企业搜索引擎个性化表示与结果排序算法研究

针对企业搜索引擎提出一种基于本地文档库的个性化表示与结果排序算法,以帮助用户找到真正感兴趣的结果.首先,采用聚类分析对用户浏览的历史文档聚类;其次,采用模糊推理技术对所形成的分类进行分析,发现用户对各分类的喜好程度;再次,按用户对各分类喜好程度的不同,为各分类分配抽样文档数;最后,采用多种抽样技术,从各分类中抽取典型文档.来自不同分类的典型文档构成了表示用户个性的本地文档库.结果排序算法通过计算通用企业搜索引擎的搜索结果与本地文档库中各文档的相似性,对结果集重新排序,从而体现出用户个性.实验结果表明,与传统的基于关键词的个性化表示与结果排序算法相比,基于本地文档集的个性化表示与结果排序算法可以给出更能反映用户个性的查询结果,且可以对用户偏好的变化作出更迅速的反映。     

国密SM9算法在物联网安全领域的应用研究

针对目前物联网行业面临的安全问题,本文提出了基于国密SM9算法的物联网安全解决方案,充分发挥国密SM9身份即标识、无证书体系和非对称加密等特点,实现物联网感知层、网络层和平台层的安全应用;提供强身份认证、数据加密、通道加密和访问控制等能力;在物联网资源限制的条件下,提升了安全性,保障了易用性、易维护性和可扩展性。同时,结合目前智能门锁行业面临的安全问题,阐述了国密SM9算法在智能门锁安全防护中的应用成效,推动物联网行业的健康发展。     

炭纤维微观结构表征:X射线衍射

X射线衍射(XRD)作为研究材料内部晶态结构的重要方法,在炭材料表征技术领域有着广泛的应用。对炭纤维而言,观察相应衍射峰可以对晶态结构及其变化过程做定性的比较研究,也可以通过数据解析获得炭纤维的各类晶态结构参数,从而实现对内部织构及其变化过程的量化分析。近几年随着设备性能和应用技术的不断进步,XRD的一些新理论、新方法、新应用陆续出现,拓展了该技术在炭材料内部微应力、晶态织构、择优取向特征等方面的应用。有鉴于此,本文综述了近年来炭纤维微观结构表征技术在理论、技术及应用等方面的进展情况。着重阐述了XRD在炭纤维内部微观应力/应变、晶态结构、结构取向性、石墨化程度等方面的创新应用及数据分析技术。     

纳米SiO2改性炭纤维乳液上浆剂的性能评价

采用纳米SiO₂改性环氧树脂乳液上浆剂和未改性乳液上浆剂对聚丙烯腈(PAN)基炭纤维进行表面上浆。通过静置沉淀法和光学显微镜评价了两种乳液的稳定性。利用扫描电子显微镜(SEM)、 X射线能谱仪(EDS)、 原子力显微镜(AFM)和动态接触角测试仪(DCAA)研究了未上浆、 未改性和改性上浆炭纤维的表面性能, 并用单纤维碎裂法探讨了上浆剂对炭纤维与环氧树脂界面黏结的影响。结果表明: 未改性和经纳米SiO₂改性的两种乳液粒径较小, 稳定性较好, 而前者优于后者。上浆后, 炭纤维表面的粗糙度和表面能都增大, 而且最大值出现在改性乳液上浆炭纤维的表面。改性乳液上浆单纤维复合材料拥有最大的界面剪切强度(IFSS), 比未改性上浆的高出27.2%; 改性上浆炭纤维与基体的调和平均黏结功(W(h)_a )和几何平均黏结功(W(g)_a )也分别高出未改性上浆的12.7%和11.7%。