微区气氛保护法冷却壁铸造防氧化试验研究

冷却壁在铸造过程中其冷却管内壁产生的氧化膜影响其使用寿命．本试验根据气氛保护原理提出一种新的保护措施，通过对比目前的保护措施，表明新方法具有较好的防氧化效果、     

人造丝厂生产经营决策支持系统设计与实现

通过对人造丝生产系统的分析研究，论述了目标系统的总体结构与功能模型，并建立了生产经营一体化数学模型，最后，给出了一个应用实例。     

邓小平与马克思主义中国化

十一届三中全会以来，我国改革开放和社会主义现代化建设事业的发展过程，是邓小平为代表的中国共产党人把马克思主义基本原理与本国实际相结合，不断开拓马克思主义新境界、实现马克思主义中国化的过程。本文从三方面回顾这一过程，阐述了邓小平同志对马克思主义中国化所作出的巨大贡献。     

VA菌根对紫茉莉苗端发育与过氧化物酶变化相互关系的影响

利用聚丙烯酰胺凝胶电泳方法，研究ＶＡ菌根真菌接种后，紫茉莉苗端在不同发育阶段过氧化物酶及其同工酶的变化。同工酶谱变化与发育阶段密切相关：幼苗期有２条带ＰⅠ、ＰⅡ，成熟期ＰⅠ、ＰⅡ带消失，相继出现新带ＰⅢ、ＰⅣ。接种ＶＡ菌根真菌后，各时期ＰＯＤ酶活性都有所升高，并且ＰⅢ带出现的时间推迟。     

改进型WENO格式的一维爆轰波数值模拟

基于3种改进型加权本质无振荡（WENO）格式,以5阶的WENO-Z格式为参考,采用与经典WENO格式不同形式的非线性权重计算方法,对稳定、中度不稳定和高度不稳定状态下的1维爆轰波系统进行了数值模拟,克服了经典的WENO格式在计算临界点时精度降低的问题.数值实验表明,对于3种状态下的爆轰系统,基于Lagrange多项式重构的WENO-Zη格式计算稳定性好,模拟效果与WENO-Z格式较为一致,比较适合于爆轰波的数值模拟.对于稳定和中度不稳定的爆轰系统,WENO-NS格式和WENO-P格式在数值模拟中会出现小的数值振荡,但计算稳定;而对于高度不稳定爆轰系统,WENO-NS格式计算不稳定,其改进形式WENO-P格式计算稳定性较好.      

基于图形口令的认证方案及其在电子商务中的应用

提出一种新的图形口令认证方案,用于解决电子商务网站中用户登录认证过程不安全和二次验证过程繁琐的问题.针对文本口令易受攻击的特点,使用基于图形口令的认证方案,并且在选择图形口令时增加文字提示,解决图形记忆困难的问题.另外,使用随机模糊图形认证方案来抵制猜测攻击.实验结果表明,该认证方案在注册时间、登录成功率、认证时间和尝试次数方面明显优于传统方案.猜测攻击实验和理论分析结果表明,该认证方案可有效解决文本口令安全性低和二次验证过程繁琐的问题,符合电子商务网站的安全强度需求,同时具有安全、便易的特点.      

基于粒子群优化算法的Android应用自动化测试方法

Android应用自动化测试是应用质量保证的重要手段.针对目前传统Android应用自动化测试方法存在的自动化率和测试用例生成效率较低且应用异常发现能力较弱的问题,本文提出了基于粒子群优化算法的Android应用自动化测试方法（particle swarm optimization for Android,PSOA）.PSOA方法主要分为3部分:控件信息获取、测试方法模块化、测试用例生成与基于粒子群优化算法的测试数据优化.实验结果表明,与传统自动化测试方法相比,PSOA方法能够有效提高异常发现能力、测试用例生成效率和自动化率.      

一种反动态调试和网络交互加密验证的Android软件保护策略

为对抗对Android软件的逆向分析和恶意破解,通过对Android安全技术中反动态调试技术的深入研究,对现有技术进行了改进.综合利用反动态调试、软件加密、反射及动态加载等技术,设计并实现了一种基于网络密钥的Android应用加固方案.对方案的可行性、反动态调试及对抗脱壳的有效性进行了实验验证.实验结果表明,该方案能有效阻止对Android软件的逆向分析,增加了破解Android软件的难度,增强了Android软件的安全性.      

汽车悬架系统的混沌控制

基于磁流变减振器的汽车悬架系统具有明显的滞后非线性,这直接导致了系统存在分岔与混沌的可能性。分析了汽车悬架系统在路面单频周期激励下的受迫振动,揭示了该系统振动存在混沌的可能性,并在此基础上,利用x|x|形式的非线性反馈控制方法对这类混沌行为进行了控制,为利用混沌序列提供了理论基础。     

基于机器阅读理解的中文司法实体识别优化策略研究

针对中文司法领域信息抽取数据集中实体专业性较强、现有机器阅读理解(MRC)模型无法通过构建问句提供充足的标签语义且在噪声样本上表现不佳等问题,本研究提出了一种联合优化策略。首先,通过聚合在司法语料中多次出现的实体构建司法领域词典,将专业性较强的实体知识注入RoBERTa-wwm预训练语言模型进行预训练。然后,通过基于自注意力机制来区分每个字对不同标签词的重要性,从而将实体标签语义融合到句子表示中。最后,在微调阶段采用对抗训练算法对模型进行优化,增强模型的鲁棒性和泛化能力。在2021年中国法律智能评测(CAIL2021)司法信息抽取数据集上的实验结果表明：相较于基线模型,本研究方法F1值提高了2.79%,并且模型在CAIL2021司法信息抽取赛道中获得了全国三等奖的成绩,验证了联合优化策略的有效性。