基于多元统计分析对芥菜营养品质的综合评价

为建立芥菜营养品质标准评价体系,筛选优良品质的芥菜品种,采用多元统计分析方法(相关性分析、主成分分析、模糊数学隶属函数分析、聚类分析),对14份芥菜材料的干物质、VC、粗蛋白、粗纤维、葡萄糖、果糖、草酸、苹果酸、柠檬酸9个品质指标进行综合评价。结果表明:14份芥菜材料的9个品质指标均存在显著差异,变异系数在16.46%~66.67%之间,说明不同芥菜材料单一指标间的差异较大。主成分分析综合品质得分较高的是1917012、1917396、1917381,较低的是1917351、祥瑞182;通过模糊数学隶属函数分析和聚类分析评价,营养品质优良的芥菜材料为1917396、1917397、1917381,较差的为1917152、祥瑞182。综合来看,芥菜材料1917396和1917381表现优异,营养品质好。这2份材料的干物质、VC等含量较高,也证明该评价体系可以极大的消除单一指标的差异。

基于主从多链的数据分类分级访问控制模型

为解决数据混合存储导致精准查找速度慢、数据未分类分级管理造成安全治理难等问题,构建基于主从多链的数据分类分级访问控制模型,实现数据的分类分级保障与动态安全访问。首先,构建链上链下混合式可信存储模型,以平衡区块链面临的存储瓶颈问题;其次,提出主从多链架构,并设计智能合约,将不同隐私程度的数据自动存储于从链;最后,以基于角色的访问控制为基础,构建基于主从多链与策略分级的访问控制(MCLP-RBAC)机制并给出具体访问控制流程设计。在分级访问控制策略下,所提模型的吞吐量稳定在360 TPS(Transactions Per Second)左右。与BC-BLPM方案相比,发送速率与吞吐量之比达到1∶1,具有一定优越性;与无访问策略相比,内存消耗降低35.29%;与传统单链结构相比,内存消耗平均降低52.03%;与数据全部上链的方案相比,平均存储空间缩小36.32%。实验结果表明,所提模型能有效降低存储负担,实现分级安全访问,具有高扩展性,适用于多分类数据的管理。

访问控制日志驱动的ABAC策略自动提取与优化增强

为解决基于属性的访问控制(ABAC)策略自动提取的低质量问题,提出一种基于访问控制日志驱动的ABAC策略自动提取与优化增强方法。首先,构建集成学习模型,将用户行为和权限分配映射为策略逻辑树,识别访问授权决策的关联性及潜在规律,初步生成策略;其次,通过单属性优化和规则二元约简两种方法深度优化策略,简化策略结构并压缩策略规模;最后,提出基于误差度量的规则冲突解决方法,以增强互斥、完备的ABAC策略,并进一步基于多目标优化的策略性能平衡算法实现不同场景需求的最优模型选择。分别在平衡数据集和稀疏数据集上进行测试和验证,实验结果表明,该方法在平衡数据集上的准确性最高可达96.69%,可将策略规模压缩至原来的19.7%。在稀疏数据集上的准确性最高可达87.74%,可将策略规模压缩至原来的23%。此方法兼顾策略的预测精度与结构的简洁性,同时适用于平衡日志和稀疏日志,确保访问控制系统在实际应用中能够实现高效、安全的访问授权管理。

TA-BAC:基于有向无环图的访问控制模型

为解决传统访问控制模型存在有效期内策略获取困难、传输过程安全性低等问题,研究更细粒度、更具适用性的基于属性权能的访问控制模型(token attribute based access control, TA-BAC)。构建一种基于DAG区块链的TA-BAC访问控制模型;实现轻量化区块链存储,设计灵活的策略获取流程;引入基于属性的加密算法实现访问控制流程中凭证token的安全性增强机制。对优化后的访问控制模型进行分析验证,其结果表明,该模型具有较好的安全性和更高的性能,面对不同规模的访问控制场景具备良好的适用性。

