面向以太坊智能合约的图神经网络漏洞检测

智能合约是区块链的重要组成部分,以太坊平台通过部署大量智能合约实现去中心化应用,且智能合约关联着价值数十亿的美元数字货币。但智能合约是由高级语言编写的一段代码,可能存在易受攻击的漏洞,造成巨大的经济损失。目前智能合约漏洞是以太坊面临的严重威胁之一。传统的智能合约漏洞检测方法严重依赖于固定的专家规则,导致准确率低、耗时长。近年来有研究者使用机器学习方法进行漏洞检测,但其所使用的检测方法没有充分利用智能合约源代码的语义信息。文中将智能合约源代码构建为具有数据流和控制流信息的智能合约图,利用注意力机制为图中节点按照其关键程度分配不同的权重更新图节点特征进行合约漏洞检测,对可重入漏洞和时间戳漏洞进行了实验。实验结果显示,与传统的图神经网络检测模型相比,文中模型在两种漏洞检测中准确度分别提高了11.18%,10.06%。实验证明,智能合约漏洞不仅与合约代码的结构特征相关,而且与不同的函数和数据变量有密切的联系。

面向矩阵秩函数准确估计的自表示子空间聚类方法

传统子空间聚类方法通常使用矩阵核范数代替矩阵秩函数进行低秩矩阵恢复,然而在目标优化过程中主要关注低秩矩阵大奇异值的影响,容易导致矩阵秩估计不准确的问题。为此,在分析矩阵奇异值长尾分布特点的基础上,提出使用基于截断Schatten-p范数的低秩子空间聚类模型。该模型充分考虑小奇异值对低秩矩阵恢复过程的贡献,利用小奇异值信息拟合矩阵奇异值的长尾分布,通过对矩阵秩函数进行准确估计以提升子空间聚类性能。实验结果表明,与现有加权核范数子空间聚类WNNM-LRR和近邻约束子空间聚类BDR算法相比,在Extended Yale B数据集上的聚类准确性分别提升了11%和8%,所提方法能够更好地拟合数据奇异值分布以及生成准确的相似度矩阵。

DoS攻击下火电-光伏电力系统模型预测负荷频率控制技术

随着新能源及数字化技术在电力系统中的广泛应用,系统的随机性、波动性、分散性明显增强,给电网频率安全稳定带来巨大挑战。针对DoS攻击对光伏发电及火力发电混合电力系统带来的负荷频率失稳影响,首先,设计网络化电力负荷频率控制系统模型,并提出了一种带有缓存的模型预测控制方法;其次,考虑DoS攻击方能量受限情况,设计具有约束的DoS攻击模型;再次,通过设计的最优目标成本函数,构造增广矩阵,利用基于DoS攻击模态的分类讨论方法对火电-光伏电力系统进行渐进稳定性分析;最后,仿真结果表明,相较于之前负荷频率控制方法,所提出的模型预测控制可以有效减少DoS攻击对系统负荷频率异常波动的影响。

2003-2008年西双版纳热带雨林土壤碳通量数据集

大尺度、长期和连续的碳通量数据为研究全球碳、水循环关键过程提供了重要数据支撑。土壤是陆地生态系统最大的碳库,其微小波动将引起陆地生态系统的碳收支变化。热带森林是全球重要的碳库,但近年来发现其碳汇能力趋向减弱或中和现象。连续的土壤碳通量数据,对准确评价热带地区碳收支及其对气候变化的响应具有重要意义。本数据集按照温室气体排放的静态箱法观测方法和数据质控管理办法,收集整理了2003年1月到2008年8月利用静态箱–气相色谱法得到的西双版纳热带雨林土壤地气界面的CO_(2)排放通量数据和常规气象数据,如压强、大气温度、土壤温度(5 cm)和土壤含水量(5 cm)等观测指标,形成了日、月和年尺度3类文件,以期为热带地区与全球碳平衡估算和碳循环过程提供基础数据。

