不同理化因子组合对长春花悬浮培养的研究

实验研究了不同种类、不同浓度的植物生长调节物质组合和其他四种理化因子对长春花悬浮培养细胞生长的影响。以前的实验结果表明：单因子以2,4-D效果最好。其中以2,4-D的最佳浓度为0．5mg/L。而本次实验的结果表明：组合因子比单因子更有利于细胞的生长,以0．5mg/L NAA 0．5mg/L 2,4-D 2．0mg/L 6-BA为最佳。在其它的四种理化因子中,1/2MS、MS和B5培养基有利于细胞的生长。蔗糖的最佳浓度为30g/L；葡萄糖在研究范围内随着浓度的增加,生长速度也在增加。最适于长春花的PH值为5．0-5．4。     

新一代分布式入侵检测系统机制

目前一些网络攻击技术已能突破防火墙系统，而入侵检测系统可以弥补防火墙的不足，因而得到了很快发展。介绍了新一代入侵检测技术，研究了分布式入侵检测系统的体系结构，并分析了协同在入侵检测中发挥的重要作用。最后展望了当前入侵检测系统的研究内容和发展方向。     

企业网如何防止IPC$入侵

IPC$入侵现象在企业网中已经越来越常见。企业网中非法IPC$入侵产生的原因，是用户缺乏安全意识，对口令安全不够重视，缺乏口令保护，弱口令和空口令现象严重等所致。只要重视使用安全，修改注册表，设置复杂的密码，加装防火墙等，就可防止IPC$的入侵。     

铁路入侵运动目标实时检测技术

针对铁路场景下入侵异物的特点,采用智能视频技术,对监控视频图像序列中入侵运动目标检测方法进行研究．提出基于参考点的“相对背景差分法”、基于目标特征的跟踪算法和基于透视规律的目标分类方法,实现对多目标场景运动目标的实时检测识别。典型场景实验结果表明：上述算法实现了铁路入侵运动目标的高效检测,与基础背景差分法相比,误检率和漏检率分别减小了24．56％和54．17％;与基于区域的传统目标跟踪方法相比,误匹配率和漏匹配率分别减小了64．78％和22．58％,且算法具有较强的实时性和鲁棒性。     

一种全部属性聚类和特征属性聚类相结合的无监督异常检测模型

为提高无监督异常检测系统的检测率、误报率和检测效率,将数据集划分为不同的服务集,然后对每个服务集数据包进行全部属性聚类和部分相关属性聚类(即特征属性聚类)并比较训练结果,取其中训练性能较优的方法建立对该服务的检测模型。检测实验表明,本文模型的检测率达到99.21%,误报率降低到2.2%。与不加服务划分的模型相比,本文模型的训练时间和检测时间分别降低为相应模型的21.17%和21.98%。与其他检测算法的比较结果也表明,本文模型在检测率和误报率方面具有更优的性能。     

视频分析功能设计方案及实施

<正>视频分析技术已应用于青藏、京津、合武等线路视频监控,为了使视频分析性能达到最佳,在工程设计阶段,应当考虑视频分析的因素,以便为视频分析算法提供良好的工作条件,发挥其最大的优势。工程实施中,除针对不同应用场所选择不同应用算法之外,还必须根据具体需求     

平西高速公路植被限制因子及恢复措施

平西高速公路是青海省第一条高速公路，加之它地处高原，沿线的生态环境脆弱，如果不及时恢复生态，非常容易导致生态系统逆向演替，导致土壤沙化，因此采取恰当措施植被恢复非常必要。本文通过分析该路域影响植被恢复的因子，认为最主要的限制因子是土壤和水分供应，并通过实践探讨平西高速公路路域内克服该问题的措施，首先选择适宜的植物类型，其次通过建植和管护减轻土壤中的有害物质对植物的危害，延长苗木的生长年限。     

图像识别技术在BIM运维管理中的应用研究

针对当前铁路运维管理中利用BIM技术构建的运维管理平台,提出基于图像识别技术维护日常运维的应用方案:将图像识别技术和BIM技术结合应用到运维管理的信息化系统中,通过对比不同的识别技术,提出了应用YOLOV3更新设备状态信息的方法,以提高运维管理工作的效率和质量。