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Soft-sensing modeling of chemical oxygen demand in photo-electro-catalytic oxidation treatment of papermaking wastewater

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Journal of Bioresources and Bioproducts 2018年第2期3卷 71-77页

作者： Xuewen Zhang Yuefei Zhu xiaoquan chen Wenhao Shen Ryan Lutes State Key Laboratory of Pulp and Paper Engineering South China University of TechnologyGuangzhou510640China Chemical Engineering University of New BrunswickFrederictonCanadaE3B 5A3

Photo-electro-catalytic(PEC)oxidation has been widely recognized as an effective technology for advanced treatment of papermaking *** optimize the oxidation process,it is important of monitor continuously the chemical oxygen demand(COD)of inflow and outflow ***,online COD sensors are expensive difficult to maintain,and therefore COD is usually analyzed off-line in laboratories in most *** objective of this study is to develop an inexpensive method for on-line COD *** oxidation-reduction potential(ORP),pH,and dissolved oxygen(DO)of wastewater were selected as the key parameters,which consists of four different types of artificial neural network(ANNs)methods:multi-layer perceptron neural network(MLP),back propagation neural network(BPNN),radial basis neural network(RBNN)and generalized regression neural network(GRNN).These parameters were applied in the development of COD soft-sensing *** batches of papermaking wastewater with different pollution loads were treated with PEC technology over a period of 90 minutes,and a total of 546 data points was collected,including the on-line measurements of ORP,pH and DO,as well as off-line COD *** 546 data points were divided into training set(410 data,75%of total)and validation set(136 data,25%of total).Four statistical criteria,namely,root mean square error(RMSE),mean absolute error(MAE),mean absolute relative error(MARE),and determination coefficient(R2)were used to assess the performance of the models developed with the training set of *** comparison of results for the four ANN models for COD soft-sensing indicated that the RBNN model behaved most favorably,which possessed precise and predictable results with R2=0.913 for the validation ***,the proposed RBNN model was applied to a new batch of PEC oxidation of papermaking wastewater,and the results indicated that the model could be applied successfully for COD soft-sensing for the wastewater.

关键词： COD PEC oxidation papermaking wastewater soft-sensing

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基于ARM的视频流实时稳像增强算法

系统仿真学报 2016年第10期28卷 2423-2430页

作者：陈晓权张磊黄华北京理工大学计算机学院北京100081

针对ARM处理器的性能特点,提出一种在几何变换空间内进行视频抖动检测和运动平滑的高效视频稳像增强算法。首先通过平移和旋转分量的振幅变化检测视频流中出现的抖动;然后对平移向量和旋转角度进行线性插值,获得平滑路径的最优变换;最... 详细信息

针对ARM处理器的性能特点,提出一种在几何变换空间内进行视频抖动检测和运动平滑的高效视频稳像增强算法。首先通过平移和旋转分量的振幅变化检测视频流中出现的抖动;然后对平移向量和旋转角度进行线性插值,获得平滑路径的最优变换;最后分别对平移和旋转变换进行运动补偿,生成稳定的视频帧。由于采用刚性变换空间中的线性插值,该算法的计算速度要远高于以往算法,而且可以有效控制补偿后视频帧的裁剪率并保证不会出现画面扭曲现象。实验结果表明,该算法能够在基于ARM处理器的平台上实现视频流实时稳像处理,并输出令人满意的稳定视频。

