污水处理厂温室气体排放核算与减排路径研究

分析了污水处理厂温室气体排放源,以及现有核算方法的特点和不足,提出一种污水处理厂温室气体排放核算方法,核算范围包括污水处理系统废水处理环节的甲烷(CH_(4))和氧化亚氮(N_(2)O)直接排放,以及能耗、药耗隐含的间接排放。以江苏省某典型污水处理厂为例进行温室气体排放核算,结果表明,电力消耗是污水处理厂CO_(2)排放的主要来源(占比53.85%),CH_(4)排放占比为28.96%。基于此,从节能降碳、降耗增效和工艺优化3个方面提出污水处理厂温室气体减排路径,建议尽快组织制定统一的核算技术指南,开展重点污水处理厂温室气体排放监测试点。

基于堆叠算法的代码混淆有效性评估模型

为解决代码混淆算法有效性评估模型存在评价指标不全面、单一学习器泛化能力低的问题,提出一种融合自适应增强训练机制和Stacking算法的代码混淆算法有效性评估模型SDF-Stacking。构建一个包括强度、弹性、开销、隐蔽性4大特征的代码混淆有效性评价指标集合;在模型的基分类器训练阶段引入自适应增强训练机制,提高基分类器的预测精度和多样性;使用最大互信息算法做数据融合,增大元分类器训练数据信息量。实验结果表明,该模型在多个评价指标上均优于其它对比模型,准确率可达98.6%。

基于深度知识追踪的个性化推荐编程实训系统建设与教学实践

在软件设计类实验课程中,过高的生师比使学生缺乏充分的教师个别指导。针对此问题,文章研究了基于深度知识追踪的个性化推荐学习方法,并应用于上机编程实训环节教学。该方法采用融合注意力机制的动态键-值记忆网络,对学生的历史编程实训答题记录进行建模;然后通过双向门控循环单元神经网络追踪学生编程能力水平随时间的变化;最后根据由多种学习属性构成的推荐度来生成个性化推荐方案。运用该方法建设的个性化推荐编程实训系统,能够为学生个体生成个性化的编程实训指导方案,支持学生独立自主地进行编程实训,尤其适用于大规模在线编程教育场景。

融合MAML和CBAM的安卓恶意应用家族分类模型

为满足对新兴安卓恶意应用家族的快速检测需求,提出一种融合MAML(model-agnostic meta-learning)和CBAM(convolutional block attention module)的安卓恶意应用家族分类模型MAML-CAS。将安卓恶意应用样本集中的DEX文件可视化为灰度图,并构建任务集;融合混合域注意力机制CBAM,设计两个具有同等结构的卷积神经网络,分别作为基学习器和元学习器,这两个学习器在自动提取任务集中样本特征的同时,可从通道和空间两个维度来增强关键特征表达;利用元学习方法MAML对两个学习器进行训练,其中基学习器完成特定恶意家族分类任务的属性学习,元学习器则学习不同任务的共性;在两个学习器训练完成后,MAML-CAS将获得初始化参数,在面对新的安卓恶意应用家族分类任务时,不需要重新训练,只需要少量样本就可以快速迭代;利用训练完成的基学习器提取安卓恶意应用家族特征,并利用SVM进行恶意家族分类。实验结果表明,MAML-CAS模型对新兴小样本安卓恶意应用家族具有良好的检测效果,检测速度较快,并具有较好的稳定性。

低产低效林改造黄连木、连翘混交林栽培管理技术

2020年,在石灰岩山地香椿低产低效林改造黄连木、连翘混交林过程中,通过配套栽培技术的综合运用,黄连木、连翘平均成活率达到了96.2%,2年生连翘单株产量达到了0.21 kg。低产低效林改造过程中采用局部整地方式创新造营林技术、拓展新植树木立体生长空间等措施,最大程度保留了原生植被,总结形成了一套石灰岩山地低产低效林改造黄连木、连翘混交林配套栽培管理技术,以期为相关工作提供参考。

应用医用红外热像对麦粒灸选穴的经验介绍

麦粒灸是艾灸的最早形式,将艾炷制成上尖、中粗、下尖而带平的艾粒直接放置于皮肤上,有利于造成特殊而适宜的燃烧烈度。麦粒灸作为直接灸的一种,一方面使患者出现强烈的穿透性灼痛感,另一方面使局部组织不同程度的损伤,产生异体蛋白,进一步激活机体的防御机制,从而产生持久且多方面的调整。麦粒灸作为古法新用的传统治疗项目,有其特色疗效。笔者发现,麦粒灸可缓解慢性胃炎患者症状,调节免疫功能^([1]),对肠易激综合征患者也有改善心理健康的效果^([2])。

