双V-Y推进黏膜瓣修复舌部缺损的临床应用

目的:口腔舌部中小型缺损修复一直是一个难题,游离皮瓣和远位带蒂组织瓣难以满足临床需求,舌瓣是修复舌部中小型缺损的理想选择,然而局部形态不佳等缺点制约了该术式的开展。本研究旨在探讨双V-Y推进黏膜瓣修复中小型舌部缺损的疗效。方法:2019年3月至2022年5月中南大学湘雅三医院口腔科收治15例舌部病变患者,在彻底切除病变后遗留舌部黏膜缺损,于缺损前后方各设计1个V-Y推进黏膜瓣,自表面黏膜逐步向四周切开,保留深部正中肌肉蒂,将2个瓣向缺损中间游离,在缺损中央缝合,随后缝合供区。结果:15例患者双V-Y推进黏膜瓣术后均成活,创口均Ⅰ期愈合。患者术后随访12~22个月,舌部病变无复发,舌部对称满意,口内黏膜瓣菲薄平整,愈合良好,无明显咬舌等现象发生。结论:双V-Y推进黏膜瓣具有设计灵活、制备简单、供区保护良好和血供可靠等优点,是修复舌部黏膜中小型缺损的有效方法之一。

借助Wireshark提高“计算机网络基础”课程的教学

Wireshark是一款网络管理和网络故障诊断分析工具。本文在使用两台PC机搭建的FTP服务的C／S平台上，借助wireshark工具讲解了“计算机网络基础”课程中的以太网数据帧帧头、ARP协议、IP协议、TCP协议的三次握手以及FTP密码捕获等知识点，让网络体系结构更形象、更具体地呈现在学生面前，让学生不再害怕课程中枯燥的理论，同时能够达到调动学生学习的积极性，让学生由被动吸收知识变为主动、有兴趣的去钻研、实践知识的教学效果。

乳脂球膜中的营养成分在婴儿健康和发育中的作用

乳脂球(MFG)是哺乳动物腺分泌的,由三酰基甘油核心组成,周围是一个三重膜结构,即乳脂球膜(MFGM)。MFGM由复杂的蛋白混合物、脂质、维生素和矿物质等构成。据报道,MFGM可以促进大脑发育,保障人体免疫功能,促进肠道微生物生长等诸多积极影响。现如今,随着生产技术的不断创新,MFGM中的一些生物活性蛋白质和脂质可以通过纯化的方式富集,并添加到婴幼儿配方奶粉中,使其营养成分更加接近母乳,从而为许多无法直接以母乳喂养婴幼儿的母亲提供选择。本文综述乳脂肪球及乳脂肪球膜的主要成分、来源、功能及其对婴幼儿健康的影响研究,为缩小配方奶粉与婴幼儿营养需求的差异提供科学参考。

基于可解释模型的火箭推力故障辨识与轨迹预测方法

针对运载火箭飞行过程中的强非线性和高不确定性问题,以及火箭推力下降故障对飞行过程可靠性和安全性的重大影响,基于注意力机制提出一种可解释机器学习模型以提高火箭推力下降故障检测、故障发动机定位、故障程度估计、以及故障后轨迹预测的准确性和鲁棒性,使用注意力层提取高维时序飞行监测数据的特征,以特征矩阵简洁表达高维时序数据,进而采用自注意力及全连接网络预测推力下降发生的位置和推力下降程度,并通过长短期记忆单元对特征向量进行解码实现未来时段内飞行轨迹准确预测。在火箭推力下降数据集上对提出的模型进行测试,验证了模型的有效性。结果表明,提出的模型的故障定位准确率为96.0%,故障严重程度估计精度为94.7%,轨迹预测平均误差为0.94%,提出的模型在推力下降故障模式中具有良好的应用效果。

人工鱼群算法在网络安全管理领域的应用

随着人工智能技术的飞速发展,结合计算机网络信息中的两种经典加密算法可以有效地增强网络信息的安全性。本论文研究的信息加解密安全模型主要包括信息加解密算法和漏洞检测算法。通过分析可知,加解密算法是对密钥数据和密钥串进行变换,而其漏洞检测采用人工鱼群算法作为计算机网络信息漏洞检测的算法模型。实验研究结果表明,在计算机网络信息加密和漏洞检测中,采用人工鱼群算法可以有效地提高信息的安全性和漏洞检测能力。

