跌宕的波黑冲突追述

历时近四年的波黑冲突终于在1995年底通过代顿协议和巴黎正式协议而暂告终结。这场具有冷战后特点的冲突在1995年经历了几个转折性变化的阶段。回顾起来颇耐寻味。第一阶段(5-7月):北约炸塞族,发生“人质危机”一、穆斯林发动攻势。塞族反攻,北约发动空袭。5月,穆斯林军队在波黑北部、东部和中部频频向塞族发动进攻,塞族凭借军事优势,不断发动反击,特别是加     

波黑多国部队指挥权之争

掌握多国维和部队主导权,左右波黑问题的解决。     

盾构智能辅助施工系统中推力研究

根据盾构推进时所受阻力和地质情况,建立盾构力学模型,推导出千斤顶各区推力和总推力的理论计算公式,并将理论计算值与实际测量值进行比较,验证了理论公式的正确性;利用盾构前向探测系统判别地质类型,获取相关参数进行推力计算;根据现场施工数据,寻找盾构处于不同运行模式时各区压力的比值规律;综合以上因素设计盾构智能辅助施工系统,为司机确定推力数值和各区压力分配提供参考,使盾构沿预设的隧道理论轴线推进,有利于提高施工质量.     

交通安全设施在高速公路中的应用

本文述及的交通安全设施包括双波护栏、新泽西护栏、紧急避险车道、彩色路面的增设与施工,对于在重丘、山区高速公路安全设施设计与施工中具有一定的参考借鉴意义。     

实现供电企业营销管理发展需以创新为基础

供电企业营销管理工作事关供电企业的效益以及未来的发展,在这个改革开放的大背景下,市场环境正在发生着巨大的变化,改革创新营销管理是当下的必由之路。本文在阐述电力企业营销管理仍然存在的问题的基础上,提出了几点创新营销管理的途径,以供广大同行参考。     

扇出型封装中共面波导的信号反射研究

介绍了扇出型晶圆级封装的工艺流程和结构。分析了扇出型封装结构中共面波导传输线的特性阻抗。针对共面波导在跨区域时的阻抗不连续问题,采用ANASYS软件建立联合仿真模型,从时域和频域的角度分析了阻抗不匹配带来的影响。分析了信号线宽度、信号线与地线间距和地线宽度对阻抗的影响,通过调整主要的参数来使传输线阻抗匹配,对比了调整前后输出端的信号反射噪声。结果表明,调整扇出区域传输线的线间距可以将信号噪声从12%降低到2%,有效地减少了信号的反射。     

用面向对象语言VisualC++进行界面设计的体会

本文叙述了面向对象软件设计技术的特点和VisualC++的主要组成部分,并根据笔者的实践,对利用VisualC++开发界面软件的技术进行了探讨。最后提出了日前存在的一些问题。     

带导引头视场限制的多约束导引律及剩余时间估计

具有攻击角度约束的导引律能够使导弹按指定方向打击目标,具有攻击时间约束的导引律能够使导弹按指定时间打击目标。相比于传统的导引方法（如比例导引律）,此类导引律均带来额外的机动,从而可能导致目标超出导引头视场（即使对于静止目标）。针对该问题,利用余弦函数的非线性特性,首先构造了一种带有导引头视场限制及攻击角度约束偏置项的比例导引律,并推导了该导引律的剩余时间估计。然后通过附加剩余时间误差反馈项,得到了一种带导引头视场限制并同时具有攻击角度约束与攻击时间约束的导引律。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

复合材料固化过程中温度及应变场分布的解析解

针对复合材料层合板结构件的制造工艺过程,建立简化的一维层合板结构件的瞬态热传导方程;基于典型的固化工艺曲线,推导出复合材料层合板结构件固化过程中的温度场分布函数,并建立固化过程中的过余温度和Biot数以及Fourier数的关系;绘制出层合板结构件厚度方向在典型固化工艺方案下中心线上过余温度场的分布图,然后基于温度场分布计算出层合板结构件在固化过程中导致的内部应变场分布。研究表明:在升(降)阶段,中心温度和边界温度相差不大;在保温阶段,结构件内部温度出现显著的滞后现象。     

Research on internet traffic classification techniques using supervised machine learning

Internet traffic classification is vital to the areas of network operation and management. Traditional classification methods such as port mapping and payload analysis are becoming increasingly difficult as newly emerged applications (e.g. Peer-to-Peer) using dynamic port numbers, masquerading techniques and encryption to avoid detection. This paper presents a machine learning (ML) based traffic classification scheme, which offers solutions to a variety of network activities and provides a platform of performance evaluation for the classifiers. The impact of dataset size, feature selection, number of application types and ML algorithm selection on classification performance is analyzed and demonstrated by the following experiments: (1) The genetic algorithm based feature selection can dramatically reduce the cost without diminishing classification accuracy. (2) The chosen ML algorithms can achieve high classification accuracy. Particularly, REPTree and C45 outperform the other ML algorithms when computational complexity and accuracy are both taken into account. (3) Larger dataset and fewer application types would result in better classification accuracy. Finally, early detection with only several initial packets is proposed for real-time network activity and it is proved to be feasible according to the preliminary results.