产学研融合模式下园艺专业本科生实践创新能力提升的探索

产学研融合实践教育是校企共建实践平台和产学研创新平台共同搭建的多元化教学平台,为高校本科生教育构建多层次立体化教学体系。针对目前高校园艺专业实践创新教育存在的若干问题,本项目从本科生实践能力培养课程体系、课程体系的交叉与融合、双导师双环境教学团队和产学研平台建设四方面,初步探索出一套产学研合作人才培养的模式。结合校企联合评价体系的建立,在实践教育全过程中进行关键点控制和评价,调动学生主动学习的积极性,提高学生的实践创新能力,为提升园艺专业本科生实践创新能力搭建桥梁作用。

边缘计算与区块多链下的安全可信认证模型

边缘计算模式引发的数据安全和隐私保护等问题是制约边缘计算发展的基础性问题,而区块链因自身扩展性瓶颈,在解决边缘计算中的安全问题时受到了限制。为了解决边缘侧的信任管理及区块链的扩展性问题,促进边缘计算与区块链协同发展,基于边缘计算与主从多链提出了分布式安全可信认证模型。首先,基于传统单链设计了主从多链结构,并集成边缘计算部署了三层体系架构;针对边缘侧的安全性问题,基于椭圆曲线加密算法(ECC)集成区块链加密技术设计了签名认证方案。其次,基于角色的访问控制模型(RBAC)结合智能合约对用户权限进行了细粒度划分,构建了域间访问控制模型(ID-RBAC),并给出了域内、域间详细的访问认证流程设计。实验结果表明,该模型安全可信,与传统部署方式的单链架构相比,该方案存储开销平均下降50%,时延也有明显的降低。与现有方案相比,该方案在吞吐量方面有更大的优越性,发送速率与吞吐量之比达到1∶1,能满足大规模物联网实际应用需求,具有高扩展性、高安全性。

基于区块链和域信任度的物联网跨域信任评估模型

不同信任域发生跨域访问时需要评估不同域之间的信任关系,现有的信任评估关系仅针对终端设备,但在实际应用场景中,部分通信往往以域形式出现,并根据域整体的信任评估关系给予其访问权限。为高效安全地实现跨域访问,保证信任评估环境的可信度,引入域信任度的概念,将区块链与域信任度相结合,建立基于区块链和域信任度的物联网跨域信任评估模型。根据物联网跨域访问需求,构建物联网跨域信任评估模型系统架构和多域环境下的网络结构。在此基础上,提出多维度用户节点信任度及域信任度评估方法,设计基于区块链和域信任度的跨域访问合约,并对模型的信任度、安全性和区块链网络性能等进行实验分析和性能测试。实验结果表明,与BC-RBAC相比,该评估模型用户信任度评估更加细腻,能有效防止时间开关攻击,保证域信任度处于较稳定的水平,与EigenTrust、PeerTrust模型相比,恶意用户节点检测率提升了8%和12%,能在更短时间内检测出更多的恶意用户节点,可有效解决物联网跨域信任评估中的安全性问题。

基于大数据技术的智慧教学评价模型构建

智慧教育是教育信息化高级阶段,是推动教育改革和创新发展的重要手段。随着智慧教育应用研究范围不断扩大,智慧教学评价也成为学界研究中亟需解决的难题。该文针对当前学界智慧教学评价研究匮乏的现状,提出应用大数据技术解决智慧教学评价的思想,并构建具有数据采集、数据挖掘分析与数据分析结果可视化多重功能的基于大数据技术的智慧教学评价模型。该模型利用大数据更强的决策力、洞察发现力的特点对智慧教学过程中的数据进行采集、挖掘分析和可视化,形成科学全面的智慧教学质量报告,为决策者进行教育决策提供参考和依据,丰富智慧教学评价的研究路径。

