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一种约束制导的机器学习框架漏洞检测方法

计算机学报 2024年第5期47卷 1120-1137页

作者：刘昭邹权臣于恬王旋张德岳孟国柱陈恺北京奇虎科技有限公司AI安全实验室北京100015 中国科学院信息工程研究所北京100195

随着机器学习在社会各领域中自主决策场景的广泛应用,人们对机器学习框架中潜在漏洞的担忧也在日益增加.然而,由于其复杂的实现,针对框架的系统化、自动化测试成为一项艰巨的任务.现有对机器学习框架测试的研究在生成有效测试数据方面... 详细信息

随着机器学习在社会各领域中自主决策场景的广泛应用,人们对机器学习框架中潜在漏洞的担忧也在日益增加.然而,由于其复杂的实现,针对框架的系统化、自动化测试成为一项艰巨的任务.现有对机器学习框架测试的研究在生成有效测试数据方面尚不成熟,导致测试数据无法通过合法性校验并因此无法检测到目标漏洞.本文提出了ConFL,一种基于约束的机器学习框架模糊测试工具.ConFL能够自动从框架源代码中提取约束而无需任何先验知识.在约束的指导下,ConFL可以生成能够通过校验的有效输入,并执行到框架更深层次的代码逻辑.此外,本文设计了一种算子分组调度技术来提高模糊测试的效率.为了证明ConFL的有效性,本文主要在Tensor-Flow框架上评估了其性能.测试发现,与现有的SOTA工具相比,ConFL能够覆盖更多的代码行,并生成更多有效的测试数据;在相同版本的TensorFlow框架上,ConFL能检测出更多的已知漏洞.此外,ConFL在不同版本的TensorFlow中发现了84个未知漏洞,这些漏洞全部被官方修复并被分配了CVE编号,其中包括3个严重漏洞,13个高危漏洞.最后,本文还在PyTorch和PaddlePaddle中进行了通用性测试,迄今为止发现了7个漏洞.

关键词：机器学习框架约束提取算子测试模糊测试漏洞检测

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天然气管道掺氢输送相容性研究现状

材料导报 2024年第12期38卷 128-134页

作者：赵茜邢云颖王修云杨芝乐张雷北京科技大学新材料技术研究院北京100083 安科工程技术研究院(北京)有限公司北京102200

氢能作为一种零碳排的清洁能源,是推动中国能源转型的重要力量。其中,管道输送既可以充分解决弃电消纳难题,促进低碳经济发展,还是氢能源长距离运输的最为经济的输送方式。目前国内的掺氢管道工程经验相对较少,且多为低压低钢级管道,在... 详细信息

氢能作为一种零碳排的清洁能源,是推动中国能源转型的重要力量。其中,管道输送既可以充分解决弃电消纳难题,促进低碳经济发展,还是氢能源长距离运输的最为经济的输送方式。目前国内的掺氢管道工程经验相对较少,且多为低压低钢级管道,在掺氢输送管道管材的设计和评价方面还没有形成统一的认识。本文系统总结了国内外关于天然气管道掺氢输送的研究进展,阐述了掺氢输送的可行性和面临的主要挑战,重点梳理了标准中提到的管材拉伸性能、断裂韧性、疲劳性能等几项关键性能指标,并根据掺氢管道的性能测试结果,讨论分析了掺氢对天然气管道相容性的影响,为天然气管道掺氢的发展研究提供参考。

关键词：气相氢环境天然气管道管材氢压氢脆敏感性相容性研究

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POE离聚物的制备及其增韧改性PA6

工程塑料应用 2024年第1期52卷 152-155,176页

作者：高丙轮张宜鹏廖辉荣曹金波金尚林王惠杰北京华腾京研科技有限公司北京100084

为解决传统功能单体接枝聚烯烃弹性体(POE)增韧尼龙6 (PA6)后,共混物黏度提高、流动性极大降低的问题,以双叔丁基过氧化异丙基苯为引发剂,采用Zn(OH)_(2)、衣康酸(ITA)、共聚单体苯乙烯与POE熔融共混接枝反应,ITA中的羧基在POE熔融接枝... 详细信息

为解决传统功能单体接枝聚烯烃弹性体(POE)增韧尼龙6 (PA6)后,共混物黏度提高、流动性极大降低的问题,以双叔丁基过氧化异丙基苯为引发剂,采用Zn(OH)_(2)、衣康酸(ITA)、共聚单体苯乙烯与POE熔融共混接枝反应,ITA中的羧基在POE熔融接枝过程中部分或全部中和,一步法制备了不同中和度的POE离聚物。通过傅里叶变换红外光谱对接枝的POE结构进行了表征,结果表明ITA接枝后的POE在1 710 cm^(-1)处出现了羰基基团的特征吸收峰,而Zn(OH)_(2)和POE在1 600~1 800 cm^(-1)处出现一个复合吸收带,对应于羧酸盐的特征吸收峰,证明了成功将离子键引入POE中。使用不同中和度POE离聚物对PA6进行增韧实验,研究了其对PA6/POE共混物力学性能和熔体流动速率的影响。结果表明:离子键的引入不仅提高了PA6/POE共混物合金的相容性,极大地提高了共混物力学性能,还能降低稳定化学键对共混物流动性下降的影响,提高共混物的熔体流动速率。

