通过交叉验证堆栈和VAD信息检测Windows代码注入

Windows 32/64位代码注入攻击是恶意软件常用的攻击技术,在内存取证领域,现存的代码注入攻击检测技术在验证完整性方面不能处理动态内容,并且在解析内存中数据结构方面无法兼容不同版本的Windows系统。因此提出了通过交叉验证进程堆栈和VAD信息定位注入代码方法,将基于遍历栈帧得到的函数返回地址、模块名等信息结合进程VAD结构来检测函数返回地址、匹配文件名以定位注入代码,并且研发了基于Volatility取证框架的Windows代码注入攻击检测插件codefind。测试结果表明,即使在VAD节点被恶意软件修改,方法仍能够有效定位Windows 32/64位注入代码攻击。

伊犁河三角洲水资源条件变化对景观格局演变的影响

在分析1992—2020年伊犁河三角洲水资源条件和定量评估研究期内土地利用变化的基础上,选取景观类型水平和景观水平指数解析景观格局变化特征,采用皮尔逊相关系数分析了水资源条件变化对景观格局指数的影响。结果表明:乌斯热尔玛水文站年径流总体偏大,巴尔喀什湖年平均水位在2002年发生突变,三角洲水资源补给总体处于增加状态;湿地和稀疏植被面积增大且聚集性增强,裸地向稀疏植被转化且优势度不断下降,林地破碎程度剧烈;景观水平指数在时程上呈阶段性变化,2016年伊犁河三角洲破碎化程度最低,在空间上伊犁河沿岸连通性增强,巴尔喀什湖沿岸景观多样性增加;景观水平指数与巴尔喀什湖年平均水位相关性最高,与乌斯热尔玛水文站年径流量的相关性次之,与伊犁河三角洲年降水量的相关性最低,且景观水平指数对三角洲水资源条件变化存在迟滞响应。

考虑随机需求的高铁快递运输计划优化方法

为了充分利用高速铁路非高峰期的列车运输能力,提升高速铁路运营的经济效益,研究载客动车组客货共运模式下的高铁快递运输计划优化问题。首先,考虑高铁快递运输需求的时效性与随机性,以最大化高铁快递运营企业期望总利润为优化目标,同时满足列车运输能力、车站装卸效率、标准箱到发量守恒等约束,构建高速铁路快递运输计划优化的2阶段随机规划模型。在第1阶段,以最大化高铁快运期望总利润为目标,确定各列车的运输能力分配计划;在第2阶段,根据第1阶段获得的列车运输能力分配计划,确定随机需求场景下的高铁快递实际装运方案,使该场景下的运营收益达到最大。其次,基于蒙特卡洛模拟随机生成需求场景,采用反向消减算法(BRA)将2阶段随机规划模型转化为包含有限场景数的确定性整数线性规划模型,从而调用商业求解器GUROBI进行求解。最后,以宁杭高速铁路为背景进行算例分析,验证模型和算法的有效性。结果表明,相较于基于确定性需求得到的运输计划,利用随机规划方法得到的方案更能适应需求的随机性,从而达到更好的盈利效果,同时可以兼顾服务水平与企业收益,适用于实际运营中高铁快递运输计划的设计与优化。

面向复杂物流配送场景的车辆路径规划多任务辅助进化算法

在现代社会中,复杂物流配送场景的车辆路径规划问题(Vehicle routing problem,VRP)一般带有时间窗约束且需要提供同时取送货的服务.这种复杂物流配送场景的车辆路径规划问题是NP-难问题.当其规模逐渐增大时,一般的数学规划方法难以求解,通常使用启发式方法在限定时间内求得较优解.然而,传统的启发式方法从原大规模问题直接开始搜索,无法利用先前相关的优化知识,导致收敛速度较慢.因此,提出面向复杂物流配送场景的车辆路径规划多任务辅助进化算法(Multitask-based assisted evolutionary algorithm,MBEA),通过使用迁移优化方法加快算法收敛速度,其主要思想是通过构造多个简单且相似的子任务用于辅助优化原大规模问题.首先从原大规模问题中随机选择一部分客户订单用于构建多个不同的相似优化子任务,然后使用进化多任务(Evolutional multitasking,EMT)方法用于生成原大规模问题和优化子任务的候选解.由于优化子任务相对简单且与原大规模问题相似,其搜索得到的路径特征可以通过任务之间的知识迁移辅助优化原大规模问题,从而加快其求解速度.最后,提出的算法在京东物流公司快递取送货数据集上进行验证,其路径规划效果优于当前最新提出的路径规划算法.

