Efficient Accurate Context-Sensitive Anomaly Detection

For program behavior-based anomaly detection, the only way to ensure accurate monitoring is to construct an efficient and precise program behavior model. A new program behavior-based anomaly detection model, called combined pushdown automaton （CPDA） model was proposed, which is based on static binary executable analysis. The CPDA model incorporates the optimized call stack walk and code instrumentation technique to gain complete context information. Thereby the proposed method can detect more attacks, while retaining good performance.     

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针对城市道路路段上车流的流量和密度之间的特性，对道路元胞自动机交通流模型进行了改进，使CA模型能够较好模拟城市道路交通流。提出了网格动态调整算法，该算法根据模型模拟的路段流量和密度计算车辆平均通行距离，并以此距离动态调整CA模型的格子长度，按照城市道路路段上车辆速度的统计分布规律，以路段的车流速度密度模型输出作为下步模拟的平均车速，通过车辆速度的分布范围确定车辆加速减速的概率，对模型车速进行更新。选择500米长的城市主干道上的一条车道，利用本文改进的CA模型进行模拟，模拟结果表明:该模型在车速为30-65公里/小时范围内，能较好模拟城市道路上车流的运行特性。改进后的CA模型，适用于对城市道路上中速车流运行状况的模拟。     

进展期肿瘤主动特异性免疫治疗的临床研究

目的探讨自体肿瘤疫苗的作用机制。方法50例进展期肿瘤患者术后第4周开始以自体肿瘤细胞疫苗行主动特异性免疫治疗。免疫接种共4次,每次间隔7-10 d;接种前3 d及第4次接种后1周,采集外周血,分离单个核细胞,以流式细胞分析术/细胞内细胞因子检测法测定CD8+-IFN-γ+、CD8+-IL-10+细胞及CD4+-INF-γ+、CD4+-IL-10+细胞;用自体肿瘤抗原做皮肤迟发型过敏试验(DTH),48 h后测量红斑、硬结大小(mm)。对DTH反应部位皮肤活检,用免疫组化染色了解局部细胞免疫反应。结果自体肿瘤细胞疫苗治疗后表现为:①CD8+-IFN-γ+阳性细胞由(3.90±1.42)%升至(7.12±2.15)%;CD4+-INF-γ+阳性细胞由(4.19±1.50)%升至(7.20±2.29)%(P<0.05);②与治疗前相比,治疗后患者对自体肿瘤抗原的特异性DTH反应明显增强(P<0.01);③DTH反应部位CD8+T细胞、CD4+T细胞浸润明显增多;④患者耐受性良好。结论自体肿瘤细胞疫苗免疫后,可改善肿瘤患者细胞介导的抗瘤免疫反应;自体肿瘤疫苗可激发患者特异性细胞介导的免疫反应。     

元胞自动机交通流模型的随机规则

元胞自动机模型是近年刚发展起来的交通流模型,由于其建模简单、易于在电脑上实现及可模拟复杂的非线性交通现象而得到了迅速的发展.本文研究了基于NaSch模型的一维交通流元胞自动机模型,并对模型中随机规则在模拟复杂交通现象中所起的作用进行了分析.通过对NaSch模型和VDR模型的基本图和时空分布图进行分析,得出模型中的随机规则是模拟实际交通流中的很多非线性现象的主要规则.     

行人交通仿真模型与相关软件的对比分析

从描述行人运动行为的尺度和精细程度出发，行人交通仿真模型分为宏观模型、中观模型和微观模型3类。总结了常见的格子气模型、元胞自动机模型、社会力模型和磁力模型的原理及算法，对比分析了其仿真效果。论述了如何运用Legion、STEPS、SimWalk和AnyLogic软件建立行人交通仿真模型，比较和评述了上述软件的技术性能。研究表明，充分、合理利用已有软件，可实现快速有效的行人交通仿真建模。     

