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关键词： 新定义函数   初中数学   解题方法  

摘要： 本文通过选取具有代表性的“新定义”函数例题,深入剖析题目中“新定义”的本质内涵,详细阐述如何将新定义与已学函数知识相结合,运用多种数学思想和方法进行解题,旨在为学生在面对此类创新性题目时提供有效的解题思路和方法指导,帮助学生提升对“新定义”函数问题的理解与解决能力.

关键词： 配电网   重构   图搜索   路径组合   结构集   模型求解   拓扑  

摘要： 当前配电网优化重构存在求解复杂度高、计算耗时长、结果不唯一等问题,工程落地、应用难。因此,结合图搜索算法,提出一种配电网两阶段优化重构策略。在第1阶段,提出图搜索及路径组合策略以生成配电网重构结构集,可在优化求解前确定通断状态变化的支路,有助于缩小结构决策量的选择范围,在求解重构模型时提高计算速度。在第2阶段,根据配电网重构结构集,并结合锥变换技术,提出基于确定拓扑目标值排序的模型求解方法,将配电网优化重构分解为基于0-1状态量的拓扑结构生成与基于确定拓扑的线性模型求解两部分,极大降低了模型求解复杂度。利用某地区电网64节点系统开展算例分析,结果表明,所提配电网优化重构方法能有效获得满足用户需求的配电网最优拓扑结构,有利于实际工程应用。

关键词： 重入漏洞检测   关系图神经网络(R-GNN)   图信息流   双通道特征   注意力机制  

摘要： 随着区块链技术的成熟和智能合约的广泛应用,保证其安全性已经成为重要的研究方向。在合约部署前有效检测漏洞可以防止用户资产受损。目前,基于深度学习的研究取得了初步成功,但由于未能充分考虑代码的不同表示的信息对漏洞检测的贡献,其准确率仍然有提升空间。提出了一种聚合图信息流的双通道重入漏洞检测方法(dual-channel reentrancy vulnerability detection with aggregated graph information flow,DcRD)。其中上侧通道基于专家知识利用模式匹配获取模式特征。下侧通道针对合约代码的非欧图表示,使用关系图神经网络(relational graph neural network,R-GNN)加权聚合图中不同信息流,获取更先进的图特征。结合注意力机制对双通道特征赋权融合用于漏洞检测。同时关注了通道内和通道层的不同特征对检测结果的差异性影响,以提高检测准确率。通过与多个基线模型进行比较实验以及搭建多个DcRD的变体模型进行消融实验,证明了DcRD模型在多个检测指标上均优于基线模型,平均准确率达到了98.50%,平均精确率为99.09%,平均召回率为96.46%,平均F1分数为97.76%。

关键词： 多传感器融合   同时定位与建图   无人驾驶   信息融合方法  

摘要： 同时定位与建图(SLAM)技术是目前研究的热点和难点,是实现无人驾驶的关键技术之一。文中围绕SLAM原理、基本结构、所使用传感器以及地图类型展开介绍,分析各种融合方法的优缺点及适用范围。其次根据采用的融合方法不同,分别介绍了国内外研究现状,并指出其值得肯定和延续的技术以及存在的不足。最后,总结目前多传感器融合无人驾驶SLAM研究的问题,分析研究难点并对未来研究可能的发展方向提出建议,以期为无人驾驶的发展提供参考。

关键词： 输变电设备   知识图谱   联合抽取   对比学习   边界回归  

摘要： 输变电系统作为电网的重要组成部分,其设备一旦发生故障会造成不可预计的损失。知识图谱通过存储结构化的领域知识,已成为辅助电力领域专业人员进行故障分析与决策的有力工具。实体关系抽取是知识图谱构建中的关键步骤,现有实体关系抽取方法通常忽略了三元组之间的依赖,且存在文本表征能力弱、实体定位模糊及长尾关系分类精确率不高的问题。针对以上问题,该文提出了一种基于改进集合预测网络的实体关系联合抽取模型。该模型基于集合预测网络结构对三元组进行整体建模,首先利用无监督对比学习方式增强输入文本表征,为后续实体关系抽取提供更有效的语义特征;其次利用边界回归算法对实体边界的偏移量进行建模,在网络预测的基础上进一步通过偏移量来修正实体边界,提高实体的识别准确率;最后在关系分类阶段引入代价敏感学习来平衡不同类型三元组的损失,使模型在长尾分布及高错分代价约束下有效地学习长尾关系的特征,降低长尾关系分类的错误率,并且在实际输变电设备故障数据集上进行验证,进而以此构建输变电设备故障知识图谱。在实体关系抽取实验中,精确率、召回率和F1值相较于基线模型分别提升了3.9、5.3、4.6个百分点,实验结果表明,该文所提模型在输变电设备故障数据上能够实现有效的实体关系抽取。此外,该文利用Neo4j图数据库对构建的知识图谱进行存储和可视化,构建的知识图谱能够为后续故障分析和决策提供支持。