基于过零点斜率加窗解调的ACARS信号接收方法

飞机通信寻址与报告系统(ACARS)允许飞机和地面站之间发送和接收报文,在保障飞行安全、实现空中交通管制等方面具有重要意义。通信链路的噪声和频偏是影响ACARS信号接收性能的关键因素。针对ACARS信号接收过程中的失真等问题,深入研究频偏、噪声等因素与ACARS报文接收性能之间的关系;在充分考虑噪声与多普勒频移等因素的基础上,提出基于过零点斜率加窗解调的ACARS信号接收方法,并从理论和仿真分析2方面探讨不同方法的抗频偏抗噪声能力;设计并搭建基于软件无线电平台的ACARS信号接收系统。通过对ACARS报文接收性能的仿真分析和真实报文接收性能的对比分析,表明所提方法在提升抗噪声和频偏能力、降低误码率等方面均具有优势。

环境扫描、机会窗口与后发企业颠覆性创新模式选择——基于吉利和比亚迪的案例研究

[研究目的]快速变化的技术环境和丰富多样的市场需求,为后发企业提供了实施颠覆性赶超的机会,如何辨识和把握外部环境机会窗口并能否契合组织内部动态能力转化为创新决策和行动是企业成败的关键。[研究方法]该文通过对浙江吉利控股集团有限公司和深圳比亚迪股份有限公司的双案例对比分析,探讨环境扫描对企业识别外部环境多重机会窗口的意义及企业内部环境与机会窗口的适配性对于企业进行颠覆性创新模式选择的重要性。[研究结论]研究发现:面对不确定性激增的商业世界,战略决策前的环境扫描可以帮助后发企业有效识别技术机会窗口、需求机会窗口及制度机会窗口,而企业内部环境的充分考量有利于后发企业将自身优势最大化,从而成功实现颠覆性创新。

700 MHz+2.6 GHz多频协同优化

多频协同优化的目标是合理规划和配置使用700 MHz与2.6 GHz频段的基站,使得两个频段可以相互协同、互补的工作。文章主要介绍700 MHz和2.6 GHz频段的特点和优势,深入讨论多频协同优化的关键步骤,包括优化站点规划、天面替换与整合等关键步骤,可以实现更好的语音质量、数据速率及用户体验。旨在探讨700 MHz和2.6 GHz多频协同优化的重要性和实施方法。

徽州木雕门窗纹饰在现代服饰设计中的应用

为更好地传承和创新中华优秀传统文化,探究徽州木雕门窗纹饰在现代服饰设计中的应用方式。通过采集、整理和归纳徽州木雕门窗的题材内容,分析徽州木雕门窗纹饰特色,提炼其艺术特征与文化价值。对典型徽州木雕门窗纹饰进行深入分析,挖掘其与服饰设计的美学契合点,探讨徽州木雕门窗纹饰在现代服饰中形态设计与色彩转化的方法,并在此基础上完成《徽迹》系列服饰设计的创新实践,为徽州木雕艺术的活态传承与创新发展提供可借鉴的思路和方法。

