一种基于风险的需求优先级排序方法*

为支持风险的量化分析以提高需求优先级排序的有效性,提出了一种基于风险的方法。方法从需求和任务两个层面实现对需求选取问题的建模,以风险为关键因素计算得出需求优先级。模拟实验的结果表明,本方法有助于提高项目最终取得的价值,同时优先级排序的结果符合费效比原则,即项目实现了在早期尽快获取价值的目标。     

2014年10月十大重要安全漏洞分析

2014年9月21日至10月20日,国家计算机网络入侵防范中心发布漏洞总条目为508条,漏洞总数为上月的68.93%,有所下降。其中,威胁级别为“紧急”的有35条,“高”的有79条,“中”的有364条,“低”的有30条。威胁级别为“紧急”和“高”的漏洞占到总量的22.44%,从漏洞利用方式来看,远程攻击的有316条,局域网攻击的有47条,本地攻击的有145条。可见,能够从远程进行攻击的漏洞占绝大多数,这使得攻击者利用相应漏洞发动攻击更为容易。微软公司发布8项安全更新,共修复24个漏洞,3个安全公告等级为“严重”,其余为“重要”。1项安全公告针对Microsoft_Office的漏洞,涉及1个CVE编号漏洞,6项安全公告针对Microsoft_Windows的漏洞,涉及22个CVE编号漏洞,1项安全公告针对Internet_Explorer的漏洞,涉及14个CVE编号漏洞,1项安全公告针对Microsoft_开发工具的漏洞,涉及1个CVE编号漏洞,1项安全公告针对Microsoft_DNET_Framework的漏洞,涉及3个CVE编号漏洞,此次微软安全公告包括了缓冲区溢出、任意代码执行等漏洞。建议广大用户及时安装补丁,增强系统安全性,做好安全防范工作,保证信息系统安全。     

2,15-十六烷二酮的合成

采用直链十四碳二元酸为起始原料,先以氯化亚砜进行酰化,所得酰氯直接与甲基锌试剂反应进行甲基化,从而制得了合成麝香酮的重要中间体2,15-十六烷二酮,产物结构经1HNMRI、R确认。总产率为72.6%。     

2014年2月十大重要安全漏洞分析

2014年1月21日至2月20日,国家计算机网络入侵防范中心发布漏洞总条目为572条,漏洞总数比上月增加19.43%。其中,威胁级别为“紧急”的有73条,“高”的有89条,“中”的有354条,“低”的有56条。威胁级别为“紧急”和“高”的漏洞占到总量的28.32%,从漏洞利用方式来看,远程攻击有482条,局域网攻击有65条,本地攻击有25条。可见,能够从远程进行攻击的漏洞占绝大多数,这使得攻击者利用相应漏洞发动攻击更为容易。     

观测几何对目标探测性能影响的仿真分析

在光电武器作战探测目标性能问题的研究中,不同大气/气溶胶模式、不同观测几何条件下的光电武器作战效能差异显著.针对上述问题,通过分析大气传输和观测几何对视在对比度的影响,建立了视在对比度传递模型,结合TIP准则提出了观测几何对目标探测性能的影响模型.利用Modtran软件离线计算的基础数据,提出了探测性能模型快速仿真计算方法,实现了典型地区、全天时、不同观测几何和观测距离条件下的成像系统探测性能的快速仿真计算.采用快速仿真计算方法,选取典型参数,计算并分析了不同大气/气溶胶模式、观测几何等因素对视在对比度、探测概率和探测距离等指标的影响.结果表明:观测几何对目标探测性能影响显著,50％探测概率条件下,顺光探测距离是逆光探测距离的1.38 ～1.7倍;不同大气/气溶胶模式条件下,观测几何对探测距离影响差异明显,海洋性气溶胶模式下影响较大,乡村型气溶胶模式下影响较小.文中提出了观测几何对目标探测性能的影响模型和快速仿真计算方法,为光电武器系统任务规划和作战效能评估提供了理论和技术支持.     

