基于AES的改进视频加密测试

为了使得视频加密技术具有更加良好的加密效果,在原本AES加密算法基础上进行了创新,通过加密元素的选取、运动矢量的加密方案设计、DCT变化系数的加密方案设计三部分进行了展开分析与实验;经过后续仿真验证,密钥敏感性得到了很好的提升;视频质量方面,改进后的AES算法的RGB直方图可知其加密效果和解密还原效果良好,经过对比分析,改进后的AES算法加密的SSIM值最小、PSNR值更低,即加密效果相对更好;经过计算可知,编码时间百分比增加了0.23%,解码时间百分比增加了8.56%,对NPCR、UACI以及加密前后视频帧像素对的相关系数等参数分别测试可知,相比前人的几种加密方式,改进后视频加密安全性能最好;综上分析可知,改进后视频加密效果最好。

AVAPS-AE模式的无创通气对AECOPD合并OSA患者PSG参数、ESS评分及舒适度的影响

目的探讨平均容积保证压力支持-自动呼气压(AVAPS-AE)模式的无创通气对慢性阻塞性肺疾病急性加重期(AECOPD)合并阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)患者多道睡眠监测(PSG)参数、Epworth嗜睡量表(ESS)评分及舒适度的影响。方法选取2020年1月至2022年10月自贡市第一人民医院75例AECOPD合并OSA患者,随机分为3组,各25例,均行无创通气治疗,对照A组予以AVAPS模式,对照B组予以S/T模式,观察组予以AVAPS-AE模式。比较3组治疗前、治疗24 h、48 h及72 h血气分析指标[动脉氧分压(PaO_(2))、动脉血酸碱度(pH)、动脉二氧化碳分压(PaCO_(2))]、PSG参数[微觉醒指数(MAI)、呼吸暂停低通气指数(AHI)、最低脉搏氧饱和度(miniSpO_(2))、睡眠效率(TST/TRT)]、颏舌肌肌电值(GGEMG)各变量[清醒期及睡眠NREM期张力性、峰值、时相性GGEMG]、人机对抗发生率、48 h插管率、ESS、Brog、视觉模拟量表(VAS)及健康相关生存质量(HRQL)评分。结果治疗24 h、48 h及72 h PaO_(2)组间比较:观察组>对照A组>对照B组(P<0.05);PaCO_(2)组间比较:观察组<对照A组<对照B组(P<0.05);TST/TRT、miniSpO_(2)组间比较:观察组>对照A组>对照B组(P<0.05);AHI、MAI组间比较:观察组<对照A组<对照B组(P<0.05);清醒期及睡眠NREM期张力性、峰值、时相性GGEMG组间比较:观察组<对照A组<对照B组(P<0.05);3组人机对抗发生率、48 h插管率比较,差异无统计学意义(P>0.05);ESS、Brog、VAS评分组间比较:观察组<对照A组<对照B组(P<0.05);HRQL评分组间比较:观察组>对照A组>对照B组(P<0.05)。结论AVAPS-AE模式的无创通气用于AECOPD合并OSA有利于改善患者睡眠,减少日间嗜睡,缓解呼吸困难,提高呼吸舒适度及生存质量。

电感耦合等离子体原子发射光谱(ICP-AES)法测定真空精炼镁合金物料中铁、铜、镍

真空精炼是目前镁金属提纯的重要工艺,工艺原料及真空精炼提纯镁金属过程残留物中Fe、Cu、Ni含量的准确测定对工艺参数的优化及调整具有重要的指导作用。传统测定方法中以邻二氮杂菲分光光度法、新亚铜灵分光光度法、丁二酮肟分光光度法测定三种元素含量,结果准确,但操作繁琐,周期较长,难以满足工业生产中高效、快速测定的需要,且方法中所需的有机萃取剂对环境污染较大。选择电感耦合等离子体发射光谱(ICP-AES)法测定真空蒸馏精炼镁合金物料中Fe、Cu、Ni,系统探究溶解酸、溶解温度、溶解时间对物料溶解和测定的影响,选择盐酸(1+1)和过氧化氢溶解体系,200℃加热条件下反应20 min为最佳消解镁合金原料条件;选择王水溶解体系,200℃加热条件下反应25 min为真空精炼残留物最佳溶解条件。并探讨ICP-AES测定过程中各元素的检出限和测定下限以及共存元素的干扰情况,建立了ICP-AES法测定真空精炼提纯镁合金物料的方法。测定结果的相对标准偏差(RSD,n=11)为Fe 5.9%~11.5%、Cu 2.6%~11.8%、Ni 3.4%~11.5%,各元素加标回收率为Fe 96.4%~102%、Cu 101%~108%、Ni 103%~105%;按照建立的方法测定镁合金原料、真空精炼残留物中的铁、铜、镍,并与国家标准方法测定结果进行对比,结果相一致。实现了ICP-AES法快速、准确测定真空蒸馏精炼镁合金物料中铁、铜、镍含量,对及时、高效、准确评估真空精炼提纯镁工艺及产品具有重要意义。

