信息系统应用中的风险分析与预防

针对目前信息系统广泛应用的现状,对信息系统存在的安全风险进行了分析,包括计算机网络与基础设施、病毒攻击、信息系统开发过程、安全管理和人为操作等。对企业信息系统的风险及成因,从管理和技术角度出发提出了相应的解决方案,以消除信息系统的安全隐患,将企业的信息系统风险降到最低。使信息系统为企业管理提供了有力的支持,给企业经营带来了明显的经济效益。     

基于激光扫描钢管直径在线检测研究

为了实现对红热钢管直径在线检测的目的,采用了数字式激光扫描的方法。该方法基于模-数变换的原理,用电机带动四面体棱镜旋转,实现激光双光束同时对钢管直径和光栅的扫描,用光栅的栅距度量钢管直径。其创新之处是采用激光双光束同时扫描方式,克服了电机转速不稳带来的误差。用标准件做了原理实验测试,获得令人满意的结果,最大测量误差为±20μm。使用此方法进行钢管直径在线检测具有实用性。     

基于CXD3142R监控系统设计

为了达到远程监控的目的,采用CXD3142R的数字成像系统构建远程监控系统,并做了远程监控的实验。实验表明,该系统通过对视频信息的记录、回放、实时传递的智能管理,实现了预置点设置、定时录像和移动侦测等功能,达到了预期的远程监控的目标。     

GIS技术在现代物流信息平台中的应用研究

GIS技术下的物流配送系统具有高效、快捷、可视化等特点,对现代物流企业的发展至关重要。构建基于GIS的现代物流信息平台,其关键技术是数据和功能集成。针对现代物流配送的特征,分析和设计信息平台系统的专业GIS图层、数据库以及功能模块。通过建立基于GIS的物流信息平台,实现物流过程的可视化及其物流信息的有效整合,以提高流通效率,降低物流成本,促进现代物流发展。     

XML在高校数据资源库共享平台的应用

高校的信息化对于学生的管理是高校信息化建设中的主要内容,如何建设安全有效的高校学生管理数据库,共享信息平台是摆在各大高校面前的一项重要任务。对高校学生信息系统的结构设计与需求进行分析与研究,并选择相应的系统开发环境,丰富了基于XML的安全技术在高校学生信息系统的应用。     

弹道导弹预警信息处理系统研究

随着新军事技术的飞速发展,弹道导弹已经成为世界各军事强国进行现代局部战争首先或重点使用的进攻性武器.单个传感器只能提供导弹飞行某一阶段的信息,不能满足上升段、中段或末段指挥和拦截的要求.文中从弹道导弹防御的全程预警出发,探讨了预警信息处理系统在整个防御过程中的功能和信息流程和需要解决的关键技术,并指出了预警信息处理系统在弹道导弹防御中的重要作用.     

掺Er3+光纤中利用非解析点的信息速度测量

针对光速可控情况下信息的传播速度问题,提出利用非解析点方法测量掺Er3+光纤(EDF)中慢光和超光速情况下的信息速度.实验结果表明,可以通过调节泵浦光功率来控制慢光或者超光速传播的群速度,由于信息的传递速度不受群速度的影响,在我们测量精度内,非解析点代表的信息速度不会超过真空中的光速.     

基于局部复杂度信息测度的冠脉造影图像分割

针对冠状动脉造影图像中血管与背景的对比度低以及背景复杂等问题,提出了一种基于局部复杂度信息测度的冠脉血管分割方法.通过对造影图像过渡区特征的分析,构造了局部复杂度信息测度作为特征参数,提取造影图像的过渡区.根据提取的过渡区直方图确定一个最佳分割阈值,提取冠脉血管.实验结果表明,本文方法在小血管的提取、连通性和有效性方面...     

基于双密钥分割合成滤波的相位编码的密钥恢复算法

提出了一种分割合成滤波(SCF)相位编码的新密钥恢复算法.恢复过程中,首先利用已知明文攻击的方法获取SCF相位编码系统的分割模板;然后根据模板的信息,借助蒙特-卡罗法模拟分析出各个像素点的归属情况.进而利用分割模板的生成规则恢复出密钥频谱的强度信息,在此过程中提出了强度池(IP)的概念,以解决强度修正的问题.最后借鉴相...     

Improving protein structural class prediction using novel combined sequence information and predicted secondary structural features

Protein structural class prediction solely from protein sequences is a challenging problem in bioinformatics. Numerous efficient methods have been proposed for protein structural class prediction, but challenges remain. Using novel combined sequence information coupled with predicted secondary structural features (PSSF), we proposed a novel scheme to improve prediction of protein structural classes. Given an amino acid sequence, we first transformed it into a reduced amino acid sequence and calculated its word frequencies and word position features to combine novel sequence information. Then we added the PSSF to the combine sequence information to predict protein structural classes. The proposed method was tested on four benchmark datasets in low homology and achieved the overall prediction accuracies of 83.1%, 87.0%, 94.5%, and 85.2%, respectively. The comparison with existing methods demonstrates that the overall improvements range from 2.3% to 27.5%, which indicates that the proposed method is more efficient, especially for low-homology amino acid sequences.