使用Linux的iptables搭建中小学校园网防火墙

Iptables的主要功能包括使内网用户共享出口公网IP地址上网、发布DMZ的服务器、使用包过滤功能进行访问控制等，它的特点是免费、开源、安全、可靠、稳定、实用等。本文讲解了如何在中小学校使用Linux主机的iptables功能搭建校园网防火墙，使用jptables配置简单，功能强大，比起商业防火墙来讲，中小学校园网采用iptables构建防火墙更显优势。

基于随机森林算法对超星平台数据的挖掘与研究

以某学院校级一流课程数据库原理与应用课程为研究对象,基于教育数据挖掘的随机森林算法对超星学习通平台的校级一流课程“数据库原理与应用”线上课程学习数据进行研究。研究结果表明,随机森林预测模型预测准确率高达81%,在探究学生在线上学习行为与学生成绩研究预测中,选取两个特征标签,即章节授课进度和学生学习总时间,可知学生学习总时间对于学生成绩的影响很大。

Kubernetes集群基于事件驱动的弹性扩缩

随着云计算、大数据、人工智能等领域的快速发展,企业对计算资源的需求不断增加,在传统的应用部署方式下,当业务压力增大时,往往需要手动调整服务器的配置或者增加服务器数量,这种方法不仅效率低下,而且容易出现失误。为了解决以上问题,使用Kubernetes作为容器管理和编排工具,利用KEDA实现基于事件的弹性伸缩功能。项目中采用RabbitMQ作为业务服务应用,并通过预先编写的Python脚本模拟访问量的增加和减少情况。同时,也利用KEDA来实现RabbitMQ消息队列的弹性伸缩能力。实验结果表明,基于事件驱动的弹性扩缩方案可以更加高效和稳定地运行,并且具有一定的灵活性和可扩展性。本研究将为企业在Kubernetes平台上实现自动化扩缩提供新思路和新方法。

基于重保场景的网络安全架构应用方案

项目根据Zabbix监控平台的特性,使用网络设备与Zabbix服务器之间相连接的SNMP Trap告警信息进行对应的自动化操作。利用这一自动化功能将防御系统和DDOS攻击联系起来,并实现对威胁的自动感知与判断。

一种基于可解释神经网络模型的压缩机功率软测量方法

为在保证测量的准确性和高效性的同时,降低软测量方法对数据集的依赖性,提出一种基于可解释神经网络的压缩机功率软测量方法.实验中,在使用泛化性良好的数据集进行训练时,可解释神经网络模型在测试集上的均方根误差为0.0094,相比反向传播(BP)神经网络模型降低了1.1%.在使用泛化性较差的数据集进行训练时,可解释神经网络模型在测试集上的均方根误差为0.0128,相比BP神经网络模型降低了79.8%.实验结果表明,基于可解释神经网络的压缩机功率软测量方法不但具有较高的准确率,且在使用泛化性较差的数据集进行训练时,依然能够保持较高的测量性能.

使用GNS3模拟网络实验室

GNS3是一款能够模拟真实IOS的网络虚拟软件,它不仅可以模拟路由器、交换机,还可以模拟Cisco PIX、Cisco ASA、Cisco IDS、Juniper路由器等设备。通过在GNS3模拟器上实现"单臂路由"的实验,演示了该软件实现思科网络实验室中的实验。

通过无人值守地安装Linux来部署高校Linux实验室

Linux操作系统在服务器市场占据半壁江山,随着Linux操作系统普及,各高校也纷纷设置了Linux操作系统这门课程,相应地要建立Linux操作系统实验室,而Linux操作系统又没有Windows操作系统那么容易安装与管理。本文结合我校Linux实验室实际情况,阐述了如何高效、自动化、大批量地部署与安装Linux操作系统。

天然矿物复配腐植酸对农田镉的钝化机理研究

采用田间试验研究了改良剂(腐植酸)及由膨润土、硅藻土、氧化镁组配的钝化剂对土壤镉(Cd)的钝化效果及对土壤理化性质的影响,并借助红外光谱仪(FTIR)、扫描电镜联用能谱分析仪(SEM-EDS)和比表面分析仪(BET),分析探讨了钝化改良剂对镉的钝化机理。结果表明:不同钝化改良剂处理初始有效态镉浓度为0.0836 mg/kg的菜地土壤70 d后,镉的钝化效率由高到低依次为:10 g/kg钝化剂+0.4 g/kg改良剂>10 g/kg钝化剂>5 g/kg钝化剂+0.4 g/kg改良剂>5 g/kg钝化剂>0.4 g/kg改良剂,其中10 g/kg钝化剂+0.4 g/kg改良剂对有效态镉的钝化效率达到60.2%。表征分析显示,钝化剂表面结构疏松,其表面的Na^+、Ca^(2+)、Mg^(2+)等离子可与Cd^(2+)发生离子交换反应,改良剂中含有醌基、醇羟基、羧基、羰基和C=C键,能与Cd^(2+)发生配位络合作用,化学吸附是复配钝化改良剂降低土壤镉有效性的主要原因。

