城镇建设

正事件回顾:兵团成立初期,根据国家战略布局,适应屯垦戍边需要,在石河子垦区开荒生产,建立城市,八师、石河子市应运而生,经过多年的发展,逐步形成独具特色的"师市合一"管理模式。进入新世纪,效仿石河子模式,兵团在2004年建立了五家渠市,图木舒克市和阿拉尔市。第一次中央新疆工作座谈会召开以后的4年间,兵团不断加快城镇化进程,又分别建立了北屯市、铁门关市和双河市。至此,兵团按照"师建城市、团场建镇、整体     

牢记维稳使命

正9月10日7时30分,乌鲁木齐一院内。随着一声嘹亮的哨声吹响,晨曦中,身着迷彩服的队伍迅速集结。经过一夜休整,十师民兵应急营又开始了新一天的维稳执勤任务。连续一个多月以来,十师民兵应急营的民兵们在乌鲁木齐市水磨沟区的17个BRT车站、40个常规车站执行安检维稳任务,每天执勤时间长达15个小时。虽然眼下正是"三秋"大忙时节,但民兵们无一缺勤。平时是生产能手,耕种在田间地头,特殊时刻则是维稳战士,十师执勤民兵们只是兵团人履行使命、稳疆兴疆的一个缩影。目前,兵团常年担负着全疆14个地州市辖区内重点目标     

事件

瑞士军演模拟法国入侵 9月29日,据瑞士《星期日晨报》报道,瑞士军队在最近的一次训练演习中模拟遭到法国军队的入侵。根据瑞士军方模拟的演习场景,法国在遭受金融危机的剧烈冲击后分裂成几个地区,其中一个地区准备对瑞士展开军事入侵行动,以抢回那些“从法国偷走的钱”。2012年,瑞士军队模拟的演习场景是欧元崩溃引起欧洲大陆的社会动荡,瑞士军队将面临大量涌入的难民。     

基于DPA的LED非线性部件逆向研究

在军事和商业应用中有很多密码算法是半公开或者不公开的,旨在证明算法保密对密码的安全性提高并没有明显帮助．针对轻型分组密码LED的未知非线性部件S盒,提出了一种基于差分功耗分析的逆向方法,该方法可以利用差分功耗曲线的极性信息来恢复未知算法结构．实验结果表明,在LED的S盒参数未知时,利用功耗采集平台采集算法运行时泄露的旁路功耗信息,可以成功逆向出全部s盒信息,验证了该方法的可行性．     

音波法气体管道泄漏定位影响因素分析及算法改进

为提高音波法气体管道泄漏定位的精度,对影响该方法泄漏定位的主要因素以及定位算法进行了研究。通过假设计算,分析了绝热指数和压缩因子对定位精度的影响。结果表明,压力较大时绝热指数和压缩因子变化较大,在定位计算中不能忽略。在此基础上,考虑管内沿线气体的流速、温度和压力分布等因素,对音速公式、气体流速公式以及定位公式进行修正,从而得到可以较为精确求解泄漏位置的计算公式,并通过牛顿-科茨公式改进算法。研究结果对进一步完善音波法管道气体泄漏检测技术具有一定的设计和理论指导意义。     

联合作战目标武器弹药匹配模型

本文分析了联合作战目标—弹药匹配问题,从作战目的复杂性、武器弹药多样性、毁伤要求易变性、作战过程协同性四个方面提出了对联合作战目标—弹药匹配模型的军事需求,基于规划理论对问题进行描述并给出基本的数学模型,结合需求,对规划的目标和约束进一步细致的分析,对模型进行扩展,使其能体现联合作战的特点,方便了在不同军事上下文中有针对性地进行使用。     

一种改进的应用于高速目标角点检测的AFJHA算法

针对经典Harris角点检测算法对于全局像素点求取角点响应函数所带来的计算复杂度高,从而不适合实时检测的弊端,提出了一种新的快速角点检测算法。鉴于角点数量只占整个图像像素点很小一部分,首先利用四方向亮度导数来进行候选角点预判断,阈值选取为图像像素点像素值的标准差的倍数。经过预判断后,再考虑8-邻域相似点个数,根据相似点个数对应的情况对候选角点进行再判断,将剩下的候选角点进行Harris算法检测。仿真结果表明,此改进算法能够有效地提高角点检测效果并减少检测时间。     

基于依赖矩阵的Web服务组合故障诊断

为了保证指挥信息系统在动态环境下能够提供持续可靠的组合服务,提出一种利用依赖矩阵对Web服务组合故障原因进行诊断的模型,对依赖矩阵的建立进行了详细说明。然后,基于构造的依赖矩阵,提出改进的贪心算法对失效情况进行探测,并设计了基于二分查找的故障定位算法。实验模拟表明,提出的模型能够利用少量探测就能监测整个服务组合流程的运行情况,并定位找到错误源。     

LEACH—DRT算法中基于神经网络的数据预测算法

为了保证无线传感器网络中数据的完整性,针对基于LEACH路由协议的动态轮时间算法存在的问题,提出一种基于人工神经网络的数据预测算法。该动态轮时间算法中,部分簇因调整后的轮时间不足以完成数据的采集而丢失数据。数据预测算法结合传感器节点数据具有时空相关性的特点,将时空延迟算子引入神经网络模型,并通过建立的神经网络模型对数据进行预测。仿真时采用伯克利英特尔实验室的传感器数据,通过Mafl软件对模型进行测试并分析仿真结果。实验结果表明：该算法对连续多个数据的预测效果理想,预测误差始终保持在较低水平。     

基于粒子群优化的模糊交通控制器设计

城市中存在着一些关键路口,其交通通畅与否会对周围路网的交通流起着很大的影响,这些路口需要优先保持通畅.针对此情况,设计了基于上下游交通信息的二级模糊交通控制器来对路网进行协调控制.在此基础上,提出了针对交通特性改进的粒子群优化算法（TIPSO）,并采用TIPSO对第一级模糊规则进行优化,实验结果表明TIPSO对模糊规则具有较好的优化效果,能够离线训练,获取到比人工设定的更优的模糊规则.