青岛财富中心超限高层Pushover分析

青岛财富大厦是一座复杂的超限高层建筑.设计除利用SATWE程序及ETABS和ANSYS有限元分析程序进行弹性和弹塑性计算分析外,还对结构进行了静力弹塑性分析（Pushover Analysis）.研究表明：静力弹塑性分析方法在超限高层结构设计中,由于受高振型的影响,虽然理论上会存在一定的误差,但是通过Pushover分析可以从宏观上发现结构在罕遇地震作用下的破坏机制,从而对可能存在的薄弱部位进行有针对性的加强,提高结构可靠度.     

面向智能电网的PCA近似法错误数据注入攻击

准确的状态估计对于维持智能电网的正常运行至关重要。论文在雅可比(Jacobian)矩阵和状态变量分布假设未知的情况下,采用主成分分析近似法(PCA-Sim)研究了错误数据注入攻击问题,从线路测量的相关性中对Jacobian矩阵进行推导,验证了错误数据注入攻击近似隐形攻击,并且结合累积分布函数(cdf)分析了所提方法的性能。通过对IEEE14配电网系统在均匀状态变量、高斯状态变量和混合状态变量条件下漏检概率与决策阈值的仿真研究,结果证实了所提方法的有效性。     

阜阳市东南部土壤地球化学特征及土壤质量评价

通过1∶250 000多目标区域地球化学调查、采样和化验,获得了阜阳市东南部地区表层、深层土壤中22项指标的土壤地球化学背景值、基准值等数据,研究其分布特征,并依据相应规范进行土壤质量评价。结果显示,与邻区(淮北-亳州)土壤基准值相比,N、Mn、I、Cr等8种元素(指标)土壤基准值略高,而P、MgO、S、Cd等8种元素(指标)则低于邻区;N、Corg和Mn土壤背景值高于邻区的土壤背景值;而P、CaO、MgO、S等8种元素(指标)土壤背景值低于邻区。土壤养分主要处于中等水平、土壤环境质量以清洁为主,仅存在少量轻微污染土壤,影响土壤环境的地球化学指标主要为Cd。区内土壤质量综合评价以优质等级为主,约占研究区总面积的76.33%;其次为良好等级,占研究区总面积的23.67%,就此提出了土地资源分质利用的建议。     

基于素数地址的动态无线传感器网络路由协议

针对分层式路由协议在建立整个网络拓扑后无法动态维护的缺点,本文修改了现有分层路由机制中节点地址的分配方法,提出素数动态路由协议。该协议利用素数乘积分解的唯一性,使得节点在网络中的位置能被明确表示出来且可以动态修改。通过仿真实验,对比常见的LEACH、SPIN和DD这3种路由协议,本文提出的D-HiPr路由协议在网络生存时间、传输时延等方面表现更优,很好地满足异构型无线传感器网络应用。     

表面扩渗Al,Zn处理对ZM5镁合金性能的影响

通过铝锌(Al,Zn)混合粉对ZM5镁合金进行了表面固态扩渗铝锌(Al,Zn)处理,在衬底形成了Mg-Al-Zn合金层.研究结果表明:Mg-Al-Zn合金层主要由Mg-Al-Zn固溶体和Mg-Al-Zn金属间化合物(Al6Mg10Zn,Al5MgllZn4)组成,该合金层不仅使ZM5镁合金表面合金层显微硬度显著提高,而且在盐水浸泡腐蚀过程中,在衬底与腐蚀介质之间起到了良好的屏障作用,从而赋予试样良好的腐蚀性能.     

浅谈云计算的安全

从云计算出现,相关云计算的服务纷纷出现,伴随而来的就是云计算的安全问题。云计算安全的策略构想是:使用者越多,每个使用者就越安全,因为庞大的用户群体,足以覆盖互联网的每个角落,这要某个网站被木马病毒概念股及,就立刻会被捕获。云安全发展迅速,工信部和国家发改委在2010年在北京,上海深圳,杭州,无锡等五个城市先行开战云计算服务创新发展的试点工作。     

SCA硬件抽象层接口设计

随着软件通信体系结构的广泛研究和应用,为在包含特定硬件单元的SCA硬件平台上实现不同计算单元上组件间管理的统一性和通信的标准化,提高波形应用在不同的硬件平台上的可移植性和重用性,软件通信体系结构引入了硬件抽象层的概念.该文以通用处理器和DSP为例,描述硬件抽象层的功能及其在通用处理器GPP和DSP上的API实现.     

基于开放编译的面向对象程序静态分析器*

采用反射和开放编译技术,设计并实现了一个面向对象程序静态分析器,对开放编译器OpenC++进行了扩展与改进。通过实验研究表明,该程序静态分析器可以得到全面的系统依赖信息,可以有效地辅助程序理解。     

低功耗异构计算架构的高光谱遥感图像分类研究

高光谱图像分类算法通常需要逐点对图像中的像素点进行迭代处理,计算复杂度及并行程度存在较大差异。随着高光谱遥感图像空间、光谱和辐射分辨率的不断提升,这些算法无法满足实时处理海量遥感图像数据的需求。通过分析NPU存储计算一体化模式与遥感图像分类算法的实现步骤,设计低功耗CPU+NPU异构资源计算架构的低秩稀疏子空间聚类（LRSSC）算法,将数据密集型计算转移至NPU,并利用NPU数据驱动并行计算和内置AI加速,对基于机器学习算法的海量遥感数据进行实时分类。受到big.LITTLE计算范式的启发,CPU+NPU异构资源计算架构由8 bit和低精度位宽NPU共同组成以提高整体吞吐量,同时减少图网络推理过程中的能量损耗。实验结果表明,与CPU计算架构和CPU+GPU异构计算架构的LRSSC算法相比,CPU+NPU异构计算架构的LRSSC算法在Pavia University遥感数据集下的计算速度提升了3~14倍。