再论智能指针的标准之争：Boost vs.Loki

作为两套流行的C 程序库,Boost和Loki在C 社群都有着广泛的影响。《程序员》2003年2月号的《智能指针的标准之争:Boost vs Loki》一文对两者中的智能指针实现进行了分析,比较,认为Lki提供的智能指针胜过Boost。在本文中,作者对此观点提出了置疑。     

具有复合埋层的新型SIMON材料的制备

采用氮氧共注入方法制备了新型的 SIMON(separation by implanted oxygen and nitrogen) SOI材料 .采用不同的制备方法分别制作出样品并进行了结构测试和分析 ,发现 SIMON材料的结构和质量对注入条件和退火工艺非常敏感 .并对各种氮氧复合注入技术做了分析和比较 ,发现氮氧分次注入可以得到更好的结构和性能     

立方氮化硼表面硬化层的制备及性能

用渗硼和新型的等离子体浸没式氮离子注入技术（PⅢ）对Cr12MoV钢进行复合处理，制备出了含有立方氮化硼的表面硬化层。经X光电子能谱和X射线衍射分析发现硬化层中的组织主要是立方氮化硼（c-BN）、六方氮化硼（h-BN）、FeB和Fe2B。在与单独渗硼处理的Cr12MoV钢试样进行对比时，对立方氮化硼表面硬化层进行了维氏显微硬度和滑动摩擦试验。结果表明：硬化层具有高达48GPa的高硬度和优良的摩擦性能。     

SCM晶须/高密度聚乙烯复合材料力学性能的研究

研究了硅钙镁晶须(SCM晶须)／高密度聚乙烯(HDPE)复合材料的力学性能。实验结果表明：随着SCM晶须用量的增加，复合材料的拉伸强度、弯曲强度、弯曲模量显著提高而缺口冲击强度稍有降低；利用改性聚乙烯作增容剂，可以改善基体树脂与SCM晶须的界面结合性，有助于力学性能的提高。     

域名信息主动获取及备份系统的设计和实现*

为解决因国外根/顶级域名系统无法提供域名解析服务而影响我国互联网正常运行的问题,设计并实现了一种高效的DNS信息获取及备份恢复系统。通过被动获取DNS数据包与主动发送DNS请求相结合的方式,可获取网络中活跃的域名信息。利用基于可变长请求队列的发送速度自适应方法来有效控制请求效率,以适应网络带宽和DNS服务器负载。详细介绍了整个系统的设计和实现,并进行了性能测试与分析。该系统对建设国家根/顶级域名备份恢复系统具有重要参考价值。     

车用固态锂电池研究进展及产业化应用

目前新能源汽车用锂离子电池大多采用液态电解质,容易在使用过程中出现胀气、析锂、内短路等安全问题,严重的还会引起爆炸.固态电池是解决液态电池安全问题的一种有效方法,它采用固态电解质作为锂离子的传输介质,具有良好的机械性能,能够抑制锂支晶的生长,防止内短路.另外,固态电池可以采用锂金属负极,实现电池更高的能量密度.世界各国纷纷布局固态电池研发,从固态电解质研发、电极-电解质界面和电池体系等方面开展研究,取得了一系列显著成果.以车用固态电池的发展为主线,从车用动力电池需求、固态电池研究进展、应用现状等方面介绍了动力电池固态化的进展.     

Mg的晶界偏聚效应及其对Ni_3Al(0.1B)抗腐蚀性能的影响

在金属间化合物Ni_3Al(0.1B)中注入能量为120keV,剂量为1×10~(16)ion/cm~2的Mg~+离子用多次扫描循环极化曲线测量和光学显微镜观察研究其腐蚀行为.发现经Mg~(+)离子注入后的样品在0.5mol/L H_2SO_4溶液中的抗蚀性能有很大的改善对Mg原子的偏聚现象进行实验测试和计算机模拟,增进了对Mg~(+)离子注入提高金属间化合物抗蚀性能机制的了解     

基于移动代理和密钥共享的发布/订阅系统的研究与设计

发布/订阅系统中信息的安全传输一直被忽视,一些保密的重要消息可能由于在传输过程中被人窃取而使得订阅者受到一定的损失.针对该问题,提出了一种基于移动代理的发布/订阅系统,该系统在传统的基于内容的发布/订阅系统中引入移动代理技术,从而有效地提高了系统的灵活性和可扩展性,使用可验证密钥共享算法能够进一步保证秘密信息的安全传输.最后,通过对各方面的性能分析,结果表明,该系统具备较高的安全性和灵活性.     

融合矩阵分解和代价敏感的微生物数据扩增算法

微生物会对人类健康产生直接影响,对相关数据的分析有助于疾病诊断。然而,采集到的数据存在类不平衡与高稀疏性两个问题。现有的过采样方法在一定程度上可缓解数据的类不平衡,但是难以应对微生物数据的高稀疏性。本文提出了一种融合矩阵分解和代价敏感的数据扩增算法,其包含3个技术。首先,将原始矩阵分解为样本子空间和特征子空间;其次,利用样本子空间的正向量及其近邻向量生成合成向量;最后,根据合成向量与所有负向量的距离对其过滤。实验在8个微生物数据集上进行,同时与5种过采样算法对比,结果表明本文所提算法能够增强正样本的多样性,在识别出更多正样本的同时,分类结果的代价更低。     

基于小世界网络的PSO算法在电力系统中的应用

针对发电机的阀点效应,电力系统机组优化组合属于复杂的具有混合型变量的组合优化问题,基于小世界网络(Small World Network,SWN)的邻域模型构造,最优化原理和基本粒子群算法(ParticleSwarm Optimization,PSO),以24个时间段所有机组总耗量最小为目标函数,建立了发电机组优化组合的数学模型.提出了将"平均最短路径小,聚集系数大"的小世界网络邻域结构引入到粒子群算法中,以机组的输出功率作为粒子的位置,给出了算法的具体实现方法.在10机系统中分别采用了SWN-PSO算法和遗传算法进行了仿真计算.算例结果表明:所提出的算法不仅有利于粒子之间的信息共享,并且可以更快、更准确地收敛到全局最优解,具有一定的实用性.