关键词：聚烯烃弹性体接枝离聚物增韧剂尼龙6 力学性能流动性能

小半径曲线上P75钢轨打磨廓形设计及应用研究

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中国机械工程 2024年第6期35卷 1112-1119页

作者：刘永乾任尊松侯银庆吴潇王军平北京交通大学机械与电子控制工程学院北京100044 中铁物总运维科技有限公司北京100073

以国内某重载铁路R400 m曲线P75钢轨为研究对象,建立了轮轨接触模型和轮径差曲线描述模型,选取代表性车轮踏面和钢轨廓形,采用轮径差曲线逆向求解法优化了轮轨接触区域钢轨廓形,并依据打磨量最小化原则设计得到了曲线钢轨打磨廓形。建... 详细信息

以国内某重载铁路R400 m曲线P75钢轨为研究对象,建立了轮轨接触模型和轮径差曲线描述模型,选取代表性车轮踏面和钢轨廓形,采用轮径差曲线逆向求解法优化了轮轨接触区域钢轨廓形,并依据打磨量最小化原则设计得到了曲线钢轨打磨廓形。建立了实测参数下的车辆-轨道多体动力学仿真模型,对比分析了实测廓形和设计廓形匹配下的动力学指标。按钢轨廓形设计要求,在该R400 m曲线上实施了钢轨打磨试验和轮轨动力学测试。研究结果表明,优化后轮径差曲线趋于平滑,车辆曲线通过能力得到提高,抗脱轨能力得到保持;轮轨关系得到显著改善、轮轨接触点交叉跳跃和集中问题得到缓解;轮轨横向力减小20%以上,脱轨系数减小16%以上,钢轨法向接触应力减小32%以上,轮轨蠕滑力减小26%以上;实施打磨后,轮轨横向力减小34%以上,脱轨系数减小35%以上,钢轨振动加速度减小35%以上;打磨后3个月轨面疲劳伤损未见明显发展,钢轨使用寿命由前一换轨周期的8个月延长至13.5个月。仿真分析和打磨试验验证了钢轨廓形设计方法在重载铁路小半径曲线的应用效果。

关键词：轮径差曲线钢轨廓形设计钢轨打磨轮轨力钢轨振动加速度钢轨磨耗

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好氧颗粒污泥技术处理化工园区工业污水

化工环保 2024年第3期44卷 449-454页

作者：周恩胜莫凡许建民刘青中化环境水务(北京)有限公司北京100071 北京北控工业环保科技有限公司北京100045

采用好氧颗粒污泥技术处理化工园区企业排放的工业污水,实现了污泥颗粒化。工艺启动和可靠性研究结果表明,直径不小于0.2 mm的球形或椭球形致密颗粒污泥占比约60%,为橙黄色,SV5接近300 mL/L。在冬季不加任何化学药剂的情况下,出水总氮小... 详细信息

采用好氧颗粒污泥技术处理化工园区企业排放的工业污水,实现了污泥颗粒化。工艺启动和可靠性研究结果表明,直径不小于0.2 mm的球形或椭球形致密颗粒污泥占比约60%,为橙黄色,SV5接近300 mL/L。在冬季不加任何化学药剂的情况下,出水总氮小于10 mg/L。该技术运行平稳,水质波动适应性强,操作弹性大,吨水电耗为0.23 kW·h,与传统的A^(2)O相比,能耗节约明显,同时占地面积显著减小。

关键词：好氧颗粒污泥污水处理过程优化

AI for Science时代下的电池平台化智能研发

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储能科学与技术 2024年第9期13卷 3182-3197页

作者：谢莹莹邓斌张与之王晓旭张林峰北京深势科技有限公司北京100080 北京科学智能研究院北京100080

在AI for Science时代,电池设计自动化智能研发(battery design automation,BDA)平台通过整合先进的人工智能技术,为电池研发领域带来了革命性进展。BDA平台覆盖了文献调研、实验设计、合成制备、表征测试和分析优化这五个电池研发的关... 详细信息

在AI for Science时代,电池设计自动化智能研发(battery design automation,BDA)平台通过整合先进的人工智能技术,为电池研发领域带来了革命性进展。BDA平台覆盖了文献调研、实验设计、合成制备、表征测试和分析优化这五个电池研发的关键环节,利用机器学习、多尺度建模、预训练模型等先进算法,结合软件工程开发用户交互友好的工具,加速从理论设计到实验验证的整个电池研发周期。通过自动化的实验设计、合成制备、表征测试和性能优化,BDA平台不仅提升了研发效率,还提高了电池设计的精确度和可靠性,推动了电池技术向更高能量密度、更长循环寿命和更低成本的方向发展。