基于改进AES的配电智能终端数据混合加密研究

配电智能终端数据是配电网数据的重要组成部分,针对配电智能终端数据加密耗时过长,加密安全性较低的问题,提出基于改进AES的配电智能终端数据混合加密方法。对AES算法进行改进,通过字节替换、行位移、列混淆和轮密钥实现迭代运算,得到初始密钥,通过建立椭圆曲线方程,分析系数坐标得到密钥结果。利用初始密文进行字段拆解,获取加密粒度。根据加密粒度逐层实现系统加密、服务器加密和客户端加密,完成配电智能终端数据混合加密。实验结果表明,该方法的密钥生成时间始终为1 ms,不受数据包数量的影响,能够阻挡99%以上的外来入侵信息,提高了加密安全性。

运载火箭新一代遥测系统中FC-AE-1553总线技术应用研究

随着军用电子系统对网络实时性和确定性的要求越来越高,FC-AE-1553作为一种实时性强、确定性高的基于光纤通道的命令响应网络协议,已经越来越广泛地应用于航空电子环境的数据传输、飞行控制等领域。介绍了FC-AE-1553总线的基本特性,并以运载火箭遥测系统为背景,构建简单星形网络拓扑,采用FC-AE-1553总线协议为通信载体,验证FC-AE-1553总线技术在运载火箭遥测系统中的适用性。

ICP-AES法测定电炉渣中二氧化硅

本文研究了采用酸溶的方式消解样品,ICP-AES光谱法测定电炉渣中二氧化硅的分析方法。采用浓盐酸和浓硝酸溶解电炉尾料样品,加入氢氟酸消解二氧化硅和硼酸络合氟离子,采用ICP-AES法测定电炉尾料样品中的二氧化硅含量。二氧化硅的相对标准偏差RSD为0.35%~0.58%,加标回收率为95.6%~102.3%。方法加标回收率好,满足分析方法要求。

基于AES算法和混沌映射的嵌入式终端数据传输并行加密方法

传统嵌入式终端数据传输并行加密方法易受到数据传输迭代过程中暂态特性的影响,加密后数据信息丢失量较大,加密效果不佳。为了减少加密后的信息丢失量,提升加密安全性,提出基于高级加密标准算法和混沌映射的嵌入式终端数据传输并行加密方法。根据嵌入式系统中数据的属性分布情况,对其进行编码设计,基于混沌映射原理,对数据进行初级加密,并对传输数据进行整合,求取其状态矩阵,以消除数据传输迭代过程中暂态的影响,以此为依据,采用AES算法,对数据进行轮钥加密,由此实现数据传输并行加密。对比实验结果显示,所提方法能够为数据提供一个安全且稳定的传输空间,加密后的信息丢失量很小。

超级微波消解-ICP-AES法测定铑粉中16种杂质元素

在高温高压条件下用盐酸-双氧水消解铑粉样品,采用电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-AES)测定其中16种杂质元素[1]。进行了光谱干扰研究、谱线选择、加标回收、精密度以及基体匹配比对试验。该方法简便、快速、准确,其测定范围为0.0005%~0.10%,RSD在1.88%~12.15%之间,加标回收率在92.0%~114.6%之间,不同方法结果对照数据吻合良好。该方法可满足铑粉中16种杂质元素的测定要求。

基于“C4D+AE”的综艺节目后期特效视觉优化

传统的综艺节目后期特效视觉优化方法主要侧重于提供稳定的画面,但在视觉效果上存在一定的弊端。因此,文章设计了一种基于“C4D+AE”的综艺节目后期特效视觉优化方法。该方法通过相机拍摄的视觉角度与相对目标的观察角度调整后期特效的视觉特性因子,从而使整个画面更能吸引观众的注意力。在优化基于“C4D+AE”的综艺节目后期特效视觉帧率的过程中,利用C4D提取出节目视频的时间维度、空间维度等4维体素流信息,并利用AE合成新的视频中间顿,通过对前后2帧图片进行线性混合,使后期特效的视觉效果更加逼真。

