新型厌氧胶粘剂的合成及性能

甲基丙烯酸和环氧丙烷在催化剂和阻聚剂的存在下,反应制取中间产物甲基丙烯酸羟丙酯。2,4—甲苯二异氰酸酯再与之应生成甲基丙烯酸酯树脂,再以引发剂。促进剂与其作用便制得一种新型厌氧胶粘剂 JFL—01型厌氧胶粘剂。测试表明,此厌氧胶粘剂与国外专利报道的同类产品相比耐热性高,300℃不软化(同类产品熔点通常只有120℃)本文还研究了不同固化时间、固化温度、引发剂用量及种类对粘接强度的影响,实验结果表明把它加热固化可用做强力胶粘剂、室温固化时可做为密封剂使用。     

基于Java的网络编程及多线程同步机制

介绍Java的网络编程基础，说明了线程的几个状态间的相互转换，对Java的多线程的同步机制和线程间通信机制作了分析，并结合创建一个远程文件服务器的实例，来探讨Java的网络编程对多线程同步机制的支持。     

基于JPEG2000的感兴趣区域算法研究

介绍了两种感兴趣区域(ROI)编码技术:一般位移法(Scaling-based method)和最大位移法(MaxShift method),它们分别已经被JPEG2000标准的第一和第二部分采纳。其中一般位移法需要传输和编码ROI的形状信息,而最大位移法不能控制感兴趣区域和背景区域(BG)重建图像的相对质量。针对这些缺点与不足,又进一步阐述了另外两种改进算法:位平面逐个位移法(BsBShift method)和最重要位平面法(MSBShift method)。     

一种基于H.264的快速帧间预测算法

为降低H.264的编码复杂度,本文提出了一种快速帧间预测算法。本算法从以下两个方面进行改进:在选择帧间宏块分割模式时,先根据部分模式的计算结果提前判断出侯选模式组,再从侯选模式组中计算选出最佳模式;与此同时,在分割块的运动估计时,先检测局部典型位置并根据检测结果对块的运动区域进行预测,再据此有针对地采用相应的搜索模板进行搜索。实验表明,与JM(H.264标准参考软件)目前版本的几种预测算法相比,本算法PSNR保持较高,编码速度提高40%～80%。     

局部高斯分布拟合的脑MR图像分割及有偏场校正

为实现对灰度不均匀脑核磁共振(MR)图像分割的同时进行有偏场估计并校正,提出一种基于局部高斯分布拟合(LGDF)模型的多相水平集方法.通过分析图像有偏场模型的局部特性,将有偏场乘性因子引入到图像局部灰度均值的表达中,从而使有偏场乘性因子成为新的能量函数的变量.能量函数的迭代最小化既实现了目标组织分割,又有效估计了有偏场.合成图像和仿真脑MR图像实验结果表明,本文方法比现有多种方法分割性能更好,且利用本文方法估计的有偏场校正后的图像有更好的视觉效果.     

档案、图书、情报一体化管理综述

一、“档案、图书、情报一体化管理”的理论基础；二、实现“档案、图书、情报一体化管理”的客观条件；三、“档案、图书、情报一体化管理”的模式和发展趋势。     

北京工程建设设计节能标准的研究与制定

在工程建设领域推广应用节能标准，是实现建筑节能的重要措施之一，是规划建设节约型城市的基础。近年来，北京市规委建筑设计标准化办公室（以下简称“标办”）加强对工程建设设计节能标准的制定、修定，不断补充、完善了本地区工程建设设计标准化体系。     

基于路径特征和支持向量机算法的硬件木马检测技术

硬件木马攻击成为当前集成电路(IC)面临的严重威胁。针对硬件木马电路具有隐蔽、不易触发以及数据集不均衡等特点，该文提出对门级网表进行静态分析的硬件木马检测技术。基于电路可测性原理建立涵盖节点扇入数、逻辑门距离、路径数、节点扇出数的硬件木马路径特征，简化特征分析流程；基于提取的路径特征，使用支持向量机(SVM)算法区分电路中的木马节点和正常节点。提出训练集双重加权技术，解决数据集不均衡问题，提升分类器的性能。实验结果表明，分类器可以用于电路中的可疑节点检测，准确率(ACC)达到99.85%；训练集静态加权有效提升分类器性能，准确率(ACC)提升5.58%；与现有文献相比，以36%的特征量，真阳性率(TPR)降低1.07%，真阴性率(TNR)提升2.74%，准确率(ACC)提升2.92%。该文验证了路径特征和SVM算法在硬件木马检测中的有效性，明确了数据集均衡性与检测性能的关系。     

深度解读就地不停产来料加工转三资

加工贸易企业的升级转型已成为目前国家经济政策的重点之一,目前中央和地方政府相继出台的促进加工贸易企业转型升级的一系列政策已充分证明了这一点.而当中的来料加工贸易企业不停产就地转型为独资企业已成为一个业界的共识.     

高光谱图像的分布式压缩感知成像与重构

根据高光谱数据的特点,提出了一种基于像元的分布式压缩采样模型来实现高光谱图像的有效压缩采样与重构。搭建了能实现该模型的压缩采样光谱成像系统,并研究了用于该系统成像的重构算法。在图像采集阶段,将高光谱数据分为参考像元和压缩感知像元;地面像元的辐射能通过棱镜进行谱带分离,再利用数字微镜器件实现谱带的线性编码。对压缩感知像元进行低采样率的线性编码,对参考像元进行采样率为1的线性编码。压缩采样数据重构时,不再采用传统方法直接重构高光谱数据,而是利用线性混合模型将重构高光谱数据转换成端元提取和丰度估计,然后根据重构的端元和丰度恢复原数据。对比实验表明,在压缩采样数据为总数据的20%时,重构的平均信噪比提高了10dB。所设计的成像系统应用压缩感知理论减少了采集的数据量,采样方式简单,可应用于星载或机载的高光谱压缩感知成像。