混沌不透明谓词在代码混淆中的研究与应用

通过改进Logistic混沌映射,提出了En_Logistic映射,将该映射应用到不透明谓词簇的构造过程中,形成混沌不透明谓词。将混沌不透明谓词应用于代码混淆过程。分别给出在程序分支判断点处和在顺序执行语句块中插入混沌不透明谓词的方法。对应用不透明谓词进行代码混淆的过程给出了程序复杂度评价以及控制流复杂度评价。安全性分析表明,混沌不透明谓词具备对抗动、静态攻击的安全性,并通过实验验证了其在代码混淆应用中的效果。

改进模糊划分聚类的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤(CF)推荐算法存在评分矩阵稀疏、扩展性弱和推荐准确率低的缺陷,提出一种改进模糊划分聚类的协同过滤推荐算法(GIFP-CCF+)。在传统基于修正余弦相似度计算方法上,引入时间差因子、热门物品权重因子以及冷门物品权重因子以改善相似度计算结果;同时引入改进模糊划分的GIFP-FCM算法,将属性特征相似的项目聚成一类,构造索引矩阵,同索引间根据项目间的相似度寻找项目最近邻居构成推荐,从而提高协同过滤算法(CF)的精度。通过与Kmeans-CF、FCM-CF和GIFP-CCF算法进行仿真对比实验,证明了GIFP-CCF+算法在推荐结果和推荐精度上具有一定的优越性。

西班牙巴斯克低碳发展轨迹对江苏的启示

实现绿色低碳和可持续发展已经成为国际社会的普遍共识。对比分析了西班牙巴斯克自治区和江苏省近年来经济、产业、能源等方面的发展历程,在借鉴巴斯克绿色低碳发展经验的基础上,结合江苏实际,提出了加强低碳发展顶层设计、加速工业绿色低碳发展、推进碳足迹认证和应用、强化金融支持等建议,为江苏绿色低碳发展、积极应对气候变化提供参考。

高疏水及超黏着性石墨烯薄膜的制备及表征

石墨烯因其特殊的二维结构和优异的力热光电性能而备受关注,因此研究石墨烯薄膜的表面性能具有重要的意义。以天然鳞片石墨为前驱体,采用化学氧化还原工艺制备石墨烯纳米片,利用原子力显微镜、拉曼光谱和红外吸收光谱等测试手段对样品进行表征。采用真空抽滤和喷涂两种方法制备石墨烯薄膜,并用光学接触角测量仪对其表面性能进行测试。结果表明:石墨烯纳米片的厚度约为0.8nm,并且表面有C=O、C-O、O-H等基团和缺陷。真空抽滤制备的石墨烯薄膜具有微纳结构,表现为高疏水性;喷涂法制备的石墨烯薄膜结构较为平整,其疏水性受基底影响。两种方法制备的石墨烯薄膜皆具有高黏着性。石墨烯薄膜所具有的优异性能为其在微纳功能部件、微流输运等高新技术领域的应用奠定了基础。

基于假名标识的加密RFID系统无线密钥生成协议

针对无线射频识别(RFID)系统密钥生成过程中存在的密钥托管、无线信道不安全和标签成本过高的问题,提出一种RFID系统密钥无线生成协议。在前、后向信道均可被窃听的假设前提下,通过引入假名标识以防止秘密信息泄露,仅采用简单位运算降低标签成本与计算量,利用异或和移位运算对通信信息进行加密传输,从而保证协议的安全性,并运用GNY逻辑对协议进行形式化证明。分别在单标签个体密钥生成、批量标签个体密钥生成以及群组标签组密钥生成3种应用下对协议进行安全与性能分析,结果表明,该协议具有较高的安全性和较低的成本。

单链结构实时识别及可视化布局算法研究

数据结构可视化技术是程序理解与调试的一种重要支撑。为解决其中一类应用广泛的数据结构--单链结构的可视化问题,提出一种实时识别与可视化布局算法。首先根据结点入度、主前驱指针和次前驱点集合等结点属性变化对单链结构特征变化的影响,对程序执行过程中的单链结构进行实时识别;然后结合基于图标的静态可视化技术以及动画技术,建立面向单链结构的可视化动作集合及可视化布局方法,形成与程序执行过程步骤实时对应的单链结构可视化表达。最后将该算法应用于新一代集成开发环境AnyviewC的研发与实践中。

改革教学方法 提高病理学实验教学质量

在病理学实验教学中,采用多媒体课件、显微闭路电视示教、录像、切片及大体标本观察等手段,应用立体式、多层次教学方法提高实验教学质量,学生的动手能力和全面地、连续地、动态地分析解决问题的能力将得到加强.