基于改进AES算法的通信信息加密安全传输方法研究

由于现行方法在通信信息加密安全传输中应用效果不佳,不仅丢包率较高,而且信息传输速率较慢,因此无法达到预期的传输效果。针对现行方法存在的不足,本文提出基于改进AES算法的通信信息加密安全传输方法研究。采用信道均衡方法构建通信信道模型,利用改进AES算法对信道中信息加密处理,通过信息解密实现信息安全传输,以此完成基于改进AES算法的通信信息加密安全传输。经试验证明,本文方法丢包率小于1%,通信传输速率可达到1400Mbit/s,并且数据完整度达到0.9999,数据可逆度为1.0000,本文方法在通信信息加密安全传输方面具有良好的应用前景。

基于ELM-AE和BP算法的极限学习机特征表示方法

基于极限学习机自编码器(extreme learning machine based autoencoder,ELM-AE)和误差反向传播(back propagation,BP)算法,针对ELM提出了一种改进的特征表示方法。首先,使用ELM-AE以无监督的方式学习紧凑的特征表示,即ELM-AE输出权重;其次,利用ELM-AE输出权重来初始化BP神经网络的输入权重,然后对BP网络进行监督训练;最后,用微调的BP网络输入权重初始化ELM的输入权重参数。在MNIST数据集上的实验结果表明,采用BP算法对ELM-AE学习的参数进行约束,可以得到更紧凑且具有判别性的特征表示,有助于提高ELM的性能。

ICP-AES法测定废电解铝阳极碳块中铁、锂、钾、钙、镁含量

废电解铝阳极碳块经过高温碳化,通过盐酸-硝酸-高氯酸三酸溶解完全后,冷却,完全溶解盐类加入10 mL 1.19 g/mL的盐酸,在优选出最优的仪器工作状态下,创建了ICP-AES法测定废电解铝阳极碳块样品中Fe、Li、K、Ca、Mg的化学分析方法。每个元素的校准曲线相关系数均大于0.999,同时对以上多种元素进行检出限、加标回收试验研究,结果表明其相对标准偏差(n=8)为0.60%~2.24%,加标回收率在97.1%~104%。

ICP-AES测量脱硝催化剂中五氧化二钒的不确定度分析

对电感耦合等离子发射光谱法(ICP-AE)测定脱硝催化剂中五氧化二钒的不确定度进行评定,分析测量过程中不确定度产生来源,从试样称量、试样消解方式、标准溶液配制、工作曲线、测量重复性、摩尔质量等产生的不确定度分量进行分析计算,最后计算方法合成不确定度及扩展不确定度。结果表明,测量结果的最大不确定度来源为标准溶液配制过程(约43%)、试样重复测量(23%)及标准曲线变动(24%)所引入的不确定度,在测量过程中应重点关注和控制。当脱硝催化剂中五氧化二钒含量为2.00%时,方法扩展不确定度为0.032%,包含因子k=2,置信概率为95%。

ICP-AES法测定左乙拉西坦注射液中微量元素含量

目的:建立电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)测定左乙拉西坦注射液中微量元素硅、硼、铝和钡含量的分析方法。方法:样品经酸化后直接用ICP-AES分析,以硅288.158 nm、硼249.772 nm、铝396.152 nm和钡493.408 nm为检测波长,建立标准方程,考察仪器精密度、样品重复性和回收率。结果:线性范围:硅0.5~5.0 mg/L,硼0.1~1.0 mg/L,铝1.0~10.0 mg/L,钡0.01~0.10 mg/L,线性相关系数均大于0.9995;检出限:硅0.044 mg/L、硼0.006 mg/L、铝0.017 mg/L和钡0.0005 mg/L;加标回收率:硅96.3%~103.1%,硼90.0%~95.0%,铝101.3%~106.0%,钡102.0%~105.0%。结论:该测定方法快速、准确、灵敏度高,适用于药品中包装材料迁移微量元素含量变化的研究。

超级微波消解-ICP-AES法测定铑炭催化剂中铑含量

建立一种采用超级微波消解,ICP光谱法测定5%Rh/C催化剂中Rh含量的方法。通过单因素实验和正交优化,对称样量、酸体系、消解温度、消解时间等因素进行考察,确定最佳消解方法:约0.10 g试样在密闭消解罐中,以9 mL硝酸和1 mL过氧化氢为酸体系,240℃消解温度下保持40 min,经赶酸定容后,采用ICP-AES法测定溶液中的贵金属含量。该方法简便、快捷,消解试样完全且结果稳定,相对标准偏差小于1.0%。

