轻量级接入点协议LWAPP的应用及其安全性分析

轻量级接入点协议(Lightweight Access Point Protocol,LWAPP)是一个新的无线局域网协议,该协议被设计用来传输和控制无线接入点和无线局域网控制器之间的通信。LWAPP把一些传统的无线接入点的一些功能移到了无线控制器中,以实现对无线接入点的统一控制和集中管理。简单讲述了LWAPP的功能和作用,同时分析了LWAPP的安全性,列举了一些该协议可能会受到的攻击类型,并提出了一些解决方案。     

谈液氨泄漏事故处置战术要点

工业生产中液氨一旦发生泄漏,不仅会造成人员中毒,还可能触发爆炸燃烧,从而导致更大的人员伤亡和财产损失。近年来,因液氨泄漏引发的人员伤亡事故时有发生,通过分析氨的特性和泄漏火灾事故特点,结合参与处置此类事故的经验,总结处置液氨泄漏事故的战术要点。     

不断探寻夺取新胜利的“法宝”

中国共产党在领导中国人民不断前行的进程中,善于总结,勇于创新,不断探寻出攻坚克难的“法宝”,夺取了一个又一个胜利。在新时期,党将继续保持这一优良传统,为实现中华民族伟大复兴的中国梦而奋勇前进。     

创建精品课程的实践及理论思考

创建精品课程要从改革教学模式着手,主要做好整合课程内容的结构体系,加强师资队伍建设,构建一流教学中心和教学网站,采用先进教学方法和评价方案,建立切实有效的激励机制。     

可复用构件模型探讨

针对软件复用中构件模型的建立,介绍了构件模型的基本概念,分析了几个现存的构件模型,并对构件模型技术提出了一些展望。     

近空间飞行器关键技术及其发展趋势分析

未来一体化联合作战将具有陆、海、空、天、临“五维一体”的特点,临近空间以其在信息支援与远程快速投送两方面的优势在基于信息系统的体系作战中具有重要的战略地位.从技术层面概括了临近空间飞行器的最新进展,重点分析了其关键技术与发展趋势,对其发展提出了几点看法.     

重点地区建立处突军需保障中心的思考

近年来,武警部队遂行多样化任务艰巨繁重,日益呈现出常态化趋势,以任务为牵引,积极探索军需保障方向性问题具有重大意义。深入分析构建重点地区处突军需保障中心的必要性和可行性,从宏观和微观两个方面阐述建立重点地区处突军需保障中心的构想,分析保障中心的职能、组织结构和主要机构设置,明确保障中心工作实施流程。     

战场图像情报侦察处理技术及其发展

为了及时了解和掌握图像侦察领域最新的处理技术和发展动态,研究了战场图像情报的特点,主要获取手段,美军目前使用的几种典型战场图像侦察装备,战场侦察图像的融合处理和关键技术。     

The effect of training data set size and the complexity of the separation function on neural network classification capability: The two-group case

Classification among groups is a crucial problem in managerial decision making. Classification techniques are used in: identifying stressed firms, classifying among consumer types, and rating of firms' bonds, etc. Neural networks are recognized as important and emerging methodologies in the area of classification. In this paper, we study the effect of training sample size and the neural network topology on the classification capability of neural networks. We also compare neural network capabilities with those of commonly used statistical methodologies. Experiments were designed and carried out on two-group classification problems to find answers to these questions. The prediction capability of the neural network models are better than traditional statistical models. The learning capability of the neural networks is improving compared to traditional models because the discriminate function is more complex. For real world classification problems, the usage of neural networks is highly recommended, for two reasons: learning capability and flexibility. Learning capability: Neural network classifies better in sterile experiments as performed in this research. Flexibility: Real life data are rarely not contaminated with noise, such as unknown distributions, and missing variables, etc. Neural networks differ from a statistical model that it is not dependent on any assumption concerning the data set distribution. © 1997 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 44: 699–717, 1997     

基于静止图象的数字水印算法研究

随着因特网和多媒体技术的不断发展,数字媒体已成为人们获取知识的主要手段,但也带来一系列的问题:如作品侵权、非法复制和传播等。而数字水印技术作为版权保护的重要手段,已得到广泛的应用和研究。概述了数字水印技术,并提出了一种新的基于静止图象的数字水印算法。该算法的密钥由原始图象、水印图象和随机数发生器的种子共同决定。而且,该算法能承受有损压缩、旋转、剪切等几种攻击,经实验证明具有良好的鲁棒性。