关键词：视频稳像实时刚性变换抖动检测

纳米TiO_(2)胶体光催化-磁絮凝回收深度处理造纸废水

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中国造纸学报 2022年第3期37卷 109-117页

作者：林英行陈小泉华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室广东广州510640

以纳米TiO_(2)(Nano-TiO_(2))为光催剂、Fe_(3)O_(4)/SiO_(2)(FS)为磁性絮凝剂,提出了一种通过调节pH值来实现Nano-TiO_(2)磁絮凝回收及解絮凝释放的回收再利用系统;研究了FS/Nano-TiO_(2)质量比和相同质量比下Nano-TiO_(2)浓度对系统絮凝性能的影响,考察了造纸废水预处理方式对Nano-TiO_(2)光催化-磁絮凝回收循环光降解性能的影响。结果表明,FS/Nano-TiO_(2)质量比越大或相同质量比下NanoTiO_(2)浓度越高,两者形成的FS/Nano-TiO_(2)絮凝体的沉降速率越快,越有利于Nano-TiO_(2)的磁絮凝回收;经浓度为0.6 g/L Nano-TiO_(2)絮凝处理后的造纸废水(SBR-T)在光催化降解180 min后,其COD_(Cr)、固体悬浮物、浊度及色度分别下降了89.2%、98.2%、99.3%和99.3%,基本实现造纸废水的深度处理;相较于离心处理的造纸废水(SBR-C)的光催化降解性能(下降了25.2%),SBR-T的光催化降解性能仅下降了11.4%,表明预先去除废水中的固体悬浮物可减少回收再利用过程中Nano-TiO_(2)的流失,使系统保持较高的降解效率。

关键词：纳米TiO_(2)胶体 Fe_(3)O_(4)/SiO_(2) 光催化磁性絮凝造纸废水

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程序漏洞:原因、利用与缓解——以C和C++语言为例

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信息安全学报 2017年第4期2卷 41-56页

作者：陈小全薛锐中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京中国100093 中国科学院大学网络空间安全学院北京中国100049

程序中存在的漏洞是针对程序的各种攻击事件的根源,攻击者可以利用这些漏洞改变程序的行为或完全控制程序。本文以C语言和C++语言为例循序渐进地阐明了程序中漏洞产生的根本原因,并对利用这些漏洞实施的攻击进行了深入地分析和探讨,同... 详细信息

程序中存在的漏洞是针对程序的各种攻击事件的根源,攻击者可以利用这些漏洞改变程序的行为或完全控制程序。本文以C语言和C++语言为例循序渐进地阐明了程序中漏洞产生的根本原因,并对利用这些漏洞实施的攻击进行了深入地分析和探讨,同时也指出了当前主要的漏洞检测和漏洞阻止技术的优势和不足。最后,我们提出了对程序进行持续的和全面的内存布局多样性的未来研究方向。

关键词：程序漏洞利用缓解

分光光度法测定茶叶中茶多酚含量的不确定度评估

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化学通报 2013年第10期76卷 945-950页

作者：陈孝权肖海军大益集团勐海茶业有限责任公司技术中心实验室云南勐海666200

对分光光度法测定茶叶中茶多酚含量不确定度的来源进行分析和评估。本文主要探究标准工作曲线、提取母液的定容、样品称量、样品干物质含量、提取母液稀释及多次重复测量等因素对茶多酚含量测量不确定度评估的影响。结果表明,测试液标... 详细信息

对分光光度法测定茶叶中茶多酚含量不确定度的来源进行分析和评估。本文主要探究标准工作曲线、提取母液的定容、样品称量、样品干物质含量、提取母液稀释及多次重复测量等因素对茶多酚含量测量不确定度评估的影响。结果表明,测试液标准工作曲线校正是影响茶多酚含量测量的主要因素,其相对合成标准不确定度为9.21×10-3;茶样的茶多酚测量结果为25.38%,取包含因子k=2,P=95%时,扩展不确定度为0.66%。

关键词：分光光度法茶多酚不确定度评估

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基于比较学习的漏洞检测方法

计算机研究与发展 2023年第9期60卷 2152-2168页

作者：陈小全刘剑夏翔宇周绍翔北京城市学院信息学部北京100191 中国科学院网络测评技术重点实验室(中国科学院信息工程研究所) 北京100093 中国科学院大学网络空间安全学院北京100049

当前基于深度学习的源代码漏洞检测是一种效率较高的漏洞分析方式,但其面临2个挑战:容量较大的数据集和有效的学习方式.针对这2个挑战做了2方面的研究工作:首先基于SARD数据集构建了样本容量为280793的多漏洞数据集,包含150种CWE漏洞类... 详细信息