湿法消解-电感耦合等离子体原子发射光谱(ICP-AES)法测定水凝胶中Mg的含量

为了准确测定水凝胶样品中的金属元素含量,以Mg为例,通过优化电感耦合等离子体原子发射光谱(ICP-AES)仪参数,考察硝酸及硝酸-高氯酸湿法消解以及硝酸-微波消解法对于样品消解程度的不同,建立了湿法消解-ICP-AES法测定水凝胶中Mg绝对含量的方法。结果表明,在110℃下用硝酸消解2 h与硝酸-高氯酸(1∶1)以及硝酸-微波消解得到的溶液相比,Mg含量几乎没有明显差别。在选定条件下,方法的日内和日间精密度良好,相对标准偏差(RSD,n=3)分别为0.38%和1.2%;加标回收率为97.6%~98.2%。方法准确、适用、可靠,适用于水凝胶中Mg的绝对含量测定,可为水凝胶中金属元素的定量分析提供一种借鉴。

基于双通道注意力机制的AE-BIGRU交通流预测模型

交通流预测是智能交通系统的关键。针对目前交通流数据复杂的时空关联性以及自身的不确定性,为准确预测高速公路交通流并缓解交通拥堵问题,提出以自编码器网络(AE)和双向门控循环单元(BIGRU)相结合的深度学习组合预测模型(AE-BIGRU),并在此基础上引入双通道注意力机制进行模型训练。将预处理后的数据采用滑动窗口的方式作为参数输入模型,通过AE提取交通流的空间特征,得到输入信息特征的最优抽象表示;利用BIGRU从前向和后向传播中获取信息,充分提取交通流的时间相关特征,更全面地捕捉时间演变规律;最后结合双通道注意力机制,增强预测模型的特征提取能力,最大限度地保留特征信息,提升模型的预测精度,从而得到最终短时流量的预测目标值。为验证模型的适用性,采用多组短时交通流数据进行仿真实验,与其他基准模型对比发现:该交通流预测模型能够有效捕获交通流的动态时空特征,加强关键信息的提取,所预测的流量更加接近真实值,具有良好的泛化能力。其中测试集的均方根误差值下降了约0.061~0.604,平均绝对误差值下降了约0.025~0.512,相关系数值R2提高了约0.007~0.062。研究结果表明,随着预测步长的增加,该实验模型在交通流数据的时间特性上仍能表现出稳定的预测性能,所建的组合预测模型在预测精度和鲁棒性方面表现出更高水平。

AE后期特效制作课程教学改革方法研究

随着科技的不断发展和应用,影视制作中的后期特效越来越受到重视。因此,AE后期特效制作课程的教学改革需要与时俱进,适应行业需求。本文通过对现有AE后期特效制作课程教学情况进行分析,并结合相关教育理论,提出一些有效的教学改革方法,旨在提高学生学习成效和职业素养。

基于AE9/AP9地球辐射带模型的太阳电池性能衰退仿真研究

作为航天器上重要的能源供应装置,太阳电池的性能表现对保证航天器的正常运行至关重要。在评估太阳电池的性能表现时,需要考虑的一个重要因素是航天器所处的轨道辐射环境。为了更准确地评估太阳电池在不同轨道环境下的工作效能,文章将AE9/AP9模型应用于太阳电池性能衰退模型中,并就GaAs太阳电池持续多年的轨道粒子环境对其造成的影响进行仿真实验,实验结果表明,所设计模型可以更加准确地评估太阳电池的在轨性能变化。

基于AE-LSTM的多目标硬盘故障预测方法

硬盘故障预测是在故障发生前发出预警,避免数据丢失或服务中断,提高数据中心的可靠性和安全性;然而,大多数故障预测模型将硬盘故障问题转化为二分类任务,忽略了硬盘故障是渐变过程的,并且缺乏故障诊断功能;因此,提出了一种基于AE-LSTM的硬盘故障预测框架,实现多目标任务:硬盘健康状态分级、硬盘剩余使用寿命预测、硬盘故障诊断;采用回归决策树模型智能化对硬盘健康状态进行标记,并通过AE-LSTM模型提取鲁棒的隐藏变量,构建剩余使用寿命预测模型和硬盘健康状态分级模块,根据AE模块的输入输出差异进行硬盘故障诊断;在Backblaze公开数据集上,对比了RF、LSTM和AE-LSTM三种算法,实验结果证实了AE-LSTM算法在多目标硬盘故障预测中的有效性和优势。