一种安全的IP网络模型的构建

本文介绍了网络安全的现状以及网络安全威胁的概念，从而提出了一种安全的IP网络模型。其主要由四大技术组件组成，既安全身份识别、安全传送、安全防御和安全监控，并对每个组件进行详细的分析，最后肯定了这种IP网络模型是安全的。     

水稻苯达松敏感致死基因的RAPD标记的克隆及测序

用3S Spin DNA Agarose Gel Purification Kit试剂盒将与水稻苯达松敏感致死基因相连锁的RAPD遗传标记S20—420和S316—600回收纯化，连接于pGEM—T载体并克隆测序，得到了S20—420和S316—600的全序列，其长度分别为423bp、606bp．将两端序列设计特异PCR扩增引物可用于检测水稻苯达松敏感致死基因和标记辅助育种．     

水稻新株型——超级水稻的评价

随着人口的不断增长，目前的水稻高产品种将越来越赶不上人类对粮食需求的增长。国际水稻研究所已培育出一种水稻新株型，即“超级水稻”。新型超级水稻的增产潜力比现有的高产品种高２５％，达到每公顷１３ｔ。这超级水稻育种计划始于１９８８年，将在本世纪末下世纪初可得到适当的推广。这项计划被认为是有效地解决人类特别是亚洲消费稻米国家粮食短缺问题的重要措施。     

非对称极化散射矩阵的目标识别方法研究

本文针对单基地测量时线性目标的极化散射矩阵为非对称这一实际情况．根据散射矩阵理论将其进行了对称性修正，在此基础之上，利用本征极化作为雷达目标极化特性的表征并进一步提取了目标的极化特征，同时对五种飞机目标进行了识别实验研究，取得了良好的目标分类或识别效果。     

几种植物激素对拔节期水稻一些生理指标的影响

植物激素对拔节期的水稻的一些生理指标有复杂的影响。氮的含量受IAA、GA_3和6—BA显著性的互作影响。磷的含量仅受IAA和6-BA的显著性的互作抑制。钾的含量显著性地受GA_3的抑制影响。植株干重受IAA的促进影响,而植株高度极显著地受GA_3的促进影响,乙烯利对这些指标的影响都不显著。     

基于经验模态分解特征的无线电引信抗扫频式干扰方法

针对目前调频无线电引信在复杂电磁战场环境中对抗扫频式干扰能够力弱的问题,提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)特征的无线电调频引信对抗扫频干扰的方法.对基于目标和扫频干扰作用下的调频无线电引信检波端输出信号进行EMD分解,得到10层本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,提取每层IMF分量中本征模态函数能量占比、能量聚集度和Renyi熵特征,并利用主成分分析算法对于特征进行降维,保证累积解释差异在95%以上,以降维后的特征矩阵作为支持向量机的输入对目标和扫频式干扰信号进行分类识别.实测数据结果表明,所提方法能够有效对目标和扫频式干扰信号进行分类识别,分类识别精度可以达到98.06%±0.003 8,目标检测率达到96.65%±0.003 7,虚警率为3.35%±0.003 7.     

车辆参数对车-桥耦合系统变截面连续梁桥损伤识别的影响

文章研究车-桥耦合系统的非线性振动特性,采用有限分段思想,建立1/4车辆模型和变截面连续梁桥的车-桥耦合振动方程,在MATLAB环境下编制基于Runge-Kutta算法的车-桥耦合振动数值分析程序,得到桥梁跨中位移响应;以某三跨混凝土连续梁桥为算例,分析车桥质量比、车辆速度、车辆弹簧刚度、信噪比4组参数的变化对变截面连续梁桥损伤识别的影响。结果发现：车桥质量比和信噪比较大时,桥梁损伤识别效果较好;较低的行车速度有利于桥梁的损伤识别研究;车辆弹簧刚度的影响非常小,可忽略不计。     

基于轻量化深度学习网络的数字仪表识别

数字式仪表常用于变电站、工厂等生产环境,是一种直观的设备监测仪器。然而当前数字式仪表的读取方式还依赖于人工巡检,手动记录等,这些传统的巡检方式来监测设备的运行状态大大降低了巡检效率。为了实现传统行业的数字化转型,本文提出基于轻量化深度学习的数字仪表识别方法,通过改进的YOLOv5的目标检测框架,针对数字仪表目标区域在整张图片大小不一致的情况,提出对于感兴趣区域（ROI）的迭代目标检测方法,首次检测将感兴趣区域进行检测并切割统一到相同的尺度,随后迭代检测网络针对感兴趣区域内的字符进行检测并分类,以达到精确读数的目的。为提升多尺度检测性能,本文采用Res2Net模块主干网络中的的残差模块。采用GIoU取代通用的IoU作为位置损失函数加速模型训练效果的收敛。实验表明,改进后的框架实现了99.62%的准确率和99.55%的召回率,相比基线网络分别提升了12.72%和5.85%。通过将框架在边缘计算平台上的终端部署,在实际生产中取代了人工巡检,实现了商业化运行。