当前基于深度学习的源代码漏洞检测是一种效率较高的漏洞分析方式,但其面临2个挑战:容量较大的数据集和有效的学习方式.针对这2个挑战做了2方面的研究工作:首先基于SARD数据集构建了样本容量为280793的多漏洞数据集,包含150种CWE漏洞类型.其次提出基于比较学习的深度学习方法.其核心思想是为深度学习训练集中每一个样本构建1个类型相同的样本集合,以及1个类型不相同的样本集合,形成一种比较学习的氛围.基于该思想创建的训练数据集,深度学习模型在训练的过程中,不但可以学习同类型样本大量的、细微的特征,还可以提取不同类型样本中区分性较强的特征.经过实验验证,基于所创建的数据集和提出的学习方法训练的深度学习模型可以识别150种CWE漏洞类型,准确率可以达到92.0%,平均PR值可以达到0.85,平均ROC-AUC值可以达到0.96.此外,也对基于深度学习的漏洞分析技术中普遍使用的代码符号化技术进行分析与讨论.实验表明,深度学习训练过程中,是否对代码进行符号化,并不会影响深度学习模型的漏洞识别准确率.

关键词：漏洞检测比较学习深度学习不平衡数据模型检测

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海量交通安全数据的元数据管理研究

计算机研究与发展 2011年第S1期48卷 74-77页

作者：张继红陈小全交通运输部管理干部学院计算机系北京101601

充分和有效利用分布在Web上的大量的交通安全信息,可以为人们提供集成的专业的个性化交通安全信息服务.为了实现交通安全信息海量数据资源的快速数据定位检索,借鉴都柏林核心元数据,提出了一种海量交通安全信息的元数据的描述方法.同时... 详细信息

充分和有效利用分布在Web上的大量的交通安全信息,可以为人们提供集成的专业的个性化交通安全信息服务.为了实现交通安全信息海量数据资源的快速数据定位检索,借鉴都柏林核心元数据,提出了一种海量交通安全信息的元数据的描述方法.同时,对海量交通安全信息的元数据库进行了设计和元数据的提取进行了研究.

关键词：都柏林核心元数据信息提取元数据

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中国特色社会主义法律体系的形成

中国翻译 2014年第4期35卷 122-123页

作者：陈小全罗先花对外经济贸易大学英语学院

新中国成立以来特别是改革开放30多年来，在中国共产党的正确领导下，经过各方面坚持不懈的共同努力，我国立法工作取得了举世瞩目的巨大成就。1982年通过了现行宪法，此后又根据客观形势的发展需要，先后通过了4个宪法修正案。到2010... 详细信息

新中国成立以来特别是改革开放30多年来，在中国共产党的正确领导下，经过各方面坚持不懈的共同努力，我国立法工作取得了举世瞩目的巨大成就。1982年通过了现行宪法，此后又根据客观形势的发展需要，先后通过了4个宪法修正案。到2010年底，我国已制定现行有效法律236件、行政法规690多件、地方性法规8600多件，并全面完成对现行法律和行政法规、地方性法规的集中清理工作。目前，涵盖社会关系各个方面的法律部门已经齐全，各法律部门中基本的、主要的法律已经制定，相应的行政法规和地方性法规比较完备，法律体系内部总体做到科学和谐统一。

关键词：中国特色社会主义法律体系地方性法规新中国成立以来行政法规法律部门中国共产党宪法修正案 2010年

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基于改进粒子群算法的聚类算法

计算机研究与发展 2012年第S1期49卷 287-291页

作者：陈小全张继红交通运输部管理干部学院计算机系北京101601

K-均值算法是一种传统的聚类分析方法,具有思想与算法简单的特点,因此成为聚类分析的常用方法之一.但K-均值算法的分类结果过分依赖于初始聚类中心的选择,对于某些初始值,该算法有可能收敛于一般次优解.在分析K-均值算法和粒子群算法的... 详细信息

K-均值算法是一种传统的聚类分析方法,具有思想与算法简单的特点,因此成为聚类分析的常用方法之一.但K-均值算法的分类结果过分依赖于初始聚类中心的选择,对于某些初始值,该算法有可能收敛于一般次优解.在分析K-均值算法和粒子群算法的基础上,提出了一种基于改进的粒子群算法的聚类算法.该算法将局部搜索能力强的K均值算法和全局搜索能力强的粒子群算法结合,提高了K均值算法的局部搜索能力、加快了收敛速度,有效地阻止了早熟现象的发生.实验表明该聚类算法有更好的收敛效果.

关键词：聚类分析 K-均值算法粒子群算法收敛速度全局最优