首都圈地区b值随震源深度的变化: 对地震成核的意义

使用双差地震定位法对首都圈地区1980~2000年发生的2098个地震作重新定位, 获取了其中1825个地震精确的震源位置. 基于地震精确定位结果, 系统地计算了不同深度段的b值, 发现研究区b值随震源深度的增加具有系统减小的趋势, 且在地壳8 km上下的减小趋势最为突出, 表明在地壳浅部 (0~8 km)以小震为主, 大地震较少, 故b值高; 而在深处(8~25 km), 大地震相对较多, b值减小. 这一现象的背后物理机制可以从地壳介质复杂程度与应力状态的变化得以解释, 破裂易于在地壳介质相对均匀、岩石静压力较高的地壳深处成核形成大地震. 推测首都圈地区未来强震多发生在8 km以下的地壳深部.     

无线传感器网络节点命名算法的研究

针对无线传感器网络节点的命名问题,在分析出现同名现象的数学原理基础上,提出一种以概率理论为基础的命名算法.得出任意两个节点名字相同概率在极小的条件下,网络节点数和名字空间大小两者间的函数关系.并在此基础上,给出当两个无线传感器网络合并时,是否需要对新网络的节点进行重新命名的判别公式.算法的实现满足分布性和高效节能的要求.仿真试验表明,该算法是行之有效的.     

基于位置的路由中转发策略对平均跳数的影响

Ad hoc 网络中的一些协议在网络规模增大时，性能下降很大。基于位置的路由成为大型Ad hoc网络的一个具有吸引力的协议，因此在理论上对不同转发策略与平均跳数的关系进行了比较。通过MALAB仿真，认为贪婪的转发策略具有平均跳数少、实现简单的优点，特别适合于节点密度高、大规模的Ad hoc网络。     

气象部门网络传输系统的专题研究

通过对山西省运城市市、县两级气象部门现有网络传输方式存在问题的分析，提出了基于Intenlet的VPN技术全面改造方案，该方案具有传输速度快、安全可靠、费用低廉等特点，适用于各个行业和部门。     

高砷酸性废水除砷的研究

为使高砷酸性废水经处理后能达标排放，且不产生二次污染，需要进行分步处理．对高含砷废水(砷含量为10000mg／L左右)采用分步、催化氧化后絮凝沉淀的处理方法．一步处理：采用石灰乳，调pH=3～4去除SO4^2-；二步处理：采用NaOH溶液使pH=9～10，回收重金属；三步处理：加入催化剂—活性炭和Fe^2+通入空气氧化，使溶液中的As(Ⅲ)和Fe^2+氧化成As(V)和Fe^3+，然后用石灰乳控制pH=6～9，使高价砷酸根与Fe^3+生成难溶的FeAsO4沉淀．经过上述处理后溶液中的砷小于0．5mg/L，有很好的实用价值.     

基于API序列特征和统计特征组合的恶意样本检测框架

针对恶意样本行为分析,该文提出了一种组合机器学习框架,首先对应用程序编程接口(application programming interface,API)序列中调用的依赖关系进行功能层面上的分析,提取特征,使用随机森林进行检测;其次利用深度学习中的循环神经网络处理时间序列数据的特性,在冗余信息预处理的基础上,直接对序列进行学习和检测;最后对2种方法进行了组合。在恶意软件样本上进行的实验结果表明:2种方法均可有效检测恶意样本,但是组合学习的效果更优,AUC(area under the curve of ROC)达到99.3%,优于现有的类似研究结果。     

保定城区2种棺头蟋携带的Wolbachia检测和系统进化

利用wsp基因特异引物(81F/691R)对河北保定城区2种棺头蟋——多伊棺头蟋Loxoblemmus doenitzi Stein,1881和石首棺头蟋L.equestris Saussure,1877的头、消化道、后足肌肉和性腺携带的Wolbachia情况进行检测.结果发现,多伊棺头蟋L.doenitzi(26/33)和石首棺头蟋L.equestris(22/22)携带Wolbachia的比例很高,且头和后足肌肉检出率明显高于消化道和性腺.多伊棺头蟋L.doenitzi和石首棺头蟋L.equestris携带的Wolbachia分别属于B组和A组,且各包括2个不同亚组.本研究为进一步研究Wolbachia对棺头蟋生物学的影响奠定了基础.     

多级闸门调控下徒骇河流域雨洪演进模拟与分析

在多级闸门调控条件下,利用一维水动力模型软件Mike11软件建立了降雨径流和水动力耦合模型,设计了闸门全开、水位控制、水位差控制3种调控模式;对不同典型年下雨洪演进过程进行模拟,得到河道沿程水位流量变化趋势。结果表明:模型典型断面的模拟结果较好,各参数率定值可靠且可以基本反映雨洪演进过程,上、中、下游河床糙率率定值分别为0.029、0.033、0.035;水流状况受人工调控明显,主要表现在洪峰流量大小、洪峰出现时间以及闸前最高水位的变化上。     

基于特征图叠加的脱机手写体汉字识别

采用深度学习方法处理脱机手写体汉字识别问题,提出一种改进的卷积神经网络结构.不同于传统的层与层依次连接的方式,新的结构中将当前层与前一层的特征图进行叠加后共同作为输入进入下一层.与以往结构相比,该卷积神经网络结构缓解了梯度消失的问题,减少了参数数量,且更有效地保留了汉字的细微结构特征.在ICDAR-2013脱机手写体汉字识别竞赛测试集上的实验结果表明,该结构可以在减少模型参数的情况下得到较高的识别准确率.     

“互联网+”时代图书馆网络服务创新探究

国家"互联网+"发展战略的下发与实施,图书馆终于在沉沦中迎来了创新跟挑战,在这种高速发展的背景下,如果不与时俱进随时随地都会被这个时代所抛弃。传统的图书馆经营模式已经无法吸引读者。导致了图书馆文献的价值被埋没,使其成为了图书馆急需改革的问题之一。本文对在当今互联网时代的背景下图书馆应该如何突破困境为读者提供创新服务提出改革建议。