新型节能材料在严寒地区高铁站房的应用研究——以齐齐哈尔南站为例

严寒地区站房节能设计是设计中重点考虑的问题,优秀的节能设计不仅可以给室内提供舒适的热环境,也降低能耗。近年来新型节能材料的不断出现为节能设计提供新的方向,齐齐哈尔南站节能设计中在屋面、墙体、玻璃幕墙等部位使用多项新材料,有效降低围护结构的传热系数,阻止室内热量向室外散失,经使用后实地测试室内温度均超过设计温度。     

手机数据在交通调查和交通规划中的应用

手机作为一种理想的交通探测器,为居民出行信息分析提供了很好的技术选择。将手机数据映射至交通分析单元,并经信息预处理、匹配分析、交通模型分析处理、数据去噪、扩样等一系列海量数据运算处理,最终可获得居民出行特征数据。利用长期历史手机话单数据,可分析常住人口和就业人口分布、通勤出行特征、大区间OD、特定区域出行特征、流动人口出行特征等。手机信令数据能够较完整地识别手机用户的出行轨迹,可进一步应用于分析城市人口时空动态分布、特定区域客流集散、查核线断面或关键通道客流、轨道交通客流特征、出行时耗、出行距离、出行强度、道路交通状态等。根据天津手机话单数据应用案例及上海手机信令数据应用案例,验证了技术可行性。     

Brake light cellular automaton model with advanced randomization for traffic breakdown

Traffic breakdown is one of the most important empirical phenomena in traffic flow theory. Unfortunately, it cannot be simulated by many traffic flow models. In order to clarify its mechanism, the new brake light cellular automaton model has been proposed. Comparing with previous brake light models, three different aspects have been considered: (i) drivers tend to take large decelerations if the time gap is smaller than the safe time gap and the leading vehicle’s brake light is on; (ii) the brake light rule is set according to the reality; (iii) the randomization rule is put forward before the acceleration rule to weaken the impact of brake light on driving behaviors. Analyses show that the new model can explain the mechanism of traffic breakdown and the failures of other brake light models. Simulations confirm that all empirical features of traffic breakdown are successfully reproduced. At last, brake light models are calibrated and validated by the I-80 empirical data provided by NGSIM. Results show that the performance of the new model is the best and models in the three-phase theory are not necessarily better than models in the fundamental diagram approach and vice versa, at least for the brake light models.     

基于安全与效率的交通事件下高速公路长大下坡限速值

选取冲突率和排队长度分别作为安全与效率的表征指标,通过对交通事件下车辆换道和最小跟驰安全间隙的分析,建立了长大下坡路段元胞自动机模型规则和仿真方案,得到了冲突率和排队长度随不同限速值的变化规律.根据安全与效率对限速值变化的灵敏度不同,采用加权平均方法计算最优限速值.最后,基于货车制动毂温度预测模型验证限速值对货车的适用范围.研究结果表明:三级服务水平下,平均纵坡为3％,4％,5％的长大下坡的限速值分别为60,60,50 km·h-1;四级服务水平下,平均纵坡为3％,4％,5％的长大下坡的限速值均为50 km·h-1;对于货车要进一步根据极限坡长进行判断,若实际坡长小于极限坡长,则采用仿真限速值,反之采用制动毂温度预测模型计算货车限速值.     

基于需求预测与CTM的高速公路交通事件影响范围预测

交通事件在高速公路上经常发生,其时间与空间上的不确定性,以及对上游路段和相邻国省道带来的动态衍生影响,使得提前制订具有针对性的预案难度很大.如何快速预测交通事件的影响范围以及交通管控措施的实施效果,成为高速公路应急处置管理的基础.提出基于交通需求预测与元胞传输模型相结合的技术,首先通过卡尔曼滤波算法估计和预测交通需求矩阵,并将上述交通需求加载在元胞传输仿真模型中模拟未来路网的交通运行状态,用于实时、快速预测交通事件发生后未来短时的交通拥堵发展态势.基于该技术,开发了公路网交通运行状态预测系统,通过实际数据的测试,证明该系统在公路网交通事件影响范围预测方面具有良好的精度,并且预测精度随着路网基础交通量的增大而提高.