基于机器视觉的木窗双端铣削加工尺寸测量方法

木窗是一种以木材或木质复合材料为主要构件的门窗产品,具有良好的生态性能和美观效果,适用于多种建筑形式和风格,其中木窗尺寸是衡量木窗加工是否合格的重要指标。对于传统木窗双端铣削加工中人工测量尺寸方式存在的精度低、效率低等问题,提出一种基于机器视觉的木窗双端铣削加工尺寸测量方法,以期提高尺寸测量精度及加工效率。该方法针对木窗厚度引起的透视效应,提出一种物平面提升法,以消除透视投影带来的误差。首先对木窗图像采取灰度化、平滑去噪、图像增强及轮廓分割等举措,完成图像预处理,提取出木窗内外轮廓区域。对轮廓区域应用Canny算子获取木窗像素级轮廓。通过优化的Zernike矩亚像素边缘提取算法对木窗像素级边缘进行更精确的定位,得到亚像素级轮廓坐标。通过最小二乘法联合RANSAC算法对亚像素轮廓坐标进行拟合,得到拟合轮廓及角点坐标,并使用透视矫正模型计算出木窗尺寸。实验利用3种厚度规格相同但尺寸不同的松木材质矩形木窗,分别测量其内框和外框的边框尺寸及对角线尺寸,并与对应的实际物理尺寸对比,验证了所提木窗尺寸测量方法的检测精度。研究结果表明,所提方法与实际物理尺寸值相比,其绝对误差范围在±0.12 mm之内,相对误差在±0.1%之内,且效率及精度高,可以满足对木窗的在线尺寸检测。

基于时间窗和多仓温控的生鲜商品配送车辆路径优化问题

目的针对当前生鲜商品配送效率低和成本高等问题,采用车仓温度可控的多仓车辆作为配送装备,并结合时间窗等约束,研究基于时间窗和多仓温控的生鲜商品配送车辆路径优化问题。方法建立最小化物流运营成本和车辆使用数量的双目标模型,然后设计基于Clarke-Wright节约算法的非支配排序遗传算法(CW-NSGA-Ⅱ)求解该模型。利用CW节约算法生成初始配送路径,以提高初始解的质量,并设计精英迭代策略,以提高算法的寻优性能。结果基于改进的Solomon算例,将文中所提算法与多目标粒子群算法、多目标蚁群算法、多目标遗传算法进行了对比,验证了CW-NSGA-Ⅱ算法的求解性能。结合实例,对多仓车辆使用数量、温控成本和运营成本等指标进行对比分析,结果表明,经优化后多仓车辆使用数量减少了35.7%,温控成本减少了39.2%,物流运营总成本减少了47.7%。结论文中所提模型和算法能够有效优化配送路径,降低运营成本,为构建高效率、低成本的生鲜配送网络提供了理论支持和决策参考。

采用社会约束自适应动态窗口法的服务机器人路径规划

针对传统动态窗口法在行人密集环境下动态路径规划存在灵活性差、效率低、安全性缺乏等问题,提出一种社会交互空间下基于社会约束自适应动态窗口法(social_DWA),并采用其解决服务机器人局部路径规划问题。首先,采用非对称高斯公式对单行人以及多人群组交互空间进行模型化描述;其次,在传统动态窗口法的基础上,采用动态行人方位角约束对动态行人进行避让;改进距离评价函数,分类决策与行人、多人群组、一般障碍物的安全距离;最后,提出速度权重自适应调整策略,优化服务机器人在途经不同密集度社会交互区域时的移动速度。为验证算法有效性,在两种模拟社会场景下,先后开展了social_DWA算法与传统DWA算法、FIDWA算法的路径规划仿真对比实验。结果表明:采用social_DWA算法所消耗的运动时间在场景1中较传统DWA和FIDWA算法分别缩短了1.53、0.43 s,在场景2中较传统DWA和FIDWA算法分别缩短了26.3、2.86 s;相较于传统DWA算法和FIDWA算法,social_DWA算法能保持有效的行人安全距离,并使运行轨迹更加合理。social_DWA算法在行人避让、环境适应能力等方面具有一定的优越性。