关键词： AI for Science 电池智能研发机器学习 BDA 多尺度

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轨道交通车辆用橡胶地板布的TVOC释放量的分析与控制

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橡胶工业 2024年第1期71卷 69-74页

作者：何小刚李洪刚焦晨魏智吕博罗旭年铁科纵横(天津)科技发展有限公司天津301700 北京纵横机电科技有限公司北京100181

以丁苯橡胶/高乙烯橡胶和三元乙丙橡胶地板布为研究对象,对轨道交通车辆橡胶地板布(简称地板布)的挥发性有机化合物(TVOC)释放量进行分析并探究其控制方法。结果表明:混炼胶长时间(6~8个月)停放及地板布烘烤加晾放均对减小地板布的TVOC... 详细信息

以丁苯橡胶/高乙烯橡胶和三元乙丙橡胶地板布为研究对象,对轨道交通车辆橡胶地板布(简称地板布)的挥发性有机化合物(TVOC)释放量进行分析并探究其控制方法。结果表明:混炼胶长时间(6~8个月)停放及地板布烘烤加晾放均对减小地板布的TVOC释放量起到良好作用,地板布自然停放60~70 d,其TVOC释放量基本可以控制为约1.5 mg·m^(-3);整卷竖立式烘烤方式的地板布卷材取样部位不同,地板布的TVOC释放量差异较大,该烘烤方式难以有效控制地板布的TVOC含量;单层通过式连续烘道烘烤方式可减小地板布的TVOC释放量;科学的胶料配方设计及精益化的加工工艺是减小地板布的TVOC含量的有效途径和研究方向。

关键词：轨道交通车辆橡胶地板布挥发性有机化合物释放量

维普期刊数据库博看期刊

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深度势能方法及其在电化学储能材料中的应用

储能科学与技术 2024年第9期13卷 2884-2906页

作者：邓斌华海明张与之王晓旭张林峰北京深势科技有限公司北京100080 北京科学智能研究院北京100080

深度势能模型(deep potential,DP)通过先进的机器学习技术,从大量的原子结构和能量数据中提取知识,构建出高精度的势能面。这一创新方法有效突破了传统力场方法的局限,为材料科学领域带来了新的视角。本文概述了DP模型和软件的基本原理... 详细信息

深度势能模型(deep potential,DP)通过先进的机器学习技术,从大量的原子结构和能量数据中提取知识,构建出高精度的势能面。这一创新方法有效突破了传统力场方法的局限,为材料科学领域带来了新的视角。本文概述了DP模型和软件的基本原理、开发进展与应用流程,回顾了其在电化学储能材料设计中的应用,展示了DP模型在揭示电池材料微观结构和动力学行为方面的优势。在正负极材料的研究中,精确描述脱嵌锂过程中材料的结构演变和自由能变化;在固态电解质的研究中,精确描述了材料结构与离子输运行为;在电解液的研究中,不仅提高了对溶液动态结构和性质的认识,还为氧化还原电位、酸度等物理化学性质的精确计算提供了新策略;在界面的研究中,准确解析了界面形成过程中的结构演变以及性质。这些对材料的准确描述均有利于加速对能源材料的开发。同时,指出了DP模型在电池材料模拟中仍需改进的问题,并展望了其在电池材料设计和优化中的潜在应用前景。结果说明,深度势能模型作为一种强大的计算工具,在电化学储能材料的研究中展现出巨大的应用潜力。通过不断的模型优化和算法创新,DP模型有望在未来的材料设计和电池技术发展中发挥更加关键的作用。

关键词：深度势能分子模拟储能材料神经网络

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机器学习赋能的优化算法及其在新型电力系统中的应用与展望

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中国电机工程学报 2024年第16期44卷 6367-6384,I0008页

作者：王新迎闫冬施展张东霞邓琪林振炜中国电力科学研究院有限公司北京市海淀区100192 杉数科技(北京)有限公司北京市朝阳区100102

近年来,随着可再生能源的快速发展和新型电力系统建设的加速推进,电力系统的不确定性日益突出,给建模和优化调度带来巨大挑战。机器学习技术可有效利用海量历史数据,为优化稳定快速求解提供了新的理论依据。该文详细分析该新兴交叉领域... 详细信息

近年来,随着可再生能源的快速发展和新型电力系统建设的加速推进,电力系统的不确定性日益突出,给建模和优化调度带来巨大挑战。机器学习技术可有效利用海量历史数据,为优化稳定快速求解提供了新的理论依据。该文详细分析该新兴交叉领域的研究进展。首先,针对一般化的优化问题,基于机器学习与优化计算的交互方式,将其基本算法框架概括为机器学习端到端优化求解、机器学习增强的优化求解算法以及机器学习和电力系统优化联合驱动求解3类,分别阐述其基本原理和适用问题形式。其次,针对相关技术在电力系统优化中的应用研究进展进行梳理,总结其基本方法和应用效果。最后,对基于学习的优化方法的发展趋势及其在新型电力系统中的应用前景进行展望,以期为该新兴领域的后续研究工作提供参考和启发。

关键词：机器学习新型电力系统人工智能优化算法