基于Faster R-CNN深度学习的网络入侵检测模型

为了提高网络入侵检测性能,采用快速区域卷积神经网络(Faster region-convolutional neural network,Faster R-CNN)深度学习的方法来完成网络入侵检测。在网络上抓取网络数据包,数值化和归一化处理得到网络数据样本,通过卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)进行网络入侵数据特征提取,根据特征提取结果进行区域候选网络训练,生成多样化尺寸的基准矩形框,每个矩形框设置4个修正参数,根据修正参数及多个矩形框坐标,获得网络入侵样本的候选生成区域,最后采用分类回归网络训练,结合空间金字塔池化修正不同尺寸矩形框,并采用Softmax分类器,生成不同网络攻击类型的置信度,从而获得网络攻击类型分类结果。通过差异化设置CNN和区域候选网络训练时的卷积核尺寸和区域候选网络训练时的基准矩形框数目,验证合适样本集的卷积核尺寸和矩形框数目。结果表明,相比常用网络入侵检测算法,合理设置卷积核尺寸和基准矩形框数目,能够获得更高的网络入侵检出率和检测时间性能。

基于遗传优化PNN神经网络的网络安全态势评估

为提高网络安全态势评估的准确率,提出了一种基于遗传优化概率神经网络的网络安全态势评估。首先,在网络安全态势评估建模过程中,根据网络安全态势特点和常见评估等级建立了概率神经网络的网络安全态势评估模型,以便充分挖掘概率神经网络在网络安全态势评估细粒度方面的优势。然后,为了防止因网络安全态势参数细粒度评估而造成收敛速度过慢的情况发生,对概率神经网络的修正因子进行遗传算法优化,并再次进行概率神经网络训练,从而得到稳定的概率网络安全态势评估模型。经过实验证明,相比传统的概率神经网络算法,基于遗传算法优化概率神经网络的网络安全态势评估准确度更高,平均准确率达到90%以上,且训练速度更快。

基于LoadRunner的Web服务器性能测试研究

本文使用HP公司的LoadRunner性能测试工具对HTTP与HTTPS两种协议进行了性能测试,并设计了两个不同的场景,在两个不同场景中分别对静态页面与动态页面的HTTP与HTTPS协议进行测试,通过对HTTP与HTTPS的处理响应时间、事务数、总的吞吐量以及服务器在设定的并发连接数达到时对服务器CPU、内存、硬盘等产生的压力来分析两种协议之间的差别,让IT工作者们在今后的Web服务器设计与实施时,既保证了服务器的安全,同时性能也能发挥地最好.

基于空间降维和多核支持向量机的网络入侵检测

提出空间降维和多核支持向量机算法进行网络入侵检测;从网络中抓取数据包,通过局部线性嵌入数据降维获得属性降维后的数据样本;通过差异化设置参与局部线性嵌入运算的邻居数,验证适合样本集的邻居数,将多项式核函数、高斯核函数和Sigmoid核函数进行两两组合,分别验证多核支持向量机的网络入侵检测性能。结果表明,在合理设置局部线性嵌入邻居数和核函数组合方式的条件下,基于空间降维和多核支持向量机的网络入侵检出率较高,检测时间较短。

任务驱动教学法在《网络安全》课程中的应用研究

网络安全是计算机相关专业的一门专业核心课,其实践性非常强,任务驱动式教学的主要特点是任务驱动,注重实践,这正符合网络安全教学强调动手能力的特点,因此,本文重点讲解了在网络安全教学中如何运用任务驱动式教学方法来完成这门课的教学任务。通过呈现任务、分解任务、实施任务、任务评价等方式,学生的兴趣得到加强,从而增强学生的求知欲,提高了教学质量。

RHEL7中防火墙Firewalld典型应用与配置

本文研究了RHEL7中防火墙的变化,以前RHEL6用的是iptables、ip6tables与ebtables,现在在RHEL7中使用的是基于zone的firewalld防火墙。对于初学者来说,甚难理解,本文通过两个典型应用,重点讲解了firewalld的原理与应用。

使用osTube搭建高校教学视频服务器

osTube是一款免费、实用的视频服务器软件。高校信息中心通过搭建osTube视频服务器,可以将教师上课、领导会议、讲话等视频上传至该服务器上,极大地提高了教与学的效率。详细讲解了在CentOS下安装osTube的过程,仅供各高校参考。