一种抗分布式机器学习恶意节点的区块链方案

现有的分布式学习方案大多通过在协议中添加惩戒机制来解决恶意节点问题。此类方法基于两个假设:一是参与方为自身利益最大化而放弃恶意行为的假设,在事件发生后才可以对计算结果进行验证,不适用于一些需要即时验证的场景;二是基于可信第三方的假设,然而在实际中第三方的可信度却无法完全保证。利用区块链的信任机制,针对该问题提出一种基于区块链的抗恶意节点方案——将机器学习中模型训练的全过程通过智能合约实现,以确保机器学习过程不被恶意节点破坏。本方案以基于安全多方计算的分布式机器学习模型为研究模型,利用区块链的智能合约来实现数据的共享、验证和训练过程,所有参与方均只能按照指定的协议执行,将所有参与方转换为半诚实参与方;同时,为解决区块链公开透明特性带来的隐私问题,利用环签名隐藏参与方的数据地址,保护参与方的身份。与传统基于安全多方计算的分布式机器学习模型进行比较,表明本方案在抵抗恶意节点方面具有较强的优越性。

程控硬膜外间歇脉冲输注不同剂量右美托咪定阶梯式分娩镇痛在妊娠期高血压产妇中的应用

目的探讨程控硬膜外间歇脉冲输注(PIEB)不同剂量右美托咪定阶梯式分娩镇痛在妊娠期高血压(HDP)产妇中的应用价值。方法选取2019年5月至2021年6月于聊城市第二人民医院产房待产的156例HDP产妇为研究对象,分为A(0.5μg/mL舒芬太尼)、B(0.5μg/mL右美托咪定)、C(2μg/mL右美托咪定)三组,每组52例。比较三组产妇的临床资料,建立多准则决策分析模型分析上述治疗方案的临床效果与应用价值。结果镇痛后,三组产妇的疼痛视觉模拟评分、心率、平均动脉压、肾上腺素、皮质醇水平差异显著(F值分别为7.353、7.309、4.920、7.168、9.582、3.879、4.117、4.699、14.052、3.385、3.107,P<0.05);B组产妇缩宫素使用量最少,满意的产妇比例最高,有不良反应的产妇比例最低(F/χ^(2)值分别为6.685、42.760、16.146,P<0.05)。多准则决策结果显示:(1)与A组相比,B组获益显著,且不良反应发生概率更低;B组效益高而风险低;当效益与风险都很重要时,B组的效益-风险总值为67,A组为48,且B组优于A组的概率为100%。(2)无论B组还是C组,获益均优于A组;B组满意度及缩宫素使用量获益较C组更高,而C组不良反应发生概率的风险较B组更高;当效益与风险都很重要时,B组的效益-风险总值为67,C组为61,且B组优于C组的概率为95.85%。结论PIEB 0.5μg/mL右美托咪定的安全性更高,镇痛效果更确切。对于HDP产妇来说,右美托咪定的临床价值较高,可有效降低产妇疼痛感,同时维持较稳定的血流动力学状况。

基于改进Mask R-CNN的牛脸目标检测算法

针对牛脸检测时,存在的检测精度不高、牛脸较小被漏检或误检等问题,提出一种改进的Mask R-CNN+MResNet模型。首先,在ResNet101网络的基础上提出一种MResNet网络,通过对ResNet101网络的改进,提高了模型检测精度。其次,对模型的RPN网络的锚框尺寸进行调整,提高了模型对较小目标的牛脸检测能力。实验结果表明,MResNet网络对牛脸检测精度相比较原始的网络模型,提高了12.6%;改进后的模型对于小目标检测能力平均精度较原始模型提高了2.4%。说明该模型能有效的实现小目标牛脸的检测,具有实际应用价值。

“双高”院校引领职业教育五维度高质量发展的内涵与路径

在职业教育领域,国家陆续出台了一系列重大政策,为职业教育改革发展指明了方向和思路。作为我国高等教育类型之一的高等职业教育,同样肩负着以人才培养、科学研究、社会服务、文化传承创新和国际交流合作为核心内容的五大职能。对接五大职能要求,“双高”院校在引领职业教育五维度高质量发展的过程中,专业建设是核心,科技创新是赋能,育训并举是增效,思政教育是特色,国际交流是关键。通过强基树标引领人才培养模式改革,增值赋能引领科技创新能力提升,提质增效引领社会服务水平提高,特色发展引领文化传承创新,开放共享引领国际交流合作,可加快实现职业教育的高质量发展。

