摘要：本文针对树脂基复合材料L型板,为模拟其在典型机械载荷作用下的承载能力及破坏过程,设计了仅约束端部平动自由度的夹具,并借助楔形夹具,分别实现了端部可面内转动和固支两种夹持状态。首次采用数字图像相关、高速摄像和声发射技术相结合的监测方案,开展了典型机械载荷作用下L型板力学性能试验,同时获得了加载过程中试样的面内应变场、表面破坏过程、及内部损伤产生的声发射信号。试验结果表明,不同端部夹持方式下L型板的极限拉伸承载力略有差异,在内侧圆角处和外侧边缘试样先后发生破坏,其面内应变由对称分布转为非对称分布,并产生能量较大的声发射信号。L型板的压缩极限承载力低于拉伸极限承载力,仅在内侧圆角处产生破坏,沿宽度方向扩展并贯穿整个试样。

摘要：当前,用户数据的安全与隐私保护无疑成为大数据环境中最为重要的问题之一,而其最彻底的解决方式是通过加密所有数据来完成.因此,新的加密技术和在密文域上探索高效的大数据处理新模式是国内外当前的研究热点.在贯穿于整个数据生命周期中,密文域上的计算、访问控制和数据聚合(分别称为密文计算、密文访问控制和密文数据聚合)等问题已成为该领域的核心问题.主要针对密文计算、密文访问控制和密文数据聚合等当前国内外研究的现状进行综述,指出其存在的问题与不足.在此基础上,重点介绍了文章作者团队在大数据安全与隐私保护方面的最新研究成果.在密文计算方面,提出了通过减少公钥加密使用次数来设计高效的隐私保护外包计算的新方法,并设计了不依赖于公钥(全)同态加密,仅需一次离线计算任意单向陷门置换来实现安全外包计算的新方案.在密文访问控制方面,提出了支持大属性集合的、短密文的高效可追踪、可撤销属性基加密方案.在密文数据聚合方面,提出了不依赖于加法同态加密的、保护个体数据隐私且仅由授权接收方可成功解密聚合结果的高效隐私保护外包聚合方案.最后,还指出了该领域当前研究中需要解决的公开问题和未来的发展趋势.

摘要：存储器是现代电子系统的核心器件之一,常用于满足不同层次的数据交换与存储需求.然而频率提高、时钟抖动、相位漂移以及不合理的布局布线等因素,都可能导致CPU对存储器访问稳定性的下降.针对同步动态随机读写存储器(synchronous dynamic random access memory,SDRAM)接口的时钟信号提出了一种自适应同步的训练方法,即利用可控延迟链使时钟相位按照训练模式偏移到最优相位,从而保证了存储器访问的稳定性.在芯片内部硬件上提供了一个可通过CPU控制的延迟电路,用来调整SDRAM时钟信号的相位.在系统软件上设计了训练程序,并通过与延迟电路的配合来达到自适应同步的目的:当CPU访问存储器连续多次发生错误时,系统抛出异常并自动进入训练模式.该模式令CPU在SDRAM中写入测试数据并读回,比对二者是否一致.根据测试数据比对结果,按训练模式调整延迟电路的延迟时间.经过若干次迭代,得到能正确访问存储器的延迟时间范围,即"有效数据采样窗口",取其中值即为SDRAM最优时钟相位偏移,完成训练后对系统复位,并采用新的时钟相位去访问存储器,从而保证读写的稳定性.仿真实验结果表明,本方法能迅速而准确地捕捉到有效数据采样窗口的两个端点位置,并以此计算出最佳的延迟单元数量,从而实现提高访问外部SDRAM存储器稳定性的目的.

摘要：近年来,数据驱动的智能化学研究不断取得进展.本文报道了一套集成化学合成、样品表征与性能测试的机器化学家平台,在实现合成、表征和测试全流程自动化控制的同时,采集各个步骤的实验数据,形成数据云平台,主动对实验方案进行迭代优化.论文详细阐释了整体架构、软硬件设计和操作逻辑,展示了科研人员与该平台的交互过程,并对机器化学家的未来发展作出了展望.