了酒精浓度对薄膜中金刚石成份的含量的影响。红外光谱分析表明薄膜的红外光透过率与薄膜的表面形貌、薄膜结构有关。酒精浓度为 1 0 %时得到的金刚石薄膜的红外光透过率最高 ,达到 62～ 72 % ,同时透过率曲线因薄膜干涉而引起的振荡也最为显著。     

2.5Gb/s光外调制器及驱动器

文章对光外调制作了原理及实验上的分析,着重研究作为驱动器的大功率宽带放大器。对２．５Ｇｂ／ｓＮＲＺ伪随机码对放大器的低端截止频率和高端截止频率的要求进行了理论分析。提出并实验了几种放大器高频补偿技术,取得了好的效果。为满足输入输出阻抗为５０Ω的要求采用了共面波导计算方法,以确定印刷电路板导线尺寸。最后对光外调制器输出波形进行了测试。     

多业务LEO卫星网络中基于改进遗传算法的最优多门限信道预留(OMTCR)机制

在多业务LEO卫星网络中,最优多门限信道预留(Optimal Multiple Threshold Channel Reservation,OMTCR)机制能够从连接级对系统资源进行高效地配置,实现用户QoS和系统整体收益之间的折中平衡.本文设计相应的遗传算法(GA)求解OMTCR最优门限参数矢量,针对OMTCR策略对可行域及目标函数的特殊要求对基本GA进行修复,实现快速求解;为了避免业务类型增多和带宽提高给算法实际应用所带来的障碍,设计小种群数的迭代GA寻优策略,进一步减少计算量并加快收敛速度.以系统整体收益损失为评价指标,大量的仿真结果与穷举法所得到的最优解相比,改进GA在无QoS约束条件和有QoS约束条件下均能达到很好的性能,并且能够显著缩短计算时间.改进GA的计算精度和收敛速度保证了OMTCR机制应用于实际系统中的可行性.     

一种用于核辐射监测信号的多微处理系统

介绍了4兆伏静电正离子加速器的监测防护系统,该系统由多个微处理器与主控机分布式分布,组成高速多通道辐射信号采集控制系统,可以对多点核辐射的能量、强度、剂量率,剂量及剂量当量进行监测.系统的核电路部分采用最新的芯片产品,合理的硬件安排,优化的软件编程,在仅更换不同的探头后,便可探测分析γ,X及快中子辐射.在参数稍做调整之后,就可以广泛应用于类似条件的其他场所的辐射监测.     

金属基底增敏的干涉型高温光纤传感器

为了实现对井下潜油电泵机组温度的实时监测,设计了一种由粗锥型单模--多模--单模(Coarse Cone Singlemode-Multimode-Singlemode, CCSMS)构成的马赫--曾德尔干涉(Mach-Zehnder Interferometer, MZI)型高温光纤传感器。该结构采用直接熔接的方法将单模光纤与多模光纤相熔接;接着通过调整熔接机的熔接参数,在单模光纤上制作出粗锥结构;最后将制备的结构嵌入铜基板的U型槽中,实现传感器的增敏封装。对封装后的传感器的温度响应特性进行了测试。实验结果表明,在40～250℃的温度范围内,该传感器实现了灵敏度为124.9 pm/℃的温度传感。对其稳定性和重复性进行了测试。结果表明,传感器的稳定性最大误差约为0.44%,重复性最大误差约为2.29 pm/℃。该传感器具有灵敏度高、重复性和稳定性好的特点,有望用于油气井下潜油电泵机组的温度监测。     

LD端面抽运激光介质热效应的有限元分析

针对激光介质的通光面为方形、抽运光为高斯光束的情况,以Nd:YAG激光介质为例,用ANSYS有限元软件模拟了激光介质的热效应,精确地给出了激光介质中各点的温度和温度分布。分别对提高介质侧面对流换热系数、降低冷却液温度、抽运端面水冷这3种情况下的温度场进行了模拟。结果表明,通过提高晶体侧面的热对流换热系数和降低冷却液温度,几乎不能降低激光介质的热效应,而通过抽运端面水冷,可有效地降低激光介质的热效应。     

深度神经网络模型后门植入与检测技术研究综述

作为当前人工智能快速发展的代表性技术之一,深度神经网络的应用范围越来越广,由此带来的安全性问题也逐渐受到关注。现有研究主要聚焦于如何高效构造多样化的对抗样本,以实现对深度神经网络模型的欺骗,以及如何检测对抗样本并加固深度神经网络模型。但是,随着深度神经网络模型的开发越来越依赖开源数据集、预训练模型和计算框架等第三方资源,模型被植入后门的风险越来越高。从深度神经网络模型生命周期的各个环节出发,对深度神经网络模型后门植入与检测相关技术进行了归纳总结,对比分析了不同技术的主要特征与适用场景,对相关技术未来的发展方向进行了展望。     

利用HFC网进行回传的实现方式

讨论了HFC接入网回传通道的几种实现方式.     

分布式智能ERP体系结构的研究

文章分析了传统ERP系统存在的问题,针对系统智能性、可重构性差等缺点,基于"软件人"、多库协同等技术提出了"分布式智能ERP系统"的体系结构模型,为系统的设计和应用提供了基础.