新疆准噶尔盆地黄花沟地区铀成矿条件及找矿方向

准噶尔盆地西北缘黄花沟地区中-新生代地层发育齐全,地下水补径排体系完整,具备了砂岩型铀矿成矿的先决条件,具有较好的找矿前景。文章通过梳理该地区构造背景、主要地层和砂体的发育特征、层间氧化带的发育情况,概述了砂岩型铀矿成矿条件,讨论了吐孜托依拉主构造活动时间及其对于铀成矿的影响,通过构造和地层分析论述了该地区下一步找矿的方向,提出了吐孜托依拉逆冲断裂上盘及其内的下白垩统吐谷鲁群、中侏罗统西山窑组为砂岩型铀矿找矿有利的地段和层位。

一种用于燃料电池含水量诊断的新型压力降模型

为优化基于压力降的含水量诊断方法中的压力降基准,构建了一种燃料电池阳极侧单相流压力降模型,在建模过程中采用童景山的粘度计算方法以提高压力降模型的精度,同时该模型通过电流与气体流量解耦的方式扩大了压力降方法的应用范围。通过试验对模型进行了验证,结果表明,在不同进气压力、输出电流与工作温度的条件下,试验数据与模型仿真结果基本吻合,仅在高温条件下,试验数据与仿真结果出现了较大误差。

一款新型车刀磨削辅助装置的设计与研究

为解决车刀刃磨中砂轮使用周期短、人工磨削不规范等问题,进而提升刃磨精度和操作安全,设计了一款车刀磨削辅助装置。首先在X轴、Y轴方向设计数控十字滑台,在Z轴方向设计立柱导轨并对砂轮进行筛选,其次设计了四工位数控刀架安装在X轴上,最后对数控十字滑台进行了联合仿真实验并检测了刀架刚性。实验结果显示,X轴、Y轴的滑台模型在模拟圆弧补差和矩形轨迹运动实验中移动性能稳定高效;刀架刚性良好且适度增强可以提高刀架的抗干扰能力从而提升机器刃磨中的稳定性。新型车刀磨削辅助装置的设计和优化为制造业刃磨工艺的提升提供了一定参考。

一款新型无人机的设计与制造

采用高效的三维数字化设计技术进行快速设计,使无人机飽设计在满足功能的前提下,提高效率,缩短周期;使用新型的快速成型技术进行增材制造,使无人机的制造在达到技术标准的前提下,减轻重量、节约成本;使新型无人机产品快速响应市场,满足人们个性化要求。

基于D-最优混料设计的长焰煤浮选药剂的优化

随着优质无烟煤资源的逐渐枯竭,国内外学者广泛的采用储量较为丰富的低阶煤制取超净煤,但采用常规浮选药剂浮选超细颗粒低阶煤时药耗大,分选性差。为了改善超细颗粒低阶煤浮选效果,以神东超细颗粒长焰煤为研究对象,选取非离子型表面活性剂(曲拉通X-100、司盘-80)和常规捕收剂煤油为原料制备新型复合浮选药剂,采用D-最优混料设计的试验方法,建立了复配药剂不同配比与浮选精煤灰分和产率之间的回归模型;通过因子作用分析和响应分析,研究了曲拉通X-100、司盘-80和煤油配比对浮选精煤灰分和产率的影响规律,并探讨了复配药剂中的因子作用与交互作用;通过优化试验,获得了复配药剂的最佳配比。结果表明:浮选精煤灰分和产率不仅受曲拉通X-100(A)、司盘-80(B)、煤油(C)复配药剂单因子的影响,还受复配药剂因子间交互作用的影响;在药剂配比中B或C因子所占比例较大时,会对精煤灰分和产率产生显著的影响,复配药剂因子作用对浮选精煤灰分和产率影响的大小为:B>C>A;A与B,B与C之间存在显著的交互作用,复配药剂因子间交互作用对精煤灰分和产率影响的大小为:BC>AB>AC;复配捕收剂的最佳配比为:曲拉通X-100体积分数0.7%、司盘-80体积分数1%和煤油体积分数98.3%;在最佳配比条件下通过浮选试验可以得到灰分为1.54%、产率为56.04%的超净煤;在相同试验条件下与常规捕收剂相比,该复配捕收剂具有降低药耗、提高精煤产率和降低灰分的特点,具有较好的浮选效果。