油菜素内酯诱导番茄幼苗抗冷效果的研究

采用油菜素内酯（BR）诱导二叶一心期和五叶一心期番茄幼苗，研究BR诱导后低温胁迫对番茄幼苗抗冷性相关生理指标的影响。在5-10℃低温胁迫条件下，不同浓度BR处理，可降低幼苗叶片细胞膜透性，减少叶片中丙二醛的含量，可溶性糖和脯氨酸的含量明显升高，同时增加了幼苗的根系活力，提高幼苗抗冷性。研究表明，低温条件下，五叶一心期对番茄幼苗喷施0．1mg／LBR，其冷害指数可比对照降低32．7％，电导率比对照降低58.4%，丙二醛含量最少，仅为25.5649nmol/g，溶性糖含量最高，达到137.27μmol/g，脯氨酸含量最高，为542.3μg/g，同时幼苗的根系活力变化较平稳，变化幅度仅为20.9%。

基于移动Agent和WSN的突发事件场景数据收集算法研究

该文针对无线传感器网络应用于突发事件监测场景的能量消耗和网络延迟问题,提出了基于移动Agent的无线传感器网络簇式数据收集算法。动态成簇过程基于事件严重程度,并由其决定簇的生命周期和覆盖范围。Sink和簇头之间形成以Sink节点为簇头的虚拟簇。移动Agent迁移路径规划过程中下一跳节点的选取基于节点剩余能量、路径损耗及受刺激强度。移动Agent通过节点遍历的方式完成对所有簇内成员节点信息的收集。仿真结果表明,相对于C/S数据收集模型,基于移动Agent的模型具有更好的节能效果,并能一定程度地减少网络延迟,尤其适用于大规模无线传感器网络应用。

分布式无线交通监控系统的研究与实现

无线传感器网络是一种全新的信息获取和处理技术。相对于现有交通监控系统中所应用的各种技术,无线传感器网络具有不受环境限制、自组织、分布性等优势。该文提出了基于无线传感器网络的分布式无线交通监控系统的设计方案,详细探讨了构造自组织、自适应的智能交通网络所涉及的车辆速度测试、车辆定位、车流量检测等技术,并指出其对未来交通发展的意义。

基于事件驱动和最小延迟融合路径的无线传感器网络突发事件监测研究

针对无线传感器网络应用于突发事件监测场景的能量消耗和网络延迟问题,提出了基于事件驱动和最小延迟融合路径的无线传感器网络数据融合算法。其中,动态成簇过程基于事件严重程度,并由其决定簇的生命周期和覆盖范围;融合节点等待时间取决于节点到簇头的跳数和节点的度,通过计算每个节点的融合等待时间,以获取最小延迟融合路径。仿真实验表明,该算法能有效节省能量,且能显著减少网络延迟,为无线传感器网络应用于突发事件监测提供了一种适用的方法。

三维激光扫描技术在建筑立面照明设计中的应用

建筑立面图是立面照明设计的基础数据,直接影响着设计精度和效果。本文针对传统立面测量效率低、还原度低等问题,提出了基于三维激光扫描技术的建筑立面测量方案;并结合实际案例,探讨了导线式三维激光扫描和点云图形绘制。应用案例表明,三维扫描技术更便捷、高效地为立面照明设计提供了精确详细的建筑立面图。

基于ADE-ABiGRU的物联网安全态势预测

针对物联网安全态势预测的复杂性和多变性,提出一种基于ADE-ABiGRU的物联网安全态势预测模型。该模型融合了双向门控循环单元、多头注意力机制和残差结构,并经由自适应差分进化算法调优,增强了对复杂时序依赖性的捕捉和对数据的多维度分析能力。通过改进自适应差分进化算法的自适应机制,充分考虑时序数据特征,以提升全局搜索效率和局部逼近精度。在ToN_IoT数据集上的实验结果表明,与传统算法相比,该模型在MAPE、R^(2)和MSE上均表现出色,展现出更高的预测准确性和稳定性。

