基于量子安全的电力信息系统安全增强方法研究

电力系统是国家发展的重要基石,电力信息系统的安全必须得到保障。现有电力信息系统的安全主要基于RSA等加密算法,面临互联网算力提升和量子计算机的威胁。根据电力系统对信息安全的迫切需求,以及量子保密通信技术在信息安全领域中的无条件安全性,探索量子保密通信技术在电力信息系统中的应用。通过对作为互联网信息技术基础的标准SSL协议过程及其安全要素解析,设计了同互联网基础相容的量子安全增强方法——利用预置量子随机数(基于量子随机数发生设备、量子密钥分发网络)进行随机数源强化,在开源OPENSSL VPN平台上进行相应实验验证。实验结果表明,提出的利用量子随机数源进行量子化改造的方案能实现系统安全的根本性改善,同时不显著增加系统复杂度或系统开销,对电力信息系统安全实现增强。     

Rv3129的构建、表达、纯化以及免疫原性分析

目的 以结核分枝杆菌休眠期相关蛋白Rv3129作为研究对象,构建其重组质粒并进行原核表达,并通过体外人群实验、体内动物实验验证其免疫原性。方法 构建、表达并验证Rv3129蛋白,通过人外周血刺激释放实验、小鼠血清抗体水平检测以及各细胞因子检测实验验证该疫苗的免疫原性。结果 成功构建、表达及纯化rRv3129,可刺激M.tb感染人群外周血能够有效分泌高水平IFN-γ。动物实验中,初免增强策略下的亚单位疫苗Rv3129/DIM能够诱导强烈的Th1型免疫应答,分泌的抗体水平显著高于其他组别。结论 该亚单位疫苗具有较强的免疫原性,能够在机体内诱导强烈的Th1型免疫反应,对预防成人结核病可能具有重要意义。     

调节X2+同位素分子电荷共振增强电离时刻获得高强度阿秒脉冲

利用X_2~+同位素分子(H_2~+、D_2~+、T_2~+)谐波辐射的特点,提出一种有效获得高强度谐波连续区和孤立阿秒脉冲的方法.研究表明,在不同脉宽激光作用下,H_2~+、D_2~+和T_2~+分子可分别进入电荷共振增强电离区域.当激光振幅区域的半个周期正好处于电荷共振增强电离区域时,具有最大辐射能量的谐波能量峰正好具有最佳的辐射强度.随后,在此区域引入半周期单极激光场,被选择出来的谐波能量峰可以继续延伸,进而获得一个仅由单一能量峰贡献而产生的高强度谐波连续区.通过叠加连续区上的谐波可以获得脉宽仅为42 as的孤立阿秒脉冲.     

非线性弹性问题的增强混合有限元方法

本文介绍和分析了一类具有强对称应力张量的非线性弹性问题的全增强混合有限元方法。这种方法除了包括通常线弹性问题 中的应力张量和位移外,还把应变张量作为辅助未知量。通过引入迦辽金最小二乘项,我们得到了两层鞍点算子方程来作为我们的结果弱方程。为了得到离散增强方程的适定性,我们采用分片常量多项式去逼近应变张量和分片线性多项式去逼近应力张量和位移,并且我们也得到了最优阶误差估计。最后,数值例子验证我们的理论分析。     

基于B/S的带宽自适应视频监控发布系统

针对浏览器／服务器(Browser／Server)模式的各采集点监控图像的远程调看,该文提出基于B／S视频监控流媒体的发布系统,给出该系统的组织结构,叙述了采集、编码、流媒体、Web服务器以及远程终端等结构原理,进而描述了其发布过程和传输层次结构;同时针对广域网负载能力跳变和宽带视频的实时性需求之间的矛盾,提出了基于丢包率检测的带宽自适应码率传输模型和控制机理,并给出了技术实现的具体方法。     

金属等离子体浸没动态离子束增强沉积

采用由阴极真空弧等离子体源、负脉冲高压靶台和磁过滤系统组成的金属等离子体浸没动态离子束增强沉积系统,对３０４Ｌ不锈钢进行金属等离子体浸没动态离子束增强沉积处理。对试样予以电化学测试和ＡＥＳ分析。动态增强沉积试样比非增强沉积试样有更强的抗电化学腐蚀能力。     

基于小波和形态学的图像边缘检测

在用小波分解加强图像边缘的基础上,利用修正的形态学边缘检测算子,以减轻图像边缘检测的模糊性;通过形态结构元素尺度的调整,得到多尺度下图像边缘的特征,并综合各尺度下的边缘特征,得到较为理想的图像边缘,实验验证了该算法的可行性和有效性。     

一种基于IP多播的MPEG-4实时网络监控系统

监控系统的应用领域越来越广泛,尤其对网络监控的需求日益增加,网络监控系统具有数据量大和客户分散等特点,对带宽和实时性都有很高的要求．IP多播技术不但节省了宝贵的网络带宽,减少了网络流量,而且有效地减轻了服务器和网络上非接收点的负担．     

目标边缘特征增强检测算法

针对分组角点检测网络在目标检测过程中,由于目标尺寸过小或同类目标空间距离较小而导致检测失效的问题,提出一种边缘特征增强的CornerNet目标检测算法OEC。该算法通过分离特征的高低频信息提取更多的高频信息,增强目标的边缘轮廓特征,解决关键点定位不准确的问题,提高目标的框定效果,进一步提升检测精度。仿真结果表明,该算法对行人、车辆等目标检测效果均有提高,在COCO数据集上的检测结果与CornerNet相比,mAP提高0.9%,可应用于无人驾驶与智能机器人等场景。     

基于双变量收缩函数与小波系数增强的SAR图像去噪

在充分考虑斑点噪声模型特殊性的基础上,将双变量收缩函数与小波系数显著性增强相结合,提出一种新的用于SAR图像的斑点抑制算法.将双变量收缩函数与双树复小波推广至斑点噪声模型,利用相邻尺度小波系数的联合概率密度函数与噪声的统计模型联立后,通过最大后验概率估计出滤波后图像的小波系数,再采用小波系数的模极大值准则对系数进行显著性增强,突出图像的边缘特征和点特征.仿真实验表明,与其他传统的去噪算法相比,该算法具有更好的去噪效果.