Removal of Agricultural Non-Point Source Pollutants by Artificial Aquatic Food Web System: A Study Case of the Control of Cynobacterial Bloom in Jiyu River

An artificial aquatic food web (AAFW) system was designed to remove the non-point source pollutants in eutrophic Jiyu river. A certain amount of Scenedesmus obliquus and Daphnia pulex was cultured in the system for the control of serious cyanobacterial bloom. The AAFW system was a continuous-flow system including one storage basin of 3 m3 capacity with polluted river water (the total nitrogen-TN: 4.49 mg⋅l-1;the total phosphorus-TP: 0.192 mg⋅l-1), one phytoplankton tank of 3 m3 capacity with an initial concentrations of S. obliquus about 5.8 × 103 ind⋅l-1, and one zooplankton growth chamber of 1.5 m3 capacity with an initial abundance of D. pulex about 22.5 ind⋅l-1. The system was optimized by setting hydraulic retention time of phytoplankton tank as 5 days and the experiments were operated for 45 days. Compared with the polluted river, TN and TP were removed about 28% and 47% by the AAFW system, respectively. The biomass of phytoplankton decrease from 6.33 mg⋅l-1 to 1.48 mg⋅l-1 and the percentage of cyanobacteria decrease from 43.93% to 2.36%, the biomass of Crustacean zooplankton increase from 0.34 mg⋅l-1 to 1.53 mg⋅l-1 and the percentage of D. pulex increase from 19.19% to 57.62%. Our results indicated that the AAFW system not only is an efficient, flexible system for reducing nutrient levels in tributary rivers, but also has an ability to control the cyanobacteria bloom and rebuilding the aquatic ecosystem from the polluted river water.

A Web System for Choose Your Own Adventure

The Web system for Choose Your Own Adventure (CYOA) project utilizes the PHP and MySQL programming languages for an entertainment purpose. This project creates a fully-functional and se- cure online user system, in which the accounts of the user system are stored in a MySQL database. Over the duration of this project, it is found that the PHP and MySQL programming languages are able to be employed for entertainment purposes, and they are both very effective in the field of entertainment. This project is meant to broaden the horizons of aspiring programmers in order to give them a glimpse into a possibility of using these programming languages in a scope that is commonly broached by game developers, but not programmers in the usual case.

WebFLex:A Framework for Web Browsers-Based Peer-to-Peer Federated Learning Systems Using WebRTC

Scalability and information personal privacy are vital for training and deploying large-scale deep learning models.Federated learning trains models on exclusive information by aggregating weights from various devices and taking advantage of the device-agnostic environment of web browsers.Nevertheless,relying on a main central server for internet browser-based federated systems can prohibit scalability and interfere with the training process as a result of growing client numbers.Additionally,information relating to the training dataset can possibly be extracted from the distributed weights,potentially reducing the privacy of the local data used for training.In this research paper,we aim to investigate the challenges of scalability and data privacy to increase the efficiency of distributed training models.As a result,we propose a web-federated learning exchange(WebFLex)framework,which intends to improve the decentralization of the federated learning process.WebFLex is additionally developed to secure distributed and scalable federated learning systems that operate in web browsers across heterogeneous devices.Furthermore,WebFLex utilizes peer-to-peer interactions and secure weight exchanges utilizing browser-to-browser web real-time communication(WebRTC),efficiently preventing the need for a main central server.WebFLex has actually been measured in various setups using the MNIST dataset.Experimental results show WebFLex’s ability to improve the scalability of federated learning systems,allowing a smooth increase in the number of participating devices without central data aggregation.In addition,WebFLex can maintain a durable federated learning procedure even when faced with device disconnections and network variability.Additionally,it improves data privacy by utilizing artificial noise,which accomplishes an appropriate balance between accuracy and privacy preservation.

Temporal variations of food web in a marine bay ecosystem based on LIM-MCMC model

Climate change has led to significant fluctuations in marine ecosystems,including alterations in the structure and function of food webs and ecosystem status.Coastal ecosystems are critical to the functioning of the earth’s lifesupporting systems.However,temporal variations in most of these ecosystems have remained unclear so far.In this study,we employed a linear inverse model with Markov Chain Monte Carlo(LIM-MCMC)combined with ecological network analysis to reveal the temporal variations of the food web in Haizhou Bay of China.Food webs were constructed based on diet composition data in this ecosystem during the year of 2011 and 2018.Results indicated that there were obvious temporal variations in the composition of food webs in autumn of 2011 and 2018.The number of prey and predators for most species in food web decreased in 2018 compared with 2011,especially for Trichiurus lepturus,zooplankton,Amblychaeturichthys hexanema,and Loligo sp.Ecological network analysis showed that the complexity of food web structure could be reflected by comprehensive analysis of compartmentalized indicators.Haizhou Bay ecosystem was more mature and stable in 2011,while the ecosystem’s self-sustainability and recovery from disturbances were accelerated from 2011 to 2018.These findings contribute to our understanding of the dynamics of marine ecosystems and highlight the importance of comprehensive analysis of marine food webs.This work provides a framework for assessing and comparing temporal variations in marine ecosystems,which provides essential information and scientific guidance for the Ecosystem-based Fisheries Management.

