缩醛/缩酮的合成研究进展

醛/酮与醇或原甲酸酯进行亲核加成反应生成的产物缩醛/缩酮,是一类重要的有机化合物。在有机合成中,该反应也广泛用于醛/酮羰基的保护或者乙二醇的保护,因此,缩醛/缩酮的合成研究引起广泛的关注。本文根据反应体系的不同,从酸催化、电催化和光催化三个方面对近年来缩醛/缩酮的合成研究进展进行详细综述。期望该综述作为学生基础有机化学课程的课后拓展阅读内容,能加深学生对基础反应的理解,培养学生的科研创新思维。     

无线传感器网络数据融合研究综述

由于无线传感器网络存在能量约束问题,因此在网内进行数据融合是降低节点消耗的重要手段之一。文章在简单介绍融合模型的基础上,重点分析目前提出的主要数据融合机制—应用层的数据融合、网络层的数据融合、独立的数据融合,最后给出了结论和展望。     

一种基于位置的WSN密钥管理方案

针对当前无线传感器网络（WSN）随机密钥预分布方案中网络只能概率连通且密钥不能作为认证的问题，文中提出了一种基于节点位置的密钥管理方案LBK-KMS，文中详细介绍LBK-KMS方案的建立过程；并从安全抵抗性，网络连通性，扩展性以及通信计算性能等方面与E-G以及q-Composite方案进行了比较分析；最后探讨了下一步可研究的工作．     

软土地区人工冻土无侧限瞬时抗压强度的试验研究

冻结法施工在上海隧道建设中(如隧道旁通道、地下泵房等的设计与施工)得到广泛应用,也曾引发过严重的地质灾害(如上海地铁4号线外滩段的地质灾害)。因此安全、经济、合理地将冻结法用于上海软土地区隧道建设中已经成为上海工程建设中的一个重要的研究课题。本文以上海复兴东路越江隧道旁通道冻结法施工中遇到的第⑥层粉质粘土及第⑦层粉细砂为研究对象,针对设计冻结壁重要强度参数无侧限瞬时抗压强度,进行了室内试验研究,揭示了两种土的冻结强度随温度的变化关系,同时研究了粉细砂的冻结强度随含水率的变化规律。     

面向电子商务的邮政运输路由规划技术

文章分析了影响邮政运输的主要因素,建立了面向电子商务的邮政运输路由规划层次模型,最后介绍了根据此模型所实现的邮政运输路由规划软件。     

强化内涵提升的精品课程建设模式与实践

培养高素质创新型人才是时代的迫切要求,是教育部"质量工程"的根本目的,精品课程建设是确保人才培养目标实现的重要内容。本文以面向电气信息类专业的"传感器与检测技术"课程为例,以突出课程内涵提升为核心,从实践中总结提炼出一套十分有效的精品课程建设模式,即以课程首席教师为引领加强教学团队建设、及时进行课程内容体系优化与更新、科研转化教学、产学研紧密结合、积极进行课程教学改革、组织学生广泛参与课外科技活动等作为课程建设的基本内涵;基于该模式,已经在精品课程建设实践中取得了多项突破和丰富的建设成果,具有较强的示范性。     

一种面向无线传感器网络节点安全的成簇机制

无线传感器网络容易受到节点欺骗和虚假信息的影响造成所采集信息的安全问题,正常节点可能被占领而变为恶意节点,从而给网络带来不利影响。研究并提出了面向传感器网络的节点安全成簇机制,采用基本的随机密钥预分配模型和有效的密钥管理技术实现网络在成簇阶段进行恶意节点的识别和剔除;同时,增加节点和簇头的安全认证以及重新分簇方法增强节点的安全性。仿真结果表明该成簇机制能够准确捕捉、剔除恶意节点,并能显著降低网络中的广播能耗,对延长网络寿命将起到积极作用。     

定位技术在无线传感器网络中的应用

被誉为21世纪三大技术之一的无线传感器网络出现于20世纪90年代,之后受到了越来越多的关注。定位技术是无线传感器网络的核心技术之一,是网络大范围应用的基础。文章介绍了无线传感器网络定位技术在网络中的应用,描述了常用的定位方法及目前无线传感器网络定位算法的研究现状,结合网络特征讨论了下一步研究中需要解决的问题。     

融合信誉评估与巡查机制的WSN能量高效安全成簇算法

无线传感网（Wireless Sensor Network,WSN）因节点众多、通信开放、资源有限,且通常部署在无人值守区域,表现出明显的安全脆弱性。提出了基于具有能量高效特征巡查机制的WSN安全应对模式,设计出了一种融合信誉评估与巡查机制的WSN安全成簇算法：首先构建簇化层次式网络模型,基于节点的剩余能量和簇质心距离选取簇头节点,提升节点能量消耗的均衡性;并建立节点信誉评估模型,通过巡查机制随机检测节点的通信行为,基于节点行为对信息安全的威胁程度,利用指数函数计算并及时更新节点的信誉值,放大性地惩罚节点的异常行为,有助于节能和快速发现恶意节点。仿真测试结果表明,算法能够均衡传感器节点的能量消耗,在不明显缩短网络生命周期的情况下,对无线传感网中恶意节点具有较高的检测速率和97%的检测率。     

基于加权信任优化的传感器网络安全实现

In this paper, an optimized malicious nodes detection algorithm, based on Weighted Confidence Filter (WCF), is proposed to protect sensor networks from attacks. In this algorithm, each cluster head in a cluster-based hierarchical network figures out an average confidence degree by means of messages from its child nodes. The cluster head only accepts a message from the child node whose confidence degree is higher than the average. Meanwhile, it updates the confidence degrees for each of its child nodes by comparing the aggregation value and the received messages, and regards them as the weight of exactness of messages from nodes. A sensor node is judged to be malicious if its weight value is lower than the predefined threshold. Comparative simulation results verify that the proposed WCF algorithm is better than the Weighted Trust Evaluation (WTE) in terms of the detection ratio and the false alarm ratio. More specifically, with the WCF, the detection ratio is significantly improved and the false alarm ratio is observably reduced, especially when the malicious node ratio is 0.25 or greater. When 40% of 100 sensors are malicious, the detection accuracy is above 90% and the false alarm ratio is nearly only 1.8% .