水阳江、青弋江、漳河流域洪涝灾害分析及防御对策

2020年6—7月,水阳江、青弋江、漳河流域(以下简称三江流域)遭受梅雨期10轮强降雨影响,水阳江干流连续出现3次洪峰过程,全线发生超保证水位洪水、青弋江干流全线发生超警戒水位洪水,水阳江流域遭遇1999年以来最大洪水,造成宣城市直接经济损失29.57亿元。系统梳理了三江流域2020年暴雨洪水的科学应对举措,分析了三江流域上游、中游、下游存在的问题,并依据“上蓄、中疏、下排”的系统治理思路,提出了相应的治理对策与建议,以进一步提升三江流域防洪排涝能力。     

河套盆地晚更新世以来黄河改道对高砷地下水分布的控制机制

针对河套盆地开展了历时多年的水文地质环境地质调查,利用采集的298组浅层地下水样品以及收集并甄选的382个水文地质钻孔记录分析发现:河套盆地内95%的高砷地下水(As质量浓度10μg/L)集中在黄河决口、改道形成的古河道影响带及黄河决口扇裙带。其中,盆地南部首次发现了较为集中的高砷地下水,其分布范围与黄河北岸的晚更新世以来黄河决口、改道形成的4个大型决口扇,在空间上有着良好的对应关系。黄河古河道带及决口扇裙带表现为较强的还原环境及蒸发浓缩作用以及较弱的地表水补给强度。受pH值、含铁氧化物的还原性溶解等因素影响,决口扇裙带浅层地下水中砷的含量略低于平原中部黄河古河道带。结果表明:黄河古河道带及决口扇裙带特定的沉积环境控制着地下水的水文地球化学过程,进而对高砷地下水的分布具有决定性的作用。     

应用感知的数据中心网络多租户共享方法

在多租户数据中心,来自不同租户的应用程序共享并竞争使用网络资源.网络共享策略会对应用程序端到端的性能(如作业完成时间、吞吐量等)产生直接的影响.为了衡量租户应用程序的整体数据传输速率,本文引入进度(Progress)的指标.该指标被定义为租户应用程序在所有链路上经需求标准化后的最小带宽分配量,反映的是租户能够完成其数据传输的最慢速率.通过最大程度地提高租户进度,可以优化上层应用程序的执行时间等性能.先前的大多数工作都集中在实现网络共享的公平性、可预测性和效率之间的权衡,忽略了提高租户的长期进度.本文观察发现应用程序放置于租户所租赁的不同虚拟机上会形成不同的带宽需求分布,进而影响后续带宽分配所能够获得的最优进度.通过理论分析我们证明了获得所有租户最优进度的关键在于最小化网络瓶颈链路上的带宽需求.基于此,本文提出应用感知的网络多租户共享方法,通过联合优化任务放置和带宽分配的过程,该方法最大化所有租户的进度,并在优势资源公平性限制下最大化网络利用率.实验结果证明,与目前的最新带宽分配方法相比,本文将租户整体进度提高了85.6％～107.7％,网络链路利用率提高了71.2％～112.4％.     

基于桌面云的统一身份认证架构研究

桌面云是云计算的一种典型应用,能够有效提高资源利用率和维护效率,使人们应用桌面系统的方式发生了深刻变革。但是随着桌面云的广泛应用,如何集中管理和统一认证用户身份成为了桌面云面临的挑战。文章通过分析传统单点登录和桌面云认证技术,提出了一种基于桌面云的统一身份认证模式．并对该架构的优势进行了分析。     

基于TimeMark技术的网络级数据容灾设计与实施

建立存储虚拟化的网络级容灾系统,要注意数据的不一致或不完整的问题,因为由此可能导致系统无法启动或恢复。利用TimeMark技术建立容灾系统,存储设备可以为数据副本生成多个快照,记录数据副本在不同时刻的状态,可以有效地避免渐变式灾难带来的数据损坏,从而保障数据一致性和可用性。     

Dynamics and genetic fuzzy neural network vibration control design of a smart flexible four-bar linkage mechanism

In this paper, a dynamic modeling method and an active vibration control scheme for a smart flexible four-bar linkage mechanism featuring piezoelectric actuators and strain gauge sensors are presented. The dynamics of this smart mechanism is described by the Discrete Time Transfer Matrix Method of Multibody System (MS-DTTMM). Then a nonlinear fuzzy neural network control is employed to suppress the vibration of this smart mechanism. For improving the dynamic performance of the fuzzy neural network, a genetic algorithm based on the MS-DTTMM is designed offline to tune the initial parameters of the fuzzy neural network. The MS-DTTMM avoids the global dynamics equations of the system, which results in the matrices involved are always very small, so the computational efficiency of the dynamic analysis and control system optimization can be greatly improved. Formulations of the method as well as a numerical simulation are given to demonstrate the proposed dynamic method and control scheme.     

A novel adaptive cooperative location algorithm for wireless sensor networks

To overcome the disadvantages of the location algorithm based on received signal strength indication(RSSI) in the existing wireless sensor networks(WSNs),a novel adaptive cooperative location algorithm is proposed.To tolerate some minor errors in the information of node position,a reference anchor node is employed.On the other hand,Dixon method is used to remove the outliers of RSSI,the standard deviation threshold of RSSI and the learning model are put forward to reduce the ranging error of RSSI and improve the positioning precision effectively.Simulations are run to evaluate the performance of the algorithm.The results show that the proposed algorithm offers more precise location and better stability and robustness.     

机动车车牌识别中SVM的应用

支持向量机是一类新型机器学习方法,成功应用于各个领域,算法在分类性能上优于其它学习算法。该文在字符特征提取基础上,将支持向量机理论应用于车牌识别系统,提高识别率和识别速度,具有很好的推广价值。     

基于图像的肇事逃逸车辆定位方法研究与仿真

研究肇事逃逸车辆快速准确定位问题.车辆在逃逸过程中,逃逸车辆图像所在场景变换较为快速,车辆行驶方向突变性较强,使得车辆定位特征衰退明显.传统的车辆定位算法建立的特征模型由于这种场景图像快速变换和方向突变的影响,无法准确的捕获运动车辆的关键特征,定位准确性较差.提出改进关联挖掘算法的肇事逃逸车辆图像快速定位方法,在变化场景对包含冗余车辆特征的信息进行二次校验过滤,进而减小定位图像错误分类的可能,运用关联特征准确完成定位.仿真结果证明,改进算法能够大幅提高肇事逃逸车辆图片的关键帧定位结果的准确性,为逃逸车辆准确定位提供了依据.