关键词： 高级持续威胁   溯源图分析   检测   网络安全  

摘要： 全球高级持续威胁(Advanced Persistent Threat,APT)以其高度组织化、隐蔽性强、长期潜伏和跨平台协同的复杂攻击模式,对国家网络空间安全提出严峻挑战。在APT攻击过程中,溯源图能够通过多源数据融合与图结构分析,有效捕获攻击者遗留的蛛丝马迹,对APT攻击检测具有重要帮助。聚焦基于溯源图分析的APT检测技术,对近期国际高水平期刊和会议的工作进行了总结。首先对APT定义、生命周期及当前我国面临的APT攻击现状进行描述;随后,将基于溯源图分析的APT攻击检测方法分为基于传统技术和基于学习训练的方法进行具体介绍和总结,对比优势和局限性,并总结和讨论该领域未来展望,指出将传统方法与学习模型融合研究是未来重要方向,为该领域人员提供借鉴和参考。

关键词： 高功率电源信号   小波阈值降噪   电磁噪声   形态滤波  

摘要： 当对高功率电源输出信号(电压/电流)进行数据采集时,不可避免地会受到电磁噪声的干扰,影响对电压/电流信号的分析。因此,对高功率电源信号进行降噪处理是必要环节。针对高功率电源输出信号的特征分析,提出1种改进小波阈值函数叠加形态滤波算法的去噪方法。改进小波阈值降噪方法可通过调节参数对随机噪声进行滤除,能够在兼顾软、硬阈值函数优点的基础上,更加有效地从含噪信号中恢复出有用信号,减少不必要的失真;形态滤波则主要用于对脉冲型干扰进行滤波。通过仿真验证,该算法在对高功率电源信号进行降噪时,效果较为明显,可极大程度地保留实际信号的特征。将所提方法与形态滤波叠加其他改进小波算法对比,信噪比提升了17.5%,实验结果进一步验证了所提算法的优越性。

关键词： 西藏镇魔图   罗刹女   茶马古道  

摘要： 从图像学视角探讨藏区宗教传统的发展历程,以清代唐卡《西藏镇魔图》所绘关键12寺及背后的传说和历史切入,结合艺术地理学方法,分析罗刹女形象与当地信仰的关联,以及藏地文化如何对汉藏周边地区产生影响。通过梳理作品中所批注的寺庙、藏族文献中记载的关键位置,以及茶马古道发展路线,揭示作品如何反映宗教传统与本土信仰的互动,并通过汉藏交流推动“文明互鉴”现象,对成都地区明代墓室壁画以及墓葬艺术中的曼荼罗形象提供了理论依据。

关键词： 错解   取值范围   再分析   函数   实数b   单调减区间  

摘要： 题目已知函数f(x)=lnx+(x-b)^(2)(b∈R)在区间[1,2]上存在单调减区间,则实数b的取值范围是()(A)[3/2,+∞),(B)[9/4,+∞),(C)(3/2,+∞),(D)(9/4,+∞).

关键词： 极紫外干涉光刻   光刻性能检测   分辨率   互强度   调制传递函数  

摘要： 极紫外干涉光刻(Extreme Ultraviolet Interference Lithography,EUV-IL)被广泛应用于极紫外光刻胶的光刻性能检测,并在其研发中发挥着重要作用。要实现高分辨的EUV-IL仍然面临诸多挑战和限制,而发展可定量分析光刻分辨率影响因素的光学仿真方法将成为解决这些问题的关键途径。本文构建了基于互强度(Mutual Optical Intensity,MOI)的仿真模型,以评估光栅加工偏差、光子噪声及振动条件等因素对EUV-IL系统调制传递函数(Modulation Transfer Function,MTF)的影响。仿真结果表明:在75 mW·cm^(−2)的光功率密度下,光子噪声会导致对比度降低至0.75,而将机械振动控制在2.5 nm均方根(Root Mean Square,RMS)以内则能有效改善光刻效果。通过基于仿真结果逐一优化上海光源EUV-IL系统的相关影响因素,成功实现了12.5 nm分辨率的干涉图案曝光。实验结果亦验证了MTF分析的合理性。