CGAN样本生成的遥感图像飞机识别

目的 基于深度学习的飞机目标识别方法在遥感图像解译领域取得了很大进步,但其泛化能力依赖于大规模数据集。条件生成对抗网络（conditional generative adversarial network,CGAN）可用于产生逼真的生成样本以扩充真实数据集,但对复杂遥感场景的建模能力有限,生成样本质量低。针对这些问题,提出了一种结合CGAN样本生成的飞机识别框架。方法 改进条件生成对抗网络,利用感知损失提高生成器对遥感图像的建模能力,提出了基于掩膜的结构相似性（structural similarity,SSIM）度量损失函数（masked-SSIM loss）以提高生成样本中飞机区域的图像质量,该损失函数与飞机的掩膜相结合以保证只作用于图像中的飞机区域而不影响背景区域。选取一个基于残差网络的识别模型,与改进后的生成模型结合,构成飞机识别框架,训练过程中利用生成样本代替真实的卫星图像,降低了对实际卫星数据规模的需求。结果 采用生成样本与真实样本训练的识别模型在真实样本上的进行实验,前者的准确率比后者低0.33%;对于生成模型,在加入感知损失后,生成样本的峰值信噪比（peak signal to noise ratio,PSNR）提高了0.79 dB,SSIM提高了0.094;在加入基于掩膜的结构相似性度量损失函数后,生成样本的PSNR提高了0.09 dB,SSIM提高了0.252。结论 本文提出的基于样本生成的飞机识别框架生成了质量更高的样本,这些样本可以替代真实样本对识别模型进行训练,有效地解决了飞机识别任务中的样本不足问题。     

基于PN序列互相关同步低复杂度实现方法

针对互相关同步算法实现复杂度高的问题,设计了一种伪随机(PN)码序列和近似加法器的互相关同步实现方法(PNACCS),在现有PN码序列互相关同步方法的基础上,通过使用近似加法器代替部分传统精确加法器,降低了互相关同步实现的复杂度.算法仿真和分析结果显示,与现有的互相关同步算法相比,PNACCS方法在时频同步性能与传统互相关几乎相同的情况下,逻辑资源占用更少,易于实际工程的实现.     

基于高精度流线生成的交互流场可视化

高效准确的流线绘制一直是流场可视化的重要研究内容,流线可以对流场的重要特征进行有效的稀疏表示,但流线需要长期的粒子追踪过程及大量的积分计算,在面向大规模流场可视化时时间效率较低,需要高性能计算设备进行辅助计算.本文通过设计一种基于深度学习的高精度流线生成算法,将初始的低精度流线快速映射为稠密的高精度流线,可以在较短的时间内快速生成可靠的流线可视化结果,并在此基础上设计了交互式实时流场可视化系统,涵盖了流场的特征检测,属性关联分析,信息论分析等,帮助用户快速了解流场数据,找到自己感兴趣的区域进行后续进一步深度分析,避免了获取过多冗余数据,同时优化了分析工作的效率,满足用户对于流场结构,特征属性等多维度进行关联分析的需求.     

基于区块链的新型存储模型慈善系统

现如今的慈善领域总会面临着数据无法公开透明的问题,人们无法对不公开数据的慈善组织报以信任,即使公开了数据,也要面临着数据造假的质疑.针对现有慈善组织存在的公信力不足、便捷性低,以及善款流向不透明等问题,本系统采用区块链技术,通过设计新型数据存储模型,将上传的项目数据按照所需的要求进行加解密等操作,使得数据具有保密性;同时将交易数据进行链上存储,利用区块链不可篡改可追溯等特性,将所有经过本系统的交易数据进行上链操作,使得交易数据变得公开透明,同时无法对已经完成的交易的数据进行修改,从而使整个系统具有足够的公信力,有效地弥补了传统慈善系统的数据不公开,同时可能存在数据造假的不足.     

基于多次散射目标模型的雷达成像研究

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）作为一种主动微波传感器,被广泛应用于遥感对地观测。然而,传统上的雷达散射模型是基于几何光学近似的,忽略了地物目标之间的相互作用,即多次散射效应。为了充分挖掘和利用毫米波雷达影像中目标电磁散射特性信息,亟需对典型目标的多次散射效应进行建模仿真和验证。基于矩量法（Method of Moments, MoM）分析了球体、二面角等目标表面等效电流分布与分段成像结果的对应关系,并利用后向投影（Back-Projection, BP）算法进行电磁仿真成像,总结了单/双基地雷达模式对成像中散射机制的影响。结果表明：目标表面等效电流分布以及分段等效合成孔径张角会随入射角度发生改变,其中分段等效合成孔径张角会影响方位向分辨率;双基地雷达成像结果中包含更丰富的电磁散射信息。本研究可为SAR系统设计和验证、典型目标回波特性数据收集以及如何基于高解析度SAR影像进行目标识别等研究提供借鉴与参考。