面向异构身份联盟风险评估模型的区块链共识机制

异构身份联盟风险评估系统普遍为中心化架构,存在单点故障、内部作恶以及用户数据控制权丢失等问题,为此提出一种基于区块链的异构身份联盟风险评估模型。该模型以属性加密技术保障数据的安全存储及用户控制权,并结合网络分片思想和聚合签名技术提出一种两级共识机制——分组和聚合签名拜占庭容错(grouped and aggregate-signatures Byzantine fault tolerance,GABFT)算法。GABFT首先利用一致性哈希算法对网络节点进行分组,然后在组内及组间采用了结合聚合签名的实用拜占庭容错(practical Byzantine fault tolerance,PBFT)算法,提高了所提模型的处理效率,降低了通信开销,同时支持节点的动态变化。最后经实验得出:与PBFT相比,GABFT将节点达成共识所需通信次数由平方级降为线性级,且吞吐量约提升2∼3倍。

车载电池包壳体力学性能分析与轻量化设计

电池包壳体作为电动汽车的核心组成部分,起到支撑和保护电池包的作用,其整体结构的强度直接影响电动汽车的安全行驶。对电动汽车电池包壳体进行了静态、动态及模态分析。静态分析表明,电池包壳体的应力较小,远小于材料的屈服强度,电池包壳体箱底厚度设计过于保守。动态分析是在汽车极限工况下获得电池包壳体的应力和位移的分布,结果表明最大位移位于箱底。针对不同振动源下电池包壳体的振动响应特性进行态分析,结果表明针对不同路面和工况电池包壳体的前6阶模态主要表现为电池包壳体上箱盖的局部振动,频率在安全范围之内。在此基础上,对电池包壳体进行了结构优化,在电池包壳体满足强度和刚度的条件下,优化后的电池包壳体重量减少了25.54%,达到了轻量化的设计目的。

舱体支撑行走式X射线防护服的机械设计

为降低导管室介入手术医护人员长期在有X射线场所工作时的射线剂量对身体的影响,减轻常用防护服的重量,便于人员安全操作。课题组运用三维数字化设计技术,结合人机工学原理设计了一款舱体支撑行走式X射线防护服。结果表明:该防护服的机械设计部分不仅满足不同身高和体型人员的使用要求,实现高低可调、穿脱方便等功能,而且实现了无需承重、行动自如、动作灵活等功能。既保证人员的正常工作,又实现身体的全面防护。

质子交换膜燃料电池低温停机研究综述

系统总结了质子交换膜燃料电池低温停机条件下的损伤机理以及除水方法。冷冻/解冻循环试验研究表明,湿润条件下的低温启停循环会导致气体扩散层的纤维断裂、粘结剂分离,微孔层的疏水涂层团聚和脱落,催化剂层的裂缝生长、界面分层以及活性面积下降,并造成电池性能下降以及寿命缩短。停机除水是有效的损伤缓解方法,其中基于高频阻抗的快速吹扫因其效率高、操作简单成为车用的主要方法,但高频阻抗弛豫限制了除水效率以及边界的确定,完善水含量的表征方法将是低温停机的主要研究方向。

基于街景测量的南昌市行道树结构特征与健康状况研究

行道树作为城市绿地系统的网络和骨架,在城市居民生活中发挥着无可替代的作用。快速准确的掌握城市行道树的结构特征和健康状况,有利于城市森林建设与管理,进而提升其生态服务功能。基于百度街景平台,通过街景测树法对南昌市的963个样方,共计26727株行道树展开调查。测量内容包括行道树大小指标(树高、胸径、冠下高和冠幅)、健康状况(支架比例、枯稍比例、叶色不健康比例和死亡比例)和植被垂直结构配置情况;并且探究了不同行政区和不同城市化强度(环城道路发展下的城乡梯度)下行道树的空间分布特征。结果表明:(1)南昌市行道树小树比例较高:胸径在10—20 cm的占65%,冠下高在1.5—2.5 m间的占76%,树高在4—8 m间的占71%,冠幅在2—6 m间的占76%;行道树生长整体表现为健康,各指标所占比例较小,但是叶片健康较差;35%的样地无叶色不健康,77%的样地无支架,76%的样地无枯梢,93%的样地无死亡;植被垂直结构配置状况良好,以乔⁃灌⁃草复合结构为主(比重为75%);(2)在空间分布上,不同行政区行道树大小指标和垂直结构配置上差异显著、健康状况(支架比例和叶色不健康比例)均表现显著性差异(P<0.05);不同环路行道树大小指标存在显著差异,表现为1环>2环>3环,垂直结构从内环到外环更为复杂,配置等级为1环<2环<3环,不同环路行道树健康状况(支架比例和叶色不健康比例)表现显著性差异(P<0.05)。综上所述,南昌市行道树整体健康状况良好,行道树个体较小,而且以复层结构为主,本研究基于百度街景对南昌市行道树结构特征和健康状况进行比较全面的评价,为南昌市今后城市行道树的规划和管理提供了基础数据支持。

