合成氨装置中高温氢腐蚀问题探讨

探讨合成氨装置中的高温氢腐蚀问题,结合实际说明高温氢腐蚀的影响因素,提出预防高温氢腐蚀的措施.     

延迟容忍网络中基于复制率的拥塞控制算法

为了解决延迟容忍网络中现有Drop Front（DF）、Drop Oldest（DO）等拥塞控制算法吞 吐量较低的问题,提出了一种在传统的传染路由协议下基于复制率的拥塞控制算法. 当节点 接收新数据包缓存发生拥塞时,节点根据数据包的复制次数和已经过的生命周期估算各数据 包的复制率,并丢弃复制率最大的数据包,从而缓解拥塞. 仿真结果表明,该算法较DF和DO 算法降低了网络的丢包率,提高了网络的吞吐量,有效地缓解了拥塞.     

某厂区重交通水泥混凝土路面病害成因分析及治理

针对目前某工厂主厂道由于受到重交通作用而造成水泥混凝土路面损坏严重的现状,笔者先从水泥混凝土路面主要病害的种类及其产生的原因着手加以分析,进而对在旧路面上半直接式加铺水泥混凝土和钢纤维水泥混凝施工技术进行了介绍和总结.     

多级VPN技术在疫情直报网络中的应用

随着传染病网络直报的不断发展和关键业务不断增加,对传染病网络直报系统的安全性、可靠性、实时性提出了新的严峻挑战。本文分析了构建武汉市疾控系统VPN网络的背景及整体构架,阐述如何利用IPSEC VPN和SSL VPN技术构建国家、省、市、区疾控系统VPN网络的方法,真正实现资源共享和"一网多用"。     

基于K-shell位置和两阶邻居的复杂网络节点重要性评估方法

K-shell分解法能快速识别复杂网络中的关键节点,但是无法辨别同壳层内节点重要性的差异,并且低估了处于网络边缘位置的高度值节点的重要性。针对这两个问题,提出一种基于K-shell位置和两阶邻居的节点重要性评估方法。该方法根据K-shell分解过程中节点移除的顺序细化节点的全局位置信息,然后综合考虑节点的局部拓扑结构信息和全局位置信息,利用两步长内邻居节点的K-shell位置信息度量节点的重要性。在八个真实网络上用传染病模型进行仿真实验,结果表明,所提方法与其他五种相关方法相比能更准确有效地评估并区分节点的重要性。     

森林资源亚健康状态的卫星遥感预警技术研究

森林病虫害等扰动类型造成的亚健康林木监测预警工作不能及时到位,导致防治工作长期处于灾后救灾的被动局面。基于2019年5~9月份的多时相GF-1 WFV数据,应用比值植被指数和红绿植被指数,准实时地监测逆生长、叶冠胁迫或失色等“灾害”信息。结果表明：虽然树木叶片枯黄、萎蔫等叶绿素降解并逐渐转化成叶黄素和叶红素需要一定的过程,或“灾害症状”有时具有滞后性,但高频次遥感动态监测结果对于指导森林灾害地面踏查,提高监测覆盖率和科学性,防范大面积灾害,具有积极作用。国产GF-1和GF-6 WFV遥感数据的高重访周期能为月度森林资源生长过程的监测提供坚实的数据保障,满足公顷级树叶长势退化预警监测的需要。     

基于多尺度残差神经网络的葡萄叶片病害识别

葡萄叶片不同程度的病害具有一定的相似性,目前对于葡萄叶片病害的识别多为病害种类识别,对不同程度病害识别的研究较少,且传统识别方法对于不同程度病害识别准确率较低。提出一种基于多尺度残差神经网络（Multi-Scale ResNet）的葡萄叶片病害识别方法。对葡萄叶片病害图像进行数据增强与叶片区域标注后,使用Mask R-CNN提取葡萄叶片部位,通过引入多尺度卷积以改变ResNet底层对不同尺度特征的响应,利用加入的SENet提升网络的特征提取能力,并将图像输入Multi-Scale ResNet中进行识别。实验结果表明,该方法的平均识别准确率达到90.83%,相比ResNet18提高了2.87个百分点。     

区块链社交网络信息传播模型的优化研究

区块链的出现使得社交网络信息传播的模式发生了改变,如用户信任度、信息传播的转发概率等。因此,在传统社交网络信息传播模型的基础上,通过对用户行为模式的着重分析,基于用户信任度和经济激励等影响因素优化了转发概率;新增了合约状态节点解释用户的理智性,基于此提出区块链社交网络信息传播模型。理论与仿真分析表明,该模型在区块链社交网络的信息传播过程中具有较好的稳定性和敏感性,节点属性变化走势更加接近真实网络,能够较好地模拟区块链环境下社交网络中信息的传播规律。     

Protein interaction networks: centrality,modularity, dynamics,and applications

In the post-genomic era, proteomics has achieved significant theoretical and practical advances with the development of high-throughput technologies. Especially the rapid accumulation of protein-protein interactions (PPIs) provides a foundation for constructing protein interaction networks (PINs), which can furnish a new perspective for understanding cellular organizations, processes, and functions at network level. In this paper, we present a comprehensive survey on three main characteristics of PINs: centrality, modularity, and dynamics. 1) Different centrality measures, which are used to calculate the importance of proteins, are summarized based on the structural characteristics of PINs or on the basis of its integrated biological information; 2) Different modularity definitions and various clustering algorithms for predicting protein complexes or identifying functional modules are introduced; 3) The dynamics of proteins, PPIs and sub-networks are discussed, respectively. Finally, the main applications of PINs in the complex diseases are reviewed, and the challenges and future research directions are also discussed.     

一类双线性SEIQS模型的定性分析

对一类具有双线性传染率的SEIQS模型进行了研究,得到了系统的基本再生数R0.结果表明:R0≤1时疾病消失,无病平衡点全局渐近稳定;当R01时病毒持续存在,系统存在唯一的地方病平衡点并且全局渐近稳定.最后通过仿真验证了系统极限环的存在性.