基于Web of Science对土壤胶体影响重金属行为研究的计量分析

为全面了解土壤胶体影响重金属行为方向的研究现状和前沿动态,基于Web of Science(WoS)核心合集数据库,利用WoS自带分析工具、HistCite引文图谱分析软件、VOSviewer和Citespace可视化分析软件对1990—2021年间土壤胶体影响重金属行为的文献进行了计量分析。结果表明,在世界范围内该方向的发文量逐年稳步增长,我国相关研究起步较晚,但近些年呈现迅猛发展的势头。目前土壤胶体影响重金属行为研究发文量最多的国家和研究机构分别是美国和中国科学院,发文量最高的期刊为Environmental Science&Technology,主要研究学科为环境科学与生态学的交叉学科。关键词聚类分析显示“土壤胶体颗粒粒径分级与重金属的形态分布”、“土壤胶体的释放、沉积及对重金属的吸附作用”和“土壤胶体颗粒的迁移机制与迁移模型研究”为主要的研究主题,人工纳米颗粒在土壤中的行为、迁移转化以及生物有效性是现阶段的研究热点。利用场流分离技术结合单粒子电感耦合等离子体质谱等技术,探讨土壤胶体与人工纳米颗粒之间发生的复杂相互作用及其对人工纳米颗粒迁移归趋与环境命运的影响,是未来的主要研究方向。

多维深度导向的Java Web模糊测试方法

随着Java Web的广泛应用,其安全问题日益突出。模糊测试作为一种有效的漏洞挖掘方法,目前已经被用于Java漏洞的检测。然而,由于Java Web应用代码规模庞大、业务逻辑复杂,现有的漏洞挖掘工具在模糊测试中存在随机性高、代码检测深度低的问题,导致漏洞挖掘的准确率较低。因此,文章提出基于多维深度导向的Java Web模糊测试方法。该方法使用Jimple作为待测Java Web应用字节码的三地址码中间表示,并生成代码对应的函数间调用图和函数内控制流图,在此基础上分析每个基本块的多维深度。同时,根据多维深度和模糊测试执行时间优化模糊测试指导策略,设计相应的输入结构解析策略、能量分配策略和变异算法调度策略,提升模糊测试的准确性。实验结果表明,相较于现有的模糊测试工具Peach和Kelinci,该方法能够在性能消耗较低的情况下取得更好的漏洞检测效果。

中国地震科学实验场三维断层模型Web展示原型系统

活动断层的三维结构和模型是地震危险性研究的基础参数和重要数据。随着对接近真实形态的活动断层三维模型的应用需求不断增加,对这类模型数据的共享及研究的需求也日益增加。数据共享课题的一个重要议题是如何构建基于Web的三维断层模型展示平台,提高数据共享水平和用户体验。中国地震科学实验场(川滇地区)三维断层模型Web展示原型系统①是基于Arc GIS 10.6企业版的Web App Builder工具构建的一个实验性系统。该系统实现了基于Web GIS的三维展示系统的基本功能,并成功测试了更适用于地震行业标准的用户交互方式、基本功能、场景数据迁移方案和三维场景设计方案。场景数据从三维断层建模平台到GIS平台的迁移,是实现基于Web GIS三维展示系统的基础。场景中展示的三维数据采用与二维数据标准一致且视觉上融合度高的可视化方案。实践结果表明,三维数据从建模平台迁出后,应结合数据可视化方案,在属性层面上与二维数据相融合,以保证二维和三维数据在视觉上较好地融合。

基于Web的数字化资源共享信息查询系统设计

数字化资源增多使得共享信息查询难度增加,为此,设计了基于Web的数字化资源共享信息查询系统。通过统一用户接口,实现数字化资源共享信息的交互和集成,构建查询系统管理平台。连接外部共享信息提供程序和服务执行个体,利用Web服务器的索引服务,完成信息局部查询。管理远程信息查询节点服务的请求,改变创建端点的新路由,防止信息丢失,结合语义相关优化系统,根据关键字的反向资源频次,获得辨识能力,实现数字化资源共享信息全局查询。实验结果表明,基于Web的信息查询系统的查询处理能力较强,能够提高查询准确率和查询效率。

