基于Space系统的叠合式安全机制

基于Space系统(Space Operating System,Space OS)提出了一种叠合式安全机制,该机制在保证安全性的同时具有实用性的特点.首先对系统安全域进行划分,定义了安全机制的要求.提出了安全机制的设计思想,通过形式化方法证明其达到安全的要求,然后通过Overlay文件系统说明技术的可行性,并将该安全机制应用于Space OS上.最后对其进行性能测试,安全性测试以及实用性测试.测试表明,叠合式安全机制具有安全性和实用性,对Space OS运行速度影响很小,具有实用价值.

Space文件系统安全可靠机制的研究与实现

首先通过对传统文件系统在安全可靠方面存在的问题进行研究分析,然后提出了一种基于Linux操作系统的文件系统安全可靠机制,即将操作系统安装在相对独立的物理空间中,与其他应用软件在物理空间上分隔开来,同时将安装操作系统的物理存储介质限定为只读方式,使所安装的操作系统在物理层上不可被改写,从而达到安全可靠;同时将用户空间在物理上与系统空间相互隔绝,当用户需要安装软件或保存各种文档时,可以透明地存储在该空间中。透明是指对用户来说,看到的文件系统视图或在操作方式上与传统操作系统完全相同,感觉不到底层系统空间和用户空间的存在。同时,详细描述了提出的SpaceFS文件系统的设计原理和实现细节,最后通过对其进行充分的测试数据,得出了在不损失系统性能的基础上保证了安全可靠的结论。

基于Cite Space探讨针灸治疗尿失禁研究趋势

目的:通过Cite Space分析针灸治疗尿失禁的研究现状及未来发展方向。方法:以CNKI中文数据库作为资料来源,检索针灸治疗尿失禁相关文献,将数据导入Cite Space软件进行可视化分析,通过合作网络、关键词聚类、关键词共现等分析方法研究作者、机构、时间曲线、研究热点及未来趋势分析。结果:截至2021年1月,检索到针灸治疗尿失禁相关文献622篇,筛选后纳入433篇。作者可视化分析显示文献被引频次≥18次的共3位,发文量≥5篇的共8位。研究机构可视化分析显示发文频次≥4次的共10个,发文量≥19篇的共5个。针灸治疗尿失禁的主要研究热点包括尿失禁、针灸、压力性尿失禁、温针灸、电针、针灸疗法、尿动力学、中医、穴位、中风后尿失禁。自建库以来,前8位爆发关键词分别为尿动力学参数、穴位、中医、温针灸治疗、三阴交、针灸治疗、膀胱过度活动症、混合型尿失禁。结论:针灸治疗尿失禁相关研究处于瓶颈期,需要拓展相关研究思路。近5年文献以临床观察及文献研究为主,研究趋势为相关基础研究,研究热点为混合性尿失禁。

砂浆中邻近集料表面最近间距分布的数值模拟

采用具有粒子动态混合密实功能的SPACE系统,实现了高集料体积分数模型砂浆结构的生成.从而,以3种细集料粒径分布的模型砂浆(其中一种的粒径范围为0.125～1.34 mm,另外两种的粒径范围为0.25～5.00mm)结构为例,研究了集料细度和集料体积分数(ψ=40%～70%)对邻近集料表面最近间距分布的影响.结果表明,集料细度增加和集料体积分数增大都会使大尺度邻近集料表面最近间距出现的概率减小、小尺度邻近集料表面最近间距出现的概率增加,且峰值概率的位置向小间距方向偏移.另外,邻近集料表面最近间距的分区段累计概率结果分析表明,3种模型砂浆结构的邻近集料表面最近间距分布的57%以上小于10μm.最后,邻近集料表面最近间距的平均值的分析结果显示,当集料体积分数在40%～70%之间变化时,邻近集料表面最近间距的平均值在54.6～1.1μm之间变化;当砂浆中集料的体积分数在50%～70%之间变化时,邻近集料表面最近间距的平均值与集料的体积分数基本上呈线性关系;单位砂浆体积下集料的表面积的变化对邻近集料表面最近间距的平均值有影响,但二者之间的比值并非常数.

混凝土中邻近集料表面最近间距分布的计算机模拟

混凝土中邻近集料间界面过渡区的相互影响程度、混凝土中原生裂纹的尺度范围以及中心质假说中集料效应圈的范围等都涉及到混凝土中最邻近集料表面间距分布的问题。由于常规的实验方法无法给出混凝土中集料空间分布的信息,同时以往的计算机模拟方法由于采用随机分布方式分布粒子,导致无法得到较高集料体积分数的模型混凝土结构,而采用具有粒子动态混合密实功能的SPACE系统,模拟了高集料体积分数混凝土的结构。在假定模型混凝土中集料的最小粒径为1mm的前提下,以符合Fuller分布为例,研究了模型混凝土中集料粒径分布和集料体积分数对邻近集料表面最近间距分布的影响。

社会性软件在校园网上的应用

随着信息技术和网络技术的发展,社会性软件取得较大完善并得到了日益广泛的应用,它为学习者构建虚拟学习共同体,进行知识管理提供了便捷的条件和空间。社会性软件的应用有助于协作学习能力的提高,并使研究的形式和效率大大提高。

知识推理框架下的改进自组织映射方法设计

随着互联网技术的快速发展,在智能制造过程中会伴随着出现海量的工艺知识数据,为了提升对工艺数据的充分利用和掌握,提出一种知识推理框架下的改进自组织映射算法。在协同训练的思想下,对于知识库当中的工艺知识数据进行自组织映射网络下的筛选优胜,提高优胜单元的抗局部最优能力;利用改进自组织映射算法对特征优胜单元进行知识推理准则判断,在向量空间的映射下,通过双曲空间距离公式优选出置信度高的样本数据进行更新子代样本集;为了进一步提升特征信息的利用率,在知识推理框架下多次循环筛选提高工艺知识数据的有效预测。通过对铣削过程中真实数据进行建模仿真,验证了所提方法在面对多样本数据情况下的良好预测优化的性能。