在线可视化编程作业云平台的设计与应用

为适应大规模软件编程类教学的特点和需求,突破软件编程作业的人工批改局限和课时限制,设计并实现一个在线可视化编程作业云平台。充分利用云平台的动态可扩充特性,为学生提供不间断在线编程作业环境。研发程序可视化调试技术,直观地呈现程序运行时各种数据关系的实时变化,降低初学编程者的入门门槛。实践表明,该平台可以显著提高学生的编程作业效率,提升软件编程实验的教学质量。

结合CNN和Catboost算法的恶意安卓应用检测模型

针对恶意安卓应用程序检测中存在的特征维度大、检测效率低的问题,结合卷积神经网络CNN良好的特征提取和降维能力以及catboost算法无需广泛数据训练即可产生较好分类结果的优点,构建一个CNN-catboost混合恶意安卓应用检测模型。通过逆向工程获取安卓应用的权限、API包、组件、intent、硬件特性和OpCode特征等静态特征并映射为特征向量,再在特征处理层使用卷积核对特征进行局部感知处理以增强信号。使用最大池化对处理后的特征进行下采样,降低维数并保持特征性质不变。将处理后的特征作为catboost分类层的输入向量,利用遗传算法的全局寻优能力对catboost模型进行调参,进一步提升分类准确率。对训练完成的模型,分别使用已知和未知类型的安卓应用程序数据集作实际应用测试。实验结果表明CNN-catboost模型调参用时较少,在预测精度和检测效率上也展示出较为良好的效果。

基于非线性模糊矩阵的代码混淆有效性评估模型

为了解决目前代码混淆评估方法对代码混淆效果区分度不高的问题,文中提出一种基于非线性模糊矩阵的代码混淆有效性评估模型MNLFM(Code Obfuscation Effective Assessment Model Based on Nonlinear Fuzzy Matrices),并证明了MNLFM具有评估合理性、单调递增性、连续性和突出性等特性。MNLFM可以明显改善当前代码混淆评估领域在混淆效果方面可区分性差的现状。通过量化评估指标、确定隶属函数和构造非线性模糊矩阵等方法进行建模。建立一个Java程序测试用例集,基于压扁控制流和多种不透明谓词代码混淆技术对此模型进行混淆有效性检验,并将其与其他代码混淆评估模型进行比较。实验结果验证了MNLFM可以比较混淆后代码之间的综合复杂度,并明确区分不同混淆算法对原代码的混淆程度。

程序调试中的树形结构演变可视化模型

树形结构作为一种非线性数据结构,在程序执行过程中的演变过程较为抽象,尤其是在对其进行加工型操作时,容易发生内存泄漏。针对编程初学者难以掌握树形结构的逻辑演变过程,以及在程序中发生内存泄漏错误时调试较为困难的问题,文中提出了一种对程序调试过程中树形结构的演变过程进行可视化呈现的处理模型TEVM(Tree Evaluation Visualization Model)。针对单个可视化程序在调试步骤前和调试步骤后的两个树形结构,设计了一种将树形结构转换为线性表示的结构对比算法,得出了它们的包括泄漏树在内的结构差异;同时设计了一种树形结构布局方法,并计算它们的布局差异。根据结构差异和布局差异生成可视化演变序列,调用绘图引擎对该序列进行解析和执行,从而完成对树形结构及其演变过程的动态、平滑和直观的可视化呈现,帮助编程初学者快速理解树形结构相关程序的执行过程,提升调试效率。将TEVM模型集成于一个面向编程实训教学的集成开发环境原型Web AnyviewC中,取得了较好的应用效果。

结构性自动软件测试的设计方法与实现

阐述了一种自动生成结构性测试用例的设计方法与实现过程。采用广义表数据结构作为源程序的中间表示,在辅助实现结构性测试主要功能的同时,兼顾程序结构可视化。讨论了怎样以适当代价尽量高效全面地生成测试用例,并且提供较易用的使用界面。已经在一个可视化集成开发环境中的程序测试模块得到应用。

基于Petri网编码的动态图水印技术研究

针对动态水印数据嵌入率低的问题,提出一种基于Petri网编码的动态图水印算法。首先,将水印信息进行数列转换,然后将其编码至Petri网的运行状态序列中,最后将生成该Petri网结构的代码嵌入至受保护软件的源代码中。利用Petri网中变迁的发生会产生不同标识的特点,应用同一个Petri网结构表达多个数值,使得该水印编码方案在具有较高的数据嵌入率的同时还具有一定的检错能力,能够成功抵抗包括添加结点、删除部分变迁、删除部分库所和删除部分弧等多种典型的攻击。最后通过实验验证了相关算法的可行性和有效性,并进行了扭曲攻击测试,结果表明基于Petri网编码的动态图软件水印技术具有很强的抗扭曲攻击能力以及鲁棒性。

基于共享密钥的超轻量RFID标签所有权转移协议

针对无线射频识别(RFID)标签所有权转移存在的效率、成本和安全问题,提出一种基于共享密钥的超轻量RFID标签所有权转移协议。采用Cro(X,Y)交叉位运算、XOR异或与Rot(X,Y)循环移位运算相结合的方法对传输信息加密,达到超轻量级别;通过标签和读写器端共享密钥来加密信息,减少信息的引入与存储,降低标签成本;利用随机数动态更新和Flag哨兵位不可逆机制,来抵抗去同步化、拒绝服务等常见攻击。并基于GNY逻辑对协议进行形式化证明。最后通过安全与性能分析,表明协议具有高效率、低成本、高安全的特点。