基于主动探测的Web容器探测识别方法

随着工业互联网的飞速发展,各类Web容器的广泛使用呈现不断增长的趋势,然而,这也使得Web容器资产管理的问题变得更加复杂.随之而来的是诸多网络安全风险和潜在隐患,对于这些挑战,提升网络安全防御水平显得尤为迫切.为了解决这一问题,本文引入了一种新的基于主动探测的Web容器探测识别方法.在探测阶段,采用了一种先进的Web容器探针构建方法,通过此方法构建了Web容器探针.这个探针在识别阶段发挥关键作用,借助一种基于负载内容的Web容器识别方法,通过协议解码技术,实现了对Web容器的高度准确的识别.通过结合这两种先进的识别方法,成功识别了4种不同类型的Web容器,并且提升了精度,能够精确地区分这些Web容器的各个版本,总计实现了10个版本的准确识别.通过这种先进的主动探测方法,企业可以更好地了解和管理其Web容器资产,降低网络安全风险,并确保网络系统的稳定性和安全性.

混合式教学模式在Web程序设计课程实验中的应用

根据Web程序设计课程实验教学知识点多、实践性强、综合性高的特点,分析Web程序设计课程目前教学中存在的问题,提出将混合式教学模式应用于该课程的实验中,并阐述实验教学的顶层设计以及混合式学习路径设计,从课内与课外两个课堂、课前课中课后3个阶段进行具体介绍,最后通过对比实验,说明该模式能提高学生的参与度与积极性,有效提升工程能力和综合素养。

基于Web of Science全球小麦低温逆境的研究态势分析

低温逆境已成为限制全球小麦稳产丰产与优质的主要农业气象灾害之一。为客观全面地了解全球小麦低温逆境领域的研究现状和发展趋势,基于Web of Science核心数据库中2000-2020年发表的以“小麦”和“低温”为研究主题的相关文献为数据源,利用CiteSpace可视化分析软件对检索到与主题密切相关的475篇文献从发文数量、发文国家、发文作者、研究机构、研究热点等方面进行统计分析。结果表明:自2000年以来,小麦低温逆境领域年发文数量总体呈波动上升趋势;以中国、美国和加拿大等国家为代表的农业大国均致力于该领域的研究;美国学者Skin⁃ner是该领域发文量最多的作者,与其他学者合作密切的有李向楠和Fowler;该领域文献多发表于《Molecular Genetics and Genomics》和《Annual Review of Plant Biology》等优质期刊上;俄罗斯科学院是该领域发文量最多的科研机构;耐低温小麦新品种培育、耐寒分子生物学研究以及提高小麦产质量等方面成为该领域的研究热点。

基于Stacking融合模型的Web攻击检测方法

随着计算机技术与互联网技术的飞速发展,Web应用在人们的生产与生活中扮演着越来越重要的角色。但是在人们的日常生活与工作中带来了更多便捷的同时,却也带来了严重的安全隐患。在开发Web应用的过程中,大量不规范的新技术应用引入了很多的网站漏洞。攻击者可以利用Web应用开发过程中的漏洞发起攻击,当Web应用受到攻击时会造成严重的数据泄露和财产损失等安全问题,因此Web安全问题一直受到学术界和工业界的关注。超文本传输协议(HTTP)是一种在Web应用中广泛使用的应用层协议。随着HTTP协议的大量使用,在HTTP请求数据中包含了大量的实际入侵,针对HTTP请求数据进行Web攻击检测的研究也开始逐渐被研究人员所重视。本文提出了一种基于Stacking融合模型的Web攻击检测方法,针对每一条文本格式的HTTP请求数据,首先进行格式化处理得到既定的格式,结合使用Word2Vec方法和TextCNN模型将其转换成向量化表示形式;然后利用Stacking模型融合方法,将不同的子模型(使用配置不同尺寸过滤器的Text-CNN模型搭配不同的检测算法)进行融合搭建出Web攻击检测模型,与融合之前单独的子模型相比在准确率、召回率、F1值上都有所提升。本文所提出的Web攻击检测模型在公开数据集和真实环境数据上都取得了更加稳定的检测性能。

以效果为导向的Java Web课程思政探索

针对课程思政存在的问题,依据Java Web课程的教学内容、应用背景以及企业招聘要求,提出以学生为中心、以效果为导向、知行合一的课程思政教学方法,具体阐述如何将知识传授、能力培养和价值塑造与学生的职业发展相结合,切实将课程思政做到实处,以达到课程思政内化于心、外化于行的教学效果。

