摘要：在基于J2ME平台的移动应用中,利用SOAP消息的安全扩展机制,结合WPKI安全体系架构,针对消息体进行签名和加密处理后再进行传输,能够有效地保证移动应用的安全性.本文对移动应用中存在的安全问题提出了一种基于内容保护的安全机制,并付诸了实践.

摘要：基于LabWindows/CVI研发了新型的辐射仪虚拟检测系统,该检测系统通过USB接口与主机进行连接,采用卡诺图法和Q-M算法编写测试矢量,实现了野外对辐射仪快速检测的人性化设计,并且用虚拟仪器面板代替传统仪器面板,实现数据采集、检测、显示一体化,既保障了检测的安全性,又方便快捷。

摘要：【目的】红松是我国重要的经济树种和生态树种,预测红松的潜在分布范围和分析影响其生长的重要环境因子很有必要。在现有的建模工具中,最大熵(MaxEnt)模型是应用最为广泛的模拟物种分布模型。在建模过程中,大多数研究人员常使用默认参数来进行计算,然而,最近研究表明,基于默认参数构建的模型结果并非最优,这些参数的设置仍有待讨论。【方法】利用红松分布数据和环境变量,在不同随机测试百分比下计算训练数据和测试数据的建模精度,用最适宜的比例模拟了红松的潜在分布。【结果】训练数据的AUC在不同百分比下的范围为0.890~0.898,而测试数据的AUC在不同百分比下的范围为0.854~0.884。当百分比为5%时,两组数据的准确率都比较准确。在此比例下,Bio12(年平均降水),Bio14(最干月降水量)和Bio15(降水量变异系数)对红松分布最为重要。【结论】研究结果表明在不同随机测试百分比下,模型的精度有所差异,默认值25%不是最合理的百分比,而在5%时训练数据和测试数据的结果更准确。降水和温度是影响红松潜在分布的气象要素,但是在东北地区,由于温度空间差异较小,影响红松潜在分布的主要为降水。红松主要分布范围在东北地区的东北和西南地区,特别是在辽宁省和吉林省交界处。研究的结果表明模型参数的设置对于模型的精度十分重要,调整参数可以更合理地反映物种对环境因素的反应,准确地模拟物种的潜在分布。

摘要：ERP（企业资源计划），是一种融合了企业最佳实践和先进信息技术的新型信息管理平台。它扩展了MIS，MRPII的管理范围，将供应商和企业内部的采购、生产、销售等紧密联系起来，便于对供应链上的所有环节进行有效管理，实现对企业的动态控制和各种资源的集成与优化，能够全面提升企业管理水平。库存管理是ERP中非常重要的一项内容。库存是以支持生产、维护、操作、决策以及客户服务为目的而存储的各种物料，包括原材料、在制品、维修件、生产消耗品、成品和备件等。库存管理是企业物料管理的核心，是指企业为了生产、销售等经营管理需要而对计划存储、流通的有关物品进行相应的管理，如对存储的物品进行接收、发放、存储保管等一系列的管理活动。

摘要：伴随信息技术的蓬勃发展,数据科学与大数据技术专业的人才培养受到业界越来越广泛的关注。程序设计类课程对于该专业学生提高实操能力,真正落地解决问题具有重要的现实意义。本研究通过分析数据科学与大数据技术专业现状和主流编程语言特性,进而研究国内不同层次院校大数据专业课程的体系设置情况,并探究程序设计类课程与其他专业课程之间的衔接关系,以期更好地服务于数据科学与大数据技术教学任务。

摘要：利用削度方程编制材种出材率表是目前出材率表编制的发展趋势,分析当前计算机理论造材在编制材种出材率表时存在通用性低、灵活性差、交互性弱的问题。为了满足林农灵活造材需要,提出了通用理论造材技术并进行研究。对计算机理论造材进行需求分析,设计了系统的功能结构、理论造材技术流程、各区分段造材流程和相应的数据库结构,采用Arc Engine技术和C#编程技术实现了相应功能并进行应用。结果表明,通用理论造材技术效率高、成本低、使用灵活,林农可以针对不同树种、不同造材方案灵活造材并预估相应收益。计算机应理论造材技术为各基层森林经营单位快速编制材种出材率表提供技术支撑,对单株活立木造材动态监测和收益预测更加直观、准确。

摘要：该文首先介绍了实时数据库，关系数据库以及它们之间的区别，然后以数据库在变电站监控系统中的应用研究为背景，介绍了基于VC＋＋6．0实时数据库的设计与实现方法以及在VC中利用ADO访问SQ Lserver2005数据库技术，并给出了部分实现代码。

摘要：在工业生产过程中,有效地控制换热器的换热性能会产生显著的经济效益和社会效益.采用LQ最优控制理论,给出了一种基于PLC的换热器控制系统设计方案.依据换热器控制系统给出系统控制模型,结合LQ最优控制理论求出控制器的目标函数,最后用仿真软件测试.结果表明,所提出的最优控制方法不但简单,而且能有效地解决换热器的控制问题.在某工厂的试运行中,换热器的有效性也得到了验证.

摘要：在当前家庭数字化日趋普及的环境下,为了给用户提供一种智能型、个性化的多媒体内容推荐服务,通过研究协同式信息过滤技术,结合数据挖掘技术,设计并实现了一个智能型、个性化的多媒体推荐系统。系统可以根据用户的使用习惯、使用时间、使用环境以及最近选择的项目进行分析,进行判断后列出最优推荐资源。系统通过研究个人信息的自我学习技术、个性化特征分析技术以及多媒体内容的搜寻技术,将上述技术应用在推荐服务系统中,具有一定的实际意义。