A distributed deadlock detection algorithm for mobile computing system

The mode of mobile computing originated from distributed computing and it has the un-idempotent operation property, therefore the deadlock detection algorithm designed for mobile computing systems will face challenges with regard to correctness and high efficiency. This paper attempts a fundamental study of deadlock detection for the AND model of mobile computing systems. First, the existing deadlock detection algorithms for distributed systems are classified into the resource node dependent （ RD ） and the resource node independent （RI） categories, and their corresponding weaknesses are discussed. Afterwards a new RI algorithm based on the AND model of mobile computing system is presented. The novelties of our algorithm are that： 1 ） the blocked nodes inform their predecessors and successors simultaneously; 2） the detection messages （agents） hold the predecessors information of their originator; 3 ） no agent is stored midway. Additionally, the quit-inform scheme is introduced to treat the excessive victim quitting problem raised by the overlapped cycles. By these methods the proposed algorithm can detect a cycle of size n within n - 2 steps and with （ n^2- n - 2 ）/2 agents. The performance of our algorithm is compared with the most competitive RD and RI algorithms for distributed systems on a mobile agent simulation platform. Experiment results point out that our algorithm outperforms the two algorithms under the vast majority of resource configurations and concurrent workloads. The correctness of the proposed algorithm is formally proven by the invariant verification technique.     

高速公路交通事件检测影响因素分析

高速公路交通事件的有效检测对保证交通安全、提高运输效率具有重大的经济效益和社会效益。文章首先对高速公路交通事件进行了种类划分,分别分析了常发性交通事件和偶发性交通事件对交通流的影响。采用交通仿真软件TSIS（traffic software integration systems）获取研究所需的数据,研究和分析如何进行交通事件检测算法的参数选择。通过对仿真数据的分析,发现以车辆占有率作为交通事件的检测参数更为合理。     

基于深度特征合成和关联规则的数据库异常访问检测

企业或组织内部的重要数据都存储在数据库中,因此数据库经常成为恶意入侵者的攻击目标。传统防火墙对于来自外部的入侵者有着很好的抵御作用,但无法检测来自系统内部人员的异常访问。针对数据库异常访问检测中存在的不足和缺陷,提出了一种基于深度特征合成(DFS)和关联规则(Apriori)算法的异常检测方法。通过对比BP神经网络、随机森林和C4.5决策树等3种其他检测算法表明,新提出的方法能够更加高效地提取用户特征,从而使检测的精准率和效率有显著提升。     

一种新型的IGBT驱动保护电路

介绍一种新型的性能较完善的IGBT驱动保护电路。实验结果表明,该电路能快速、安全、可靠地实现保护功能。     

表面增强拉曼光谱方法在食品安全检测中的应用研究进展

近年来国内外频发的食品安全事件使得公众对食品安全问题的关注度不断提高,快速、灵敏、可靠的评估食品质量与安全的能力在食品行业中十分重要,因此开发满足食品安全需求的高性能检测技术势在必行。表面增强拉曼光谱（surface-enhanced Raman spectroscopy, SERS）具有高特异性、高灵敏度、无损检测、可实现多重检测等优异性能,在食品安全检测领域得到广泛应用,并取得了令人瞩目的进展。本文介绍了SERS技术的理论基础,总结了增强SERS信号强度的活性基底,综述了基于SERS方法的食品安全检测应用研究进展,讨论了其未来发展趋势与前景,旨在为研究人员根据具体食品安全检测应用需求选择合适的SERS方法提供建议。     

基于适配体检测水果及其制品中棒曲霉素方法的研究进展

棒曲霉素是广泛分布于各种水果、谷物及农产品中的一种真菌毒素,在较低浓度下产生持久性的毒性作用对人类和动物健康造成严重的危害,因此棒曲霉素在水果及其制品中快速检测方法的研究引发广泛关注。适配体传感器因灵敏度高、耗时短、易操作及开发成本低等优点,在毒素快速检测方面具有潜在的开发和应用优势。本综述从棒曲霉素适配体筛选入手,着重介绍了基于电化学、光学和光电化学原理的适配体传感器在检测毒素中的应用,并展开分析其当前的发展现状、局限性和未来发展前景,旨在对水果及其制品中棒曲霉素快速检测方法的研究和发展提供一定的参考。     

国产与美国CR－39固体径迹探测器探测中子性能的比较研究

用Ａｍ—Ｂｅ中子源照射国产ＳＹ－２型ＣＲ－３９与美国ＣＲ—３９固体径过探测器，在蚀刻时间较短时，测量它们表面径迹密度与蚀刻时间的变化，求得单位质量ＣＲ－３９中可蚀刻径迹数目，并在蚀刻时间较长时，测量两种ＣＲ－３９表面径迹密度的饱和值，对两种ＣＲ—３９探测器进行对比。测量表明，国产ＳＹ—２型ＣＲ—３９与美国ＣＲ－３９探测快中子的灵敏度在误差范围内符合，它们具有相同的快中子灵敏度。     

基于双向时间卷积网络的半监督日志异常检测

由于日志解析准确率不高以及标记样本不足降低了异常检测的准确率,所以提出了一种新的基于日志的半监督异常检测方法。首先,通过改进字典的日志解析方法,保留了日志事件中的部分参数信息,从而提高日志信息的利用率和日志解析的准确率;然后,使用BERT对模板中的语义信息进行编码,获得日志的语义向量;接着采用聚类的方法进行标签估计,缓解了数据标注不足的问题,有效提高了模型对不稳定数据的检测;最后,使用带有残差块的双向时间卷积网络（Bi-TCN）从两个方向捕获上下文信息,提高了异常检测的精度和效率。为了评估该方法的性能,在两个数据集上进行了评估,最终实验结果表明,该方法与最新的三个基准模型LogBERT、PLELog和LogEncoder相比,F1值平均提高了7%、14.1%和8.04%,能够高效精准地进行日志解析和日志异常检测。     

软件漏洞模糊测试的关键分支探索及热点更新算法

在软件开发及应用中,由于具有可复现性,模糊测试能够帮助发现漏洞和有针对性地对漏洞成因进行分析。为了解决模糊测试过程的效率及测试力度等问题,提出了软件漏洞模糊测试的关键分支探索及热点更新算法。该方法通过捕获、分析和利用受检程序在处理测试用例时的执行位置的关键信息,以指导模糊测试过程的探索方向和测试用例的生成。实验结果表明,提出的方法相较于传统随机发散的模糊测试方法在漏洞发现能力上有较大提升,在Otfcc、Swftools等14个开源程序中发现了100余个未被公布的漏洞,为模糊测试用于软件漏洞检测提供了新的可靠途径。     

基于离群点检测和自适应参数的三支DBSCAN算法

针对经典的DBSCAN算法存在难以确定全局最优参数和误判离群点的问题,该算法首先从选择最优参数角度出发,通过数据集的分布特征生成Eps和MinPts列表,将两个列表中的参数进行全组合操作,把不同的参数组合依次进行聚类,从而寻找准确率最高点对应的参数。最后从离群点角度出发,将三支决策思想与离群点检测LOF算法进行结合。该算法与多种聚类算法进行效果对比分析,结果表明该算法能够全自动化选择全局最优参数,并提高聚类算法的准确性。