用开挖料加工混凝土骨料工艺研究与实践

为满足溪洛渡水电站混凝土骨料中针片状含量低于规范允许值5%的要求,对开挖利用料加工高品质混凝土骨料工艺进行了研究,骨料加工采取4段破碎整形工艺,很好地解决了开挖利用料特大石缺少、对骨料中针片状含量要求低等问题。工艺研究与生产实践表明,采用骨料破碎及整形工艺有效降低了骨料针片状的含量,提高了特大石的获得率,为其他类似工程开挖利用料的应用提供了很好的借鉴作用。     

关于不规则计算

本文首先提出了不规则计算，说明了不规则计算的应用及其特征和意义，然后归纳了处理不规则计算的ｉｎｓｐｅｃｔｏｒ／ｅｘｅｃｕｔｏｒ基本方法，并介绍了不规则计算的国内外研究现状，最后指出了当前不规则计算系统中存在的问题及解决方法。     

用转换表和通信表解决不规则问题的方案

目前,在分布式存储机制上,程序是被设计成为帮助用户有效地解决不规则问题（如求解偏微分方程、稀疏矩阵等）。其关键是描述全局下标与独立处理器的地址空间关系的算法。为此,本文介绍了采用转换表、通信表的解决方式,以及它们作为Ｒｕｎｔｉｍｅ库的一个工具,是如何由库函数在独立的局部下标空间组成的全局下标空间调用运行。     

水工建筑物的外观质量控制

水工建筑物是社会各建筑群体中的一类,是所在地环境的一个有机组成部分,随着经济社会的发展,水工建筑物的外观越来越受到重视。水工建筑物的外观质量控制主要在设计与施工2个环节。外观设计的质量表现在建筑物满足运行功能要求的情况下,既方便施工,又具有特色。施工的质量表现在建筑物的实施效果。常见的外观质量缺隙主要有蜂窝麻面、色泽不一、气泡偏多,应从施工工艺、建筑材料的质量等方面加以控制。     

基于机器学习的SSH应用分类研究

SSH作为一种加密通讯协议,不仅为远程登录等服务提供了安全保障,其隧道应用还可以封装一些其他未知应用,对网络安全产生了一定的潜在影响,因此需要准确识别出这些应用,并及时采取相应措施,维护网络安全.由于SSH协议的加密特性,通常采用基于流量统计特征的方法对其进行识别,且多是采用有监督的机器学习方法.通过对无监督机器学习方法与有监督机器学习方法的对比,比较了C4.5,SVM,BayesNet,K-means,EM这5种机器学习方法对SSH应用的分类效果,证实了通过机器学习方法来识别SSH应用是可行的.实验结果显示无监督的K-means方法具有最好的分类效果,对SSH隧道中的HTTP应用的识别准确率最高,达到了99%以上.     

满足本地化差分隐私的推荐系统中隐私预算的优化设置

推荐系统可帮助用户从众多的数据中发现用户所需数据,与此同时,上传用户原始数据给服务器也可能泄露用户隐私.本文使用本地化差分隐私技术为推荐系统中的用户数据提供隐私保护.在本地化差分隐私模型中,隐私预算控制用户数据的隐私保护程度,较高的隐私预算通常意味着较高的分析准确性.为在最小化隐私损失的同时最大化推荐准确性,我们将隐私预算设置问题建模为多臂赌博机问题,并提出基于置信度上界的学习策略帮助用户选择最优的隐私预算.考虑到用户对不同数据的敏感程度不同,我们对学习策略进行了改进.真实数据集上的实验结果表明,所提策略可以帮助用户选出合适的隐私预算,可有效提高用户的累计收益.     

基于分布式入侵检测系统的负载均衡算法的比较

随着网络带宽的增长,分布式NIDS逐渐成为入侵检测系统的主流,而其中的负载均衡技术是提高系统性能的关键技术之一。通过模拟的方法,利用真实的网络数据,将多种负载均衡算法分为无连接约束算法和有连接约束算法进行了比较、评价,为分布式入侵检测系统的设计提供负载均衡算法的选择依据。     

支持不规则计算的运行库系统

本文首先采用检查者／执行者的基本方法,提出了支持不规则计算的运行库ＩＣＲＬ系统的设计方案,然后,对系统中的几个关键问题进行了解决,最后使用ＩＣＲＬ函数以结点程序给予了示例。     

以太网下MPLS数据流监测平台的研究

MPLS(MultiProtocolLabelSwitching)即多协议标记交换,属于第三代网络架构,是新一代的IP高速骨干网络交换标准。由于MPLS独特的数据报文格式以及特殊的应用,传统的信息监测系统无法对以太网中以MPLS为载体的应用实施有效的监测。以太网下MPLS数据流监测平台就在这种情况下应运而生。本文的核心就是以太网下MPLS数据流监测平台的研究。     

基于广域网的分布式远程监测Sniffer系统

防止非法监听和对监听者进行有效干扰是安全网关的重要环节,该文首先分析了局域网中Sniffer监听原理的实现方法,检测和干扰Sniffer的方法,然后列出远程（跨越局域网）监测Sniffer的方法,并评述这些方法的优缺点。最后提出了利用通用通信平台,结合远程控制和本地检测Sniffer的原理和方法,实现了针对广域网环境的准确定位、及时干扰的Sniffer监测系统。