基于Web of Science数据库的淀粉多酚相互作用研究的可视化分析

为了解淀粉多酚相互作用的研究现状和发展趋势,采用文献计量学方法,以Web of Science核心合集数据库出版日期为2010-01-01至2024-04-18的论文为研究对象,进行可视化分析,为相关学科的研究提供参考。结果显示:淀粉多酚相互作用研究领域的年发文量总体呈上升趋势;中国研究机构在该领域发文数量优势明显,但在影响力方面与新西兰、澳大利亚和西班牙等国的研究机构相比还有一定差距;该领域研究热点主要集中在食品科学技术与化学学科方向,但同时也展示出多学科交叉融合的发展趋势。消化、特性、相互作用、生物利用度、抗菌活性、分子对接、复合物、纳米颗粒、活性膜等方面是该领域的研究前沿。

基于TransMP模型的Web系统剩余寿命预测方法

针对当前软件剩余使用寿命预测方法忽略了多性能指标间所蕴涵寿命信息的问题,提出一种融合多性能指标Transformer(TransMP)模型的Web系统剩余寿命预测方法。首先,搭建内存故障型Web系统加速老化实验平台,创建包含内存使用量、响应时间和吞吐率性能指标的数据集;其次,考虑不同性能指标蕴涵老化特征信息的差异性,构造由多编码器-解码器组成的TransMP模型,将性能指标数据分别输入内存指标编码器、响应时间编码器和吞吐率编码器提取老化特征信息,再引入特征融合层进行信息融合;最后,将融合信息输入由掩码注意力-多头注意力结构构成的解码器,预测得到系统状态达到老化阈值的剩余寿命。实验结果表明,该Web系统剩余寿命预测方法与最优的SALSTM方法相比,均方根误差分别降低了12.0%、17.3%和13.2%,平均绝对误差分别降低了13.3%、21.0%和10.4%,证明了该方法的有效性。

基于HarmonyOS的Web编程技术课程改革

针对Web编程技术课程中存在的问题,分析当前课程中的不足与欠缺,提出基于HarmonyOS对课程进行改革与重构,介绍HarmonyOS融入课程的具体重构方案,并对方案细节进行详细阐述,最后通过两个学期的教学实践,说明重构后的教学及实验体系在调动学生积极性、开阔学生视野、增强学生新技能等方面具有明显优势。

五位一体课程思政融合路径设计与探索——以“Web标准网页设计”课程为例

当下高校课程思政融合教学工作面临着机遇与挑战,对高校课程思政工作提出了更高的要求。立足于Web标准网页设计、课程思政融入立德树人的逻辑分析以及Web标准网页设计专业课与课程思政有机融合的关系,从课程内容重构、课程思政脉络设计、显性课程思政教育、隐性课程思政教育、课程思政教学反思五位一体,对Web标准网页设计课程思政融合路径进行了设计与探索,以期推动高校课程思政融合工作落地落实,提升其实效性。最后,对Web标准网页设计五位一体课程思政融合教学实施成效进行了分析,效果显著。

基于HTML5技术的移动Web前端设计

阐述HTML5的特性、优势、移动Web前端设计面临的挑战。分析HTML5在移动Web前端设计中的应用,包括响应式设计、用户体验优化、性能优化。HTML5技术可以有效提高移动Web应用质量。

一种灵活高效的增量式Web平行语料抽取方法

从Web中抽取平行语料对于机器翻译和其他多语语言处理任务来说非常重要,由此提出了一种从Web中灵活高效地增量抽取平行语料的方法,通过持续地对Common Crawl的Web抓取存档进行下载、扫描和分析统计,增量更新域名下的语言文本长度统计数据。对于任意给定的感兴趣目标语言对,抽取方法基于域名下的语言文本长度统计数据确定抓取网站入口,并根据目标语言进行定向抓取,忽略多语域名和目标语言外的链接。此外还提出了一种在多语域名内基于语义相似性进行全局对齐的新的句子对齐方法。实验表明,增量抽取能够持续不断地获得新的平行语料,根据指定的语言对进行抽取,可以灵活地获得感兴趣的目标语言对平行语料;新的对齐方法在对齐效率上明显优于全局方法,且能完成局部方法无法完成的对齐;在6个语言方向中,抽取到的平行语料在4个中低资源语言方向的质量优于现有Web开源平行语料,在2个高资源语言方向的质量接近现有最好的Web开源平行语料。