利用营林技术控制病虫灾害

据统计,我国每年遭受森林病虫灾害的林地面积超过上亿亩。林木病虫害问题已经成为制约林业产业化道路的不利因素。近年来通过采取综合措施,使得我国森林病虫害防治工作已经取得初步成效,但是还存在很多问题亟待解决。本文主要分析了如何利用营林技术控制林木中的病虫灾害问题,并就营林技术的实施进行了比较详细的介绍。     

神经鞘直径在颅脑术后的监测价值

目的:探讨神经鞘直径(Optic Nerve Sheath Diameter,ONSD)超声监测在颅高压患者术后的临床应用。方法:选择2013年11月-2014年5月本院颅脑疾病患者26例为观察组,根据入院时GCS评分为重型颅脑损伤患者15例,大面积脑梗死6例,脑肿瘤5例,术后1、2、3 d根据病情变化动态用彩超经眼眶检查观察组眼球后3 mm处ONSD大小,每眼每次检查3次,计算ONSD平均值,同时观察生命体征和GCS评分变化,统计生存率。结果:术后平均ONSD<5 mm 17例,>5 mm 6例,>6 mm 6例;死亡7例,植物生存2例。结论:动态监测颅脑术后ONSD变化有助于正确判断颅脑术后患者的病情变化,指导及时复查CT或再次手术,可成为神经重症监护病房常规监测手段。     

建筑工程造价预算审核工作要点分析

随着城市化建设的不断深入,城市内各种类型、各种功能的建筑大量兴起。不论是什么样的建筑工程都是以盈利为目的,由于每一项建筑工程根据其工程量与修建难度都已对工程费用做出了明确的规定。施工单位想要获取更大的经济效益就需要做好建筑工程的预算与成本审核工作。成本审核有助于施工单位对工程成本进行控制,并做好材料的管理工作,使建筑材料与人力资源充分得到利用,将整体成本降到最低。本篇论文首先介绍了建筑工程造价审核工作的相关概念,并指出了建筑工程造价预算工作的主要内容,最后对建筑工程造价审核工作的重点进行了分析,希望可以为我国的建筑工程造价预算审核工作起到一定的帮助作用。     

采用信息增益率的混合入侵检测模型设计

针对现有混合入侵检测模型仅定性选取特征而导致检测精度较低的问题，同时为了充分结合误用检测模型和异常检测模型的优势，提出一种采用信息增益率的混合入侵检测模型.首先，利用信息增益率定量地选择特征子集，最大程度地保留样本信息；其次，采用余弦时变粒子群算法确定支持向量机参数构建误用检测模型，使其更好地平衡粒子在全局和局部的搜索能力，然后，选取灰狼算法确定单类支持向量机参数构建异常检测模型，以此来提高对最优参数的搜索效率和精细程度，综合提高混合入侵检测模型对攻击的检测效果；最后，通过两种数据集进行仿真实验，验证了所提混合入侵检测模型具有较好的检测性能.     

云组合服务网络的异常植入数据检测算法

云组合服务网络在路由转发控制受到节点的同态扰动影响,容易受到植入入侵,为了提高网络的安全性,提出一种基于阈值组合判决的云组合服务网络的异常植入数据检测算法。构建网络异常植入数据的统计特征模型,采用大数据挖掘技术进行云组合服务网络异常植入数据特征检测和滤波分析,提取云组合服务网络数据的谱特征量,采用支持向量机学习方法进行云组合服务网络的异常植入数据检测过程中的自适应寻优控制,采用双门限阈值组合判决方法,实现对目标数据的准确检测,提高对异常植入数据的准确定位检测能力。仿真结果表明,采用该方法进行云组合服务网络异常植入数据检测的准确概率较高,检测性能较好,提高了网络安全性。