防火墙技术与网络安全

随着网络的迅速发展,如何保护信息的安全成了现在的重点。本文简单介绍了当今流行的防火墙技术,分析了目前防火墙的功能特性。介绍了目前防火墙的优缺点。概括介绍了目前两大流行防火墙 CheckPoint 的状态检测技术(ateful Inspection)和 Web 智能技术(Web Intelligence)对于防火墙的智能防御与 Web 安全保护特点。     

盐析-萃取法处理精苯废酸的中试研究

在中试规模上采用盐析-萃取法处理精苯废酸。结果表明,当物料配比m（废酸）：m（母液）：m（粗酚）=1：0．3：0．4时,COD的脱除率最高达到95．3％,且萃取剂粗酚可以循环使用,不影响萃取效果;净化酸可再利用生产硫酸铵,其各项质量指标均不低于用新鲜硫酸生产的硫酸铵;萃取剂再生残渣（焦油渣）用于配煤炼焦可改善焦炭质量。     

网络环境下高校创新人才培养的研究

针对传统的教育体系严重的限制了大学生的自主性和创新性发展的问题,围绕网络时代人们思维方式、生活方式、社会行为等各方面的显著变化,提出了网络环境下的高校创新人才的培养的一些建议。     

基于正交试验旋转电弧传感器焊缝跟踪工艺参数的优化

为了实现基于旋转电弧传感器的焊缝跟踪,并获得良好质量的焊缝,需要通过试验去确定最佳焊接参数。为了减少焊接试验的工作量、降低研制成本,采用正交试验设计法合理安排Q235钢板的机器人焊接工艺评定试验,以数理统计方法分析各焊接参数对焊缝质量影响的主次顺序。研究了旋转电弧传感器的旋转频率、焊炬高度、焊炬旋转半径和焊接电流四个主要影响因素对焊缝成形、电流信号特征和抗拉强度的影响,为后续的焊缝跟踪提供优化的焊接参数。     

化学气相沉积SiC膜{111}取向生长的原子尺度模拟

在化学气相沉积SiC膜过程中, 分别考虑了化学反应的动力学以及基底表面原子的沉积与扩散, 利用动力学蒙特卡罗方法, 建立了SiC膜{111}取向的三维原子尺度模型, 使用MATLAB模拟了原子尺度的SiC膜{111}取向生长过程. 模拟结果表明: 膜的生长经历了小岛的生成、小岛的合并与扩展、小岛间达到动态平衡三个阶段. 随着温度的升高, 膜的生长速率、表面粗糙度以及膜的厚度都增大. 随着生长速率的增大, 表面粗糙度增大, 相对密度减小. 模拟结果与理论和实验具有较好的吻合性.     

ZnSe晶体的气相法制备和性能研究

采用化学气相输运法,以单质Zn和Se为原料生长ZnSe晶体。比较了加碘(Zn-Se-I2)和未加碘(Zn-Se)两种情况下产物的特征,借助XRD和SEM检测仪器对所生长的ZnSe晶体的结构、形貌和成分进行了分析。结果表明,加入碘后生长的ZnSe晶体为橙黄色,具有较好的结晶性能,晶格常数为5.668nm,Zn与Se的化学成分比为1∶1,没有其它杂质峰;未加碘的产物为多孔状陶瓷,说明加碘可以明显提高ZnSe的结晶性能,解决了一致升华范围较窄的限制条件,避免了ZnSe生长动力学的限制,因此可以获得理想化学计量比的ZnSe晶体。     

煤炭企业计划生育工作的探索与实践

山东新汶矿业集团孙村煤矿牢固树立科学的人口计生观,明确计生工作对企业发展、和谐建设的重要作用,按照“1336”工作思路,即：“一个目标”,保证“三个到位”,完善“三项长效机制”．抓好“六项重点工作”,确保计划生育工作再上新台阶。     

碘输运剂对CVT法制备ZnSe单晶的性能影响研究

采用I2作为输运剂,以单质Zn和Se为原料运用化学气相输运法制备了ZnSe晶体。比较了不同I2含量下所生长ZnSe晶体的性能,借助XRD、SEM和EDS检测方法分析了ZnSe晶体的结构、形貌和成分。结果表明:I2含量对ZnSe晶体性能具有重要的影响,通过比较3组I2含量所制备的ZnSe晶体,确定出当I2含量为4 mg/cm3时,所生长的ZnSe晶体具有较好的结晶质量,其晶格常数为5.668 nm。测定ZnSe中Zn与Se的原子分数比为1:0.99,且只有1个衍射峰(2θ=27.2°),其晶面指数为(111)。SEM图像表面比较平滑,没有明显气孔。在此条件下,ZnSe晶体的红外透过性能最好,红外透过率为53.07%~62.61%。其他两种I2含量下所生长的ZnSe晶体结晶质量较差,XRD图谱显示有多个衍射峰,SEM图像表面凹凸不平,有明显气泡和孔洞,并且其红外透过率较低。     

客观检验在国产细羊毛纺纱加工中的应用

通过对国产细羊毛毛条的客观测试和基本性能特征的分析，同时与澳毛毛条进行对比，探讨了国产细羊毛的纺纱性能，并在多年加工数据统计结果的基础上，建立了国毛纺纱性能和质量预测模型。实践和研究表明，国产纤维的纺纱性能总体上不如澳毛，毛条纤维特性与纺纱性能的关系与澳毛近似，对国毛纺纱性能的预测是可行的，并具有一定的精确性和可靠性。     

基于BP神经网络的国毛毛条质量预测模型

采用BP神经网络预测技术建立少于3层的国毛毛条加工质量预测模型,利用贝叶斯判别规则提高网络的学习能力,通过实验对比选出最优隐层神经元数。模型预测结果表明,用神经网络方法预测毛条加工性能与实际结果有相当高的一致性。