百叶式自动调节风窗流场分布及局部阻力特征研究

针对自动调节风窗叶片开启角度和巷道局部风阻关系的问题,采用CFD数值模拟的方法建立巷道自动调节风窗的有限元模型,利用仿真计算得出了巷道中不同开启角度下风窗两侧的速度场和压力场分布。通过搭建25209工作面回风联络巷自动调节风窗调控试验平台,对风窗调节过程中的理论数值和实测数值进行对比。结果表明:自动调节风窗局部风阻与其过风面积呈负指数关系,同时紊流状态时风窗的风量大小对局部风阻几乎没有影响。实测风阻与拟合公式计算风阻最大相对误差5.83%,说明推导出的函数关系可用于回采工作面自动调节风窗的精确调节。

基于ISO-TW算法的多仓储机器人路径规划研究

针对当前智能仓库中多仓储机器人协同规划效率低下、动态性不足等问题,提出了一种融合改进蛇优化(Improved Snake Optimizer,ISO)算法和时间窗(Time Window,TW)模型的路径规划方法。首先,在静态规划阶段,利用考虑阻塞因素的改进蛇优化算法为多仓储机器人规划出全局最优路径,同时计算出各机器人的时间窗,从而提升仓储机器人的规划效率;其次,在动态规划阶段,通过建立的多仓储机器人时间窗模型并引入动态调节策略,以消解冲突提升算法的动态性能;最后,进行仿真及实验。仿真结果表明,ISO-TW算法相较其他算法在阻塞点数量上最多可减少27~43个,减少幅度达22.50%~31.62%(机器人规模为80个);重规划路径比重可降低39.82%~41.05%(机器人规模为40个);平均运行时长最多可缩短38~40 s,缩短幅度约为18.27%~19.05%(机器人规模为60个)。实验结果表明,ISO-TW算法较其他算法平均运行时长减少8.53%~9.23%,冲突次数减少11.63%~15.56%,能够在真实场景中实现多仓储机器人的高效协同规划。

基于透明导电膜的光学窗口加热除冰效率研究

为了提高圆形光学窗口表面透明导电膜加热除冰的效率,基于欧姆定律以及热传导效应的理论分析,建立了圆形光学窗口表面透明导电膜的加热除冰效率理论模型。通过数值模拟,计算了直径100 mm圆形光学窗口在-55℃环境中对10 mm厚冰层的加热除冰效率,并采用24 V直流电源加热的方式进行了试验验证。结果表明,理论计算的除冰时间与试验结果之间存在偏差,这主要是由于在除冰过程中,光学窗口表面产生的热能除了大部分用于除冰消耗以外,还有少部分通过热传导散热而被消耗,同时窗口表面一部分水被加热而吸收热量,从而导致能耗增加。基于试验结果和理论分析,进一步提出了提高加热除冰效率的措施。

基于高倍过采样与加窗插值FFT的电力谐波分析

为提高谐波分析精度,分析了信号加窗引起的信噪比损失以及AD转换产生的量化误差,阐述了过采样技术提高信噪比的原理。在此基础上,提出了基于高倍过采样和加窗插值快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)的谐波分析方法。该方法充分利用AD转换器的潜力,以尽量高的采样速率进行AD采样,同时通过均值滤波避免高倍过采样引起的采样数据量激增问题。详细研究了所提谐波分析方法对信号中谐波分量幅值和相位的影响,并给出了简洁实用的谐波幅值和相位校正方法。仿真表明,所提方法可在不增加系统成本的前提下改善加窗插值FFT的抗噪声能力,提高谐波分析精度。

融合改进A^(*)算法和动态窗口法的自动驾驶路径规划

针对自动驾驶汽车路径规划全局最优、耗时最优和避障的需求,提出一种改进A^(*)算法和动态窗口法的融合算法。A^(*)算法主要从启发函数、权重系数、搜索邻域和搜索策略4个方面进行改进,动态窗口法主要改进评价函数。利用改进后的A^(*)算法和双向A^(*)算法完成栅格地图上的全局路径规划,去除冗余节点并平滑处理优化全局路径,利用融合动态窗口算法进行局部路径规划,完成避障。与传统的A^(*)算法相比,改进的A^(*)算法和双向A^(*)算法搜索全局路径耗时和节点显著减少,优化的A^(*)算法与动态窗口法的融合算法具有更高的效率、更好的路径规划能力和避障能力。