磁性灰粒在不同粒级气化灰渣中的分布特性

以气流床煤气化粗渣和细灰为原料,采用筛分和磁选的方法研究了磁性灰粒在不同粒级气化灰渣中的分布特性。结果表明:随着灰渣粒径的减小,在粗渣和细灰中,磁性灰粒的含量均呈现先升高后降低的趋势,磁性灰粒在粗渣中的含量高于细灰。粗渣中,磁性灰粒在0.5~0.25mm粒级中分布最多,该粒级神宁炉和GSP气化炉粗渣在粒度组成中的占比也最高,质量分数分别为38.42%和37.16%,各个粒级中磁性灰粒产率随粒径减小呈递增趋势;细灰中,磁性灰粒在0.074~0.045mm粒级中分布最多,而细灰粒度组成中的占比最高的却是大于0.25mm粒级,磁性灰粒产率在各个粒级都不高,呈现随粒径减小而升高的规律。气化过程中,磁铁矿会更多地富集在凝结团聚且高度玻璃化的大粒径粗渣中,粗渣和细灰中仍有相当量的含铁物相不显磁性。不同粒级煤气化灰渣中磁性灰粒的分布特性可为气化渣分级分质及高值化利用提供基础数据支撑和应用思路。

基于浮选-化学联合作用对高炭煤的深度脱灰效应研究

煤炭作为化工原材料的应用途径正逐步向精细化、高端化利用转变,将高炭煤深度脱除矿物质制备成超纯煤可以作为高附加值先进炭素材料的原料。以太西无烟煤为原料,采用自制的微泡浮选柱通过Box-Behnken试验设计方法优化浮选试验,借助XRF,XRD和SEM-EDS分析了最佳浮选条件下的浮选精煤,进一步明晰微泡浮选方法深度脱除矿物质的过程和不同矿物质对无烟煤深度脱矿的影响。同时也采用了NaOH-HCl方法深度脱除无烟煤中的矿物质,通过XRD,SEM-EDS分析脱矿样品的性质,明确无烟煤中矿物质的脱除机理以及限制深度脱矿的因素。微泡浮选试验表明,当捕收剂用量3.36 kg/t、起泡剂用量1.81 kg/t和调浆强度4560 r/min时,浮选效果最佳,能得到灰分0.52%、产率66.25%的浮选精煤,由测试表征可知细泥罩盖和粒度小于2μm、有机质占95%以上的连生体颗粒是限制微泡浮选方法深度脱矿主要原因。NaOH-HCl脱灰试验表明,随着样品粒度减小,样品灰分显著降低,当样品的体积平均粒径为8.01μm时,脱矿效果最佳,能得到脱矿率86.81%、灰分0.36%的脱矿样品。而无烟煤中低反应活性的石英和伊利石以及被煤基质包裹的微细硅酸盐矿物影响太西无烟煤的化学深度脱灰。基于微泡浮选方法和NaOH-HCl方法在高炭煤深度脱矿过程中存在的极限问题,提出浮选-化学联合深度脱灰方法对太西无烟煤进一步深度脱灰,首先通过浮选预处理减少石英和伊利石等低反应活性的矿物质总量,再将浮选精煤中存在的矿物质与NaOH反应生成水溶性的硅酸钠和易溶于酸的硅铝酸钠而被脱除,并以此构建了浮选-化学联合方法深度脱灰历程描述模型,最终得到超低灰(0.12%)、高碳、高发热量能制备成高附加值炭材料的超纯煤样品。