摘要：能源互联网的崛起正在迅速改变电力信息网络系统架构,电力信息网络面临着一系列新的安全挑战。以满足未来更高级别安全能力为出发点,秉承继承创新、自主可控、协同对抗、智能防护的原则,设计了一种适应新一代电力信息网络的安全架构模型,并提出了架构的构建措施。新一代电力信息网络安全架构模型提出了全新的九大安全需求,融合管理、策略、技术与角色四个维度于一体,构建了涵盖研发、测试、运行三平台并以分级防护、事件感知、预警调度、应急响应、灾难恢复和攻防对抗六环节为主体的闭环技术体系,以实现对信息安全全生命周期的可持续管控。在新一代电力信息网络安全架构建设过程中,需要统一开展信息安全顶层设计,打造高水平信息安全专业队伍,融合构建新型信息安全技防体系,以强化对风险、威胁和脆弱性的智能预警和防范能力,从而全面建成新一代信息网络安全防护体系,提升电力行业信息安全整体保障能力。

摘要：随着CMOS工艺的不断进步,单个芯片上集成的晶体管数目快速增长,使得由高能粒子和α粒子辐射产生的软错误逐渐成为影响微处理器可靠性的重要因素。通过计算体系结构脆弱因子,量化分析软错误对微处理器中不同结构的影响,已成为指导微处理器容错设计、提高系统可靠性的重要方法。体系结构脆弱因子在线计算方法,利用体系结构脆弱因子随应用程序运行而变化的特点,指导动态选择容错技术,实现可靠性与性能之间的平衡。在对已有方法分析的基础上,提出一种基于占用率的体系结构脆弱因子在线计算方法,并在Sim-Alpha模拟器上进行验证。通过运行SPEC CPU2000基准测试程序,计算发射队列、重命名缓冲和存取队列的体系结构脆弱因子。实验结果表明,该方法能有效计算微处理器中不同结构的体系结构脆弱因子,与离线计算方法相比,发射队列、重排序缓存和存取队列三个体系结构脆弱因子的平均绝对误差仅为0.10、0.01和0.039。

摘要：【目的】研究生物质炭施用量对滴灌冬小麦的生长发育与产量的影响。【方法】在滴灌条件下,采用单因素随机区组试验设计,设置3个生物质炭施用水平,分别为0 t/hm^(2)(CK)、20 t/hm^(2)(T_(1))、40 t/hm^(2)(T_(2)),研究不同处理下滴灌冬小麦的生长发育与产量差异。【结果】施用生物质炭可以提高冬小麦叶面积指数,T_(2)处理和T_(1)处理叶面积指数显著高于CK。施用生物质炭提高了冬小麦叶片叶绿素活性,T_(2)处理拔节期、抽穗期、开花期、灌浆期叶绿素SPAD值分别比T_(1)、CK增加0.55%、0.31%、0.90%、2.28%和1.41%、1.18%、2.95%、3.67%。施用生物质炭显著增加了冬小麦干物质积累量,促进了冬小麦产量的形成,其中T_(2)处理产量表现最好,为8244.40 kg/hm^(2),T_(2)处理比T_(1)、CK处理产量分别增加5.25%、12.58%。【结论】施用生物质炭有利于小麦的生长与产量的提高,在T_(2)处理40 t/hm^(2)生物质炭施用量下冬小麦产量表现较好,可为大田生产提供参考。

摘要：锦鲤(Cyprinus carpio)在动物分类系统上属于鲤科(Cyprinidae),在我国属于知名度较高的观赏鱼种类,有“水中活宝石”“会游泳的艺术品”等美誉,具有较高的经济价值(许品章,2004)。近年来,随着人们对观赏鱼需求量逐渐增大,锦鲤养殖集约化程度越来越高,随之而来的锦鲤病害给锦鲤产业的发展造成了阻碍(宋东蓥等,2015)。为探明造成2021年山东省济宁市某锦鲤养殖场锦鲤暴发性死亡的致病菌,本研究对采集的锦鲤发病样本进行了细菌分离、质谱分析和分子鉴定、回归感染、药物敏感性等,为锦鲤养殖中病害防控提供了科学依据。

摘要：为了提高货币识别率,提出了用负相关学习算法来提高神经网络集成的泛化能力。将紫外光照射下的纸币图片作为实验样本,将负相关学习法的集成神经网络用于分类器设计,选择6种面额纸币在不同噪声下的样本共300个作为训练样本,对单个神经网络分类器和神经网络集成分类器进行了MATLAB仿真,并对仿真所得的可靠性、识别率进行对比。实验结果表明,基于负相关学习的神经网络集成对货币识别分类有很好的效果,与应用单个神经网络的系统和独立训练个体网络的集成神经网络相比,它的识别率平均可以高出4%。

摘要：为了探究适合红干椒高产的氮、磷、钾肥的最佳配比,在初步明确不同量的氮肥、磷肥、钾肥三种肥的红干椒小区产量的前提下,采用二次正交旋转组合设计法探讨3个因素(N、P、K)对红干椒产量的影响.结果表明:在试验用量的范围内,氮在-0.264水平(0.04752kg),磷在-0.868水平(0.11718kg),钾在1水平(0.405kg)时产量达到最大值,三因素达到最优水平.