基于A^(*)-动态窗口法的无人船动态路径规划算法

为使无人船在复杂的海上环境具备自主路径规划能力,保证其能够在未知环境中避开障碍物并准确到达目的地,结合A^(*)算法的全局最优特性和动态窗口法的实时性,提出了一种新的无人船动态路径规划算法。将A^(*)算法规划的路径点作为动态窗口法的局部目标点,并在中间路径点不可达时及时重新规划全局路径,形成了A^(*)-动态窗口法。动态环境下的仿真结果表明:该融合算法能引导无人船通过平滑的路径顺利到达目标点,证明了该算法的合理性和有效性,而与多种传统算法的对比结果,验证了所提A^(*)-动态窗口法的优越性。

YOLOv5-LR:一种遥感影像旋转目标检测模型

真实遥感图像中,目标呈现任意方向分布的特点,原始YOLOv5网络存在难以准确表达目标的位置和范围、以及检测速度一般的问题。针对上述问题,提出一种遥感影像旋转目标检测模型YOLOv5-Left-Rotation,首先利用Transformer自注意力机制,让模型更加注意感兴趣的目标,并且在图像预处理过程中采用Mosaic数据增强,对后处理过程使用改进后的非极大值抑制算法Non-Maximum Suppression。其次,引入角度损失函数,增加网络的输出维度,得到旋转矩形的预测框。最后,在网络模型的浅层阶段,增加滑动窗口分支,来提高大尺寸遥感稀疏目标的检测效率。实验数据集为自制飞机数据集CASIA-plane78和公开的舰船数据集HRSC2016,结果表明,改进旋转目标检测算法相比于原始YOLOv5网络的平均精度提升了3.175%,在吉林一号某星推扫出的大尺寸多光谱影像中推理速度提升了13.6%,能够尽可能地减少冗余背景信息,更加准确检测出光学遥感图像中排列密集、分布无规律的感兴趣目标的区域。

家电送装一体/送装分离混合模式下的车辆路径问题

结合送装分离模式的灵活性和配送效率,研究家电送装一体和送装分离模式相结合的车辆路径问题,以寻求兼顾客户服务体验和整体送装效率的最优送装路径方案。基于混合整数线性规划方法建立了以送装总成本最小化为目标、带软时间窗的家电送装路径优化模型,并根据模型特点针对性设计了改进的遗传算法进行求解,通过算例验证了所提模型和算法的有效性。最后,结合实例比较了上述混合送装模式相对于送装一体和送装分离模式的优化方案绩效,以期为家电送装路径优化提供辅助决策支持。

个体化频带滑动窗特征的轻度认知障碍诊断研究

轻度认知障碍(MCI)是老年性痴呆诊断的关键阶段,脑电(EEG)信号特征可以反映MCI患者的认知状态,帮助实现早期诊断。现有研究在EEG特征提取过程中,针对脑电各节律,大多采用固定的时间窗完成分段处理,忽略了不同节律的特征差异,从而影响诊断效果。针对该问题,本文提出了一种新的组合滑动窗优化算法,该算法通过迭代振幅调整傅里叶变换(IAAFT)对零模型的构建方法进行了改进,以此得到评估大脑动态特性指标KPLI,通过对EEG各频段信号采取多种滑动窗组合,并以KPLI指标引导,得到适合不同频段的最佳滑动窗组合。在最佳滑动窗组合基础上,对各频段组合提取相位滞后指数(PLI),进行连续小波变换(CWT)特征,通过ResNet-MLP双通道分类网络实现MCI诊断。结果显示,使用个性化组合频段滑动窗对88名受试者(32名MCI患者,36名阿尔茨海默症患者以及20名正常对照组)实现了诊断分类,得到了82.2%的分类准确率,比固定窗的分类提高了10%(得到了72.2%的分类准确率)。结果表明,基于个体化脑电节律特征组合能够更好提取MCI的特征,提高轻度认知障碍诊断的正确率与特异性,是一种有效的脑电特征提取方法。