语义技术在物联网中的应用研究综述

信息感知为物联网应用提供信息来源,是物联网信息交互和协同的基础。但通过前端感知设备获取的感知信息存在不确定性、海量性、异构性等特征,不仅给受限感知网络在信息传输、存储和处理方面带来挑战,同时也给信息的统一表示和管理带来难度。日趋成熟的语义技术为该问题提供了新的思路。阐述了语义技术在物联网中的应用和发展。分析了物联网各个层面的语义需求,概述了语义技术应用于物联网资源描述和建模、感知数据表示和处理、感知数据标注、服务构建和提供、数据存储和查询等方面的研究进展,并指出了语义技术应用于物联网面临的挑战和进一步的研究方向。

基于NS2的无线传感器交通监控网络仿真

随着无线传感器网络技术不断发展,其应用日益广泛,智能交通便是其重要应用领域之一。针对高速公路交通监控的迫切需求,构建了基于无线传感器网络的高速公路智能交通监控系统。但该系统中一些重要参数及其性能在物理环境下往往难于测量和评估,为解决这一难题,建立了无线传感器交通监控网络仿真模型。此外,扩展了NS2功能,使其支持无线传感器网络仿真。并在该环境下对所建模型进行了验证,对其重要参数如网络节点能量消耗、网络密度、数据率等进行了仿真分析。从而实现了系统模型和参数的调整和优化,进一步验证了系统的可行性。

酥瓜连作对土壤环境及植株光合特性的影响

为研究酥瓜连作对土壤理化性状、植株生长和光合特性等的影响,分别选取连续种植酥瓜1、2、3和4年的塑料大棚内土壤,并以未种植过酥瓜的土壤为对照进行盆栽试验。结果表明:(1)连作土壤出现酸化,连作4年处理土壤的p H值比对照处理下降了17.0%;(2)土壤EC值随连作处理逐渐增加,连作4年处理土壤的EC值是对照的3.03倍;(3)酥瓜连作土壤的碱解氮、速效磷、速效钾逐年降低,而总氮、总磷和总钾含量出现明显上升的趋势;(4)土壤细菌和放线菌数量逐渐减少,真菌数量逐年增加;(5)土壤多酚氧化酶、过氧化氢酶和蔗糖酶活性显著下降,脲酶活性呈现出先增加后下降的趋势;(6)连作导致植株光合色素含量减少,光合能力下降,从而导致植株的株高、茎粗及干鲜重等指标均呈下降趋势。

鼠抗人A_1亚型红细胞单克隆抗体研制及其免疫学性质研究

应用杂交瘤技术，以２种抗原分别免疫ＢＡＬＢ／Ｃ小鼠。从３次细胞融合中，筛选出４株分泌高滴度、高特异性抗Ａ１血型物质单克隆抗体的杂交瘤细胞系。经多种免疫化学试验证明：其中Ｂ５２３－Ｈ１０、Ｄ２４３－Ｈ９２株杂交瘤扩大培养上清液仅凝集Ａ１红细胞，而不凝集Ａ２、Ｂ、Ｏ型红血胞。它们结合部位的结构互补于：人工接上脂肪链的Ａ－活性三糖。从而表明该２株单抗为首次获得的抗Ａ１亚型红细胞单克隆抗体。不仅为研究Ａ１亚型血本质提供了极好的材料，也为医学临床提供Ａ１亚型血分型试剂准备了条件。

“双碳”背景下无土栽培学思政教学探索与实践

课程思政教学模式是以“课程承载思政、思政寓于课程”的方式,在专业课程教学中实现立德树人根本任务的一种创新性教学方法。“无土栽培学”是设施农业科学与工程专业的核心课程之一,与生产应用结合紧密。文章根据无土栽培学课程教学内容及特点,在实现“双碳”目标的背景下,挖掘课程所蕴含的思政元素与课程知识的切入点。利用思政案例,探索思政元素在教学环节中的设计与实践,以期树立学生的核心价值观、家国情怀、生态建设、可持续发展等理念,培养支农爱农创新人才。

设施农业工程专业英语教学改革探讨

针对设施农业工程专业英语的教学目标和教学现状,分析目前该课程教授过程中存在的主要问题,并提出几项教学改革措施,旨在加强设施农业工程专业英语的课程建设,提高设施专业学生的英语能力,为设施农业国际化发展打好基础。