一种新型Linux内核级Rootkit设计与实现

传统的内核级Rootkit无法绕过当前主流的Rootkit检测方法。对传统的内核级Rootkit的实现机制和当前主流的Rootkit检测方法进行了分析,设计并实现了一种新型Linux内核级Rootkit。通过实验证明,该Rootkit能够实现后门提权、进程隐藏及文件隐藏等功能,并能绕过当前主流的Rootkit检测工具的检测,其抗检测能力明显好于传统的内核级Rootkit。     

冰临近过程中螺旋桨的水动力性能计算分析

为了研究非接触工况下的冰桨干扰水动力载荷,以粘性流体力学为基础,运用重叠网格技术,开展了冰桨干扰的定常计算方法的研究。首先,通过与实验结果的对比,验证了方法可行性;其次,基于重叠网格技术,研究了干扰冰运动到不同空间位置时,螺旋桨水动力性能的变化趋势和规律;计算时,各计算域均采用切割体非结构化网格,各域之间通过重叠网格的嵌套进行数据的传递。为了更好地捕捉桨前流场的细节,在冰桨间隙处进行了多层网格的局部加密,同时结合SSTk-ω湍流模型进行冰桨近场水动力计算。总结出冰对螺旋桨的影响是由冰在桨前产生的干扰伴流区域位于桨盘面以内的面积以及与桨的相对位置共同决定的。计算结果具有一定的可靠性,可为冰区螺旋桨的设计与性能计算提供参考。     

永磁直驱风力发电系统最大风能捕获滑模控制

针对永磁直驱风力发电系统实现最大风能捕获的问题,提出一种高阶非奇异终端滑模控制策略.根据永磁直驱风力发电系统的非线性模型,基于最佳转矩跟踪的最大功率点跟踪(maximum power point tracking)方法,将高阶非奇异终端滑模控制应用于永磁同步发电机(permanent magnet synchronous generator)设计转矩控制器和电流控制器,实现永磁直驱风力发电系统的无风速传感器最大功率点的快速跟踪和稳定控制.仿真结果验证了所提出的控制方案的有效性.     

翻译教学中的语篇偏误分析实证研究--以重庆科技学院非英语专业学生为例

以语篇理论中的衔接和连贯2个重要概念为基础,对重庆科技学院120名非英语专业学生的翻译习题进行详尽的语篇偏误分析。结合学生翻译习题实例把他们在翻译实践中的衔接方式、语篇连贯偏误作为调查分析对象。根据调查分析研究结果,提出译文语篇连贯及翻译教学问题的应对策略。     

征订启事

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非血红素铁模型配合物[Fe~(Ⅳ)(O)(N4Py)]~(2+)的磺化氧化反应机理

利用密度泛函理论研究了4价非血红素铁模型配合物[Fe~(Ⅳ)(O)(N4Py)]~(2+)的磺化氧化反应机理。选取苯硫基甲烷及其对位衍生物为反应底物,苯硫基甲烷对位取代基的吸电性越强,硫原子的Mulliken电荷数就越大。磺化氧化反应的反应机理是在反应过程中发生了直接的两电子转移。氧转移反应为两态反应,反应活性主要由五重态的反应能垒决定。通过计算可知,对位取代基的吸电性越强,其反应能垒就越高,反应活性顺序由高到低依次为对甲基苯硫基甲烷、苯硫基甲烷,对氯苯硫基甲烷、对氰基苯硫基甲烷、对硝基苯硫基甲烷。     

预应力连续箱梁桥混凝土收缩徐变效应

混凝土收缩徐变效应对桥梁结构内力以及线形产生不可忽视的影响。混凝土收缩徐变机理复杂,影响因素多,随机变化量大,它对结构性能的影响至今难以得到精确的解答。文章以某改建连续箱梁桥为工程背景,通过建立有限元模型,模拟分析了预应力混凝土连续箱梁桥在成桥阶段和若干年后的收缩徐变效应,经过理论计算,得出混凝土收缩徐变对结构内力、线形的影响规律,期望能为同类桥梁的设计和施工提供参考。     

影响纺织品定量化学分析结果准确性要素浅析

影响纺织品定量化学分析准确性和可靠性的因素很多,其中纺织样品是否预处理与采用的预处理方式,抽滤中采用玻璃砂芯坩埚的微孔直径大小,烘干后样品质量的测量方式,会影响到测试结果的准确性和可靠性。本文从以上三方面入手,通过比对测试进行分析讨论,就提高测试结果的准确性和测试效率提出了相应的建议。     

Boost变换器负调电压建模分析

摘要 以电容电压作为输出反馈的Boost变换器是一个非最小相位系统,非最小相位反应引起的负调严重的影响系统的暂态性能及稳态性能。研究引起负调与变换器参数之间的关系对Boost变换器优化设计是一个关键问题。本文根据Boost变换器小信号数学模型推导给出非最小相位系统的负调电压表达式,指出衡量负调电压的两个指标：负调电压大小和负调电压峰值时间。根据负调电压表达式分析了输入电压、储能电感、占空比、占空比变化量、负载、滤波电容等参数对负调电压的影响。研究结果表明：输入电压和占空比变化量仅影响负调电压大小;储能电感、占空比、负载、滤波电容不仅影响负调的大小,同时影响负调的峰值时间。研究所得结论为Boost变换器的参数优化设计以及减小负调电压提高系统暂态性能及稳态性能提供了理论依据。仿真和实验结果验证了理论分析的正确性。     

非稀疏多核组合的支持向量回归方法

为了改善支持向量回归机的性能,本文提出了一种利用多核学习解决回归问题的算法(NS-MKR),算法对基本核函数的组合系数施加了Lp范数的约束(p>1),以得到组合系数的非稀疏解,并采用了两步优化方法,首先求解基于加权组合核的标准支持向量回归问题,用于学习拉格朗日乘子,然后采用简单的计算,求得基本核函数的组合系数,这两个步骤交替进行,直到满足事先定义的收敛准则。在人工数据集和真实数据集上的实验表明,相对于传统的单核和稀疏多核支持向量回归方法,本文提出的算法有更好的泛化性能。