专用指令集安全处理器设计与VLSI实现

专用指令集处理器（ASIP）结合了ASIC协处理器的高效性与通用处理器的灵活性,在信息安全领域具有广泛的应用前景.本文针对RSA/ECC密码算法,提出了一种专用指令集安全处理器的设计与VLSI实现方案.本文的ASIP基于32位RISC架构,通过采用专用的指令集和特殊的运算单元,以较小的软硬件代价实现了密码算法的高效运算.本设计采用TSMC0.25μm标准CMOS工艺综合,核心电路等效门为28K,最高时钟频率可达到150MHz,完成一次1024位RSA算法仅需200毫秒.     

垫层法处理软弱地基的设计及其适用范围

介绍垫层法处理软弱地基的适用范围、设计、施工、验收以及工程实例。     

决策树和MBR在分析型CRM中的应用

探讨了数据挖掘技术在分析型CRM中的一个最典型的应用——如何寻找潜在客户。提出了一种寻找潜在客户的思路，基于这个思路，分别讨论了如何使用决策树和基于存储的推理（MBR）这两种数据挖掘技术来建立潜在客户预测模型，并给出了具体实例。     

ISO9000质量管理体系在广播电视行业中的导入

广播电视是一个特殊行业,它在一定的规程下生产出电视和广播节目这种特殊的精神产品。ISO9000体系是以满足顾客需求为核心思想所建立的一套规范化系统化的产品质量或服务质量的管理体系。本文对ISO9000质量认证体系的基本概念、管理的原则在广播电视媒体的导入进行了阐述,并以实证的方式说明该体系在广播电视行业中的运作方法和取得的效果。     

单晶MoO3纳米带的合成与光催化性能研究

以稳定的MoO3溶胶为前驱体,在180℃反应1—4 h,水热法制备了单晶MoO3纳米带,并通过X-射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)、光电子能谱(XPS)和紫外-可见吸收光谱(UV-Vis)等测试手段对产物的组成和形貌进行了表征,探索了反应时间对产物结构和形貌的影响,同时研究了MoO3纳米带的光催化降解有机染料的性能。     

惠州 LNG 电厂二期冷却水工程物理模型试验研究

通过LNG电厂二期工程温排水试验研究,对工程近区的水力热力特性进行了分析,对电厂设计方案的合理性进行了论证,并提出了推荐方案,为工程的设计和环评工作提供了科学的依据。     

一种基于小区内次用户间协作的频谱检测策略

认知无线电中频谱检测性能直接影响频谱资源的使用效率,考虑次用户在空间的随机分布特性,本文提出了一种基于小区内次用户协作的频谱检测策略以提高检测性能.该策略将空间划分为若干个协作小区,同一小区内的次用户进行协作检测从而获得协作增益.基于漏警概率和虚警概率的理论推导分析可知,该策略的检测性能主要取决于协作小区的半径和检测判决门限的设置,并由此给出这两个参数设置的方法;分析还表明次用户在空间分布的随机性降低了协作增益.仿真验证了理论分析的正确性和该策略的有效性.     

肌肤上的秘籍：揭秘100 年化妆品璀璨发展史

正古往今来,爱美从来都是各个时代女性不变的追求之一。而化妆品,则是让女性变得更美的必备品,化妆品发展至今,各种功效的产品已经颇为完善。那么,20世纪的化妆品是什么样的?各个时代的女性又是如何使用的?今天,就随笔者一起来看化妆品的前世今生!1890—1899年化妆是一种"神奇的戏法"1896年,马科斯.比尔博姆出版《捍卫化妆》一书,他认为化妆不仅只是遮遮瑕疵,更重要的是它让你尽情地     

Fenton氧化-好氧接触工艺处理高浓度硫酸盐的LAS废水

采用Fenton氧化-好氧接触工艺替代常规的物化法和生物法对含高浓度硫酸盐的LAS废水进行处理,并研究其影响因素及适宜条件。Fenton试剂氧化的优化操作条件:Fe2 的质量浓度为0.6 g/L,H2O2质量浓度为0.12 g/L,反应40 min,实验结果表明,经Fenton氧化后废水的COD由1 500 mg/L降至230 mg/L,废水的LAS质量浓度由490 mg/L降至23 mg/L。在上述的操作条件下,采用Fenton氧化的方法对某日用化工厂排放的实际废水进行预处理,Fenton氧化后的出水在好氧接触氧化装置中停留20 h,最终出水的COD和LAS均达到广东省一级废水排放标准,COD和LAS的总去除率分别达到95%和99%以上,处理效果良好。     

Assessment of different machine learning techniques in predicting the compressive strength of self-compacting concrete

The compressive strength of self-compacting concrete (SCC) needs to be determined during the construction design process. This paper shows that the compressive strength of SCC (CS of SCC) can be successfully predicted from mix design and curing age by a machine learning (ML) technique named the Extreme Gradient Boosting (XGB) algorithm, including non-hybrid and hybrid models. Nine ML techniques, such as Linear regression (LR), K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM), Decision Trees (DTR), Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB), and Artificial Neural Network using two training algorithms LBFGS and SGD (denoted as ANN_LBFGS and ANN_SGD), are also compared with the XGB model. Moreover, the hybrid models of eight ML techniques and Particle Swarm Optimization (PSO) are constructed to highlight the reliability and accuracy of SCC compressive strength prediction by the XGB_PSO hybrid model. The highest number of SCC samples available in the literature is collected for building the ML techniques. Compared with previously published works’ performance, the proposed XGB method, both hybrid and non-hybrid models, is the most reliable and robust of the examined techniques, and is more accurate than existing ML methods (R² = 0.9644, RMSE = 4.7801, and MAE = 3.4832). Therefore, the XGB model can be used as a practical tool for engineers in predicting the CS of SCC.