基于SDN的校园网路径优化策略研究

软件定义网络(SDN)是一种新型网络架构,通过分离控制平面和数据转发平面,对二者进行解耦的同时实现对网络的集中管理和灵活控制.随着传统校园网规模的不断扩大,封闭的网络设备内置了过多的复杂协议,增加了管理员定制和优化网络的难度.同时,校园网内网络流量快速增长,各种新型服务不断出现,传统层次架构网络管理的工作量和运维成本在不断上升.为此,提出基于SDN的新型校园网络架构方案,Openflow交换机作为网络节点,Opendaylight作为控制器,结合改进的Dijkstra最短路径算法对校园网中数据包转发路径进行优化,以减小端到端间的延时,满足多变的用户需求,提高用户使用体验.文中利用Opendaylight控制器和Mininet网络仿真工具建立校园SDN网络模型,并通过实验仿真和数据分析来验证文中所提路径优化策略的有效性,为下一步校园网大规模设计部署SDN网络提供有力的参考.     

一种基于RIPv2的轻量级IP/SDN混合互联架构

分析了现有IP/SDN混合互联架构方案的优缺点,提出一个基于RIPv2路由协议的轻量级IP/SDN互联架构.其主要原理是将SDN网络抽象成RIPv2协议中的单个虚拟路由节点,在控制器内部实现RIPv2路由表和Openflow流表信息的转换.从RIPv2的协议角度来看,无论SDN网络内部包含多少个交换机和子网,网络报文穿过该SDN,其跳数只经过1跳.在开源控制器Floodlight上实现了该架构并进行了试验验证和性能评估.与现有架构相比,该架构不需要增加额外的协议转换设备,能够实现与传统IP网络的多出口节点互联,且具有较低的性能开销,适用于中小型园区网的IP/SDN互联场景.     

网络意见领袖的形成及其治理

网络意见领袖是伴随互联网的产生而出现的一种新的社会个体或群体。网络虚拟社区的形成、民意表达机制的缺乏和网民多元化的需要是网络意见领袖产生的重要条件。网络意见领袖既可以成为沟通的纽带，化解负面信息带来的危机，也可以成为沟通的障碍，制造新的危机。因此，网络管理部门要加强对网络意见领袖的管理和监督，引导网络意见领袖在和谐的网络环境建设中发挥积极作用。     

基于TinyOS无线传感器网络的农业环境监测系统设计

针对传统农业环境监测系统的局限性,设计了一种基于无线传感器网络的农业环境监测系统,给出了农业环境监测系统的体系结构,重点设计了使用MSP4300和CC2420芯片的传感器节点硬件结构和基于TinyOS操作系统构架的软件流程,系统可以对目标监测区内的温度、湿度、光照度等农业环境信息进行实时监测、可靠传输.解决了传统农业环境监测中存在的问题,为无线传感器网络应用于农业环境监测做出探索性研究.     

多媒体网络翻译中译者能力的培养模式研究

随着翻译活动的不断发展,译者的翻译能力成为翻译研究中的重要话题.译者翻译能力的重点是分析原文并重建原文功能的一种能力.这要求译者自身具备一定的知识素养和翻译实践能力,包括跨文化交际能力和语言创造能力等.译者能力是一种职业能力,是翻译能力的核心.在多媒体网络翻译的环境下,网络技术在翻译活动中已得到广泛的使用,新的翻译方式突破了传统翻译模式,为翻译事业带来了新的发展契机.这一网络技术环境下,如何有效提高译者的翻译水平,成为翻译工作者所关心的问题.本文探讨了多媒体网络翻译的创新性和局限性,并对如何在多媒体网络翻译中对译者能力进行培养进行了研究并提出了建议.     

Sybil攻击防范算法研究

针对无线传感器网络 Sybil攻击的安全性威胁问题，分析了其攻击原理和现有的防范算法.提出了一种分散式防范算法，分别采用测量一致性、测量与计算一致性2种方法对攻击节点进行检测.该算法改变了传统集中式防范算法的思路，并能滤除攻击生成的虚节点.仿真和实验结果表明，该算法对Sybil攻击有很强的针对性，能达到99%的虚节点滤除率，并且有很好的鲁棒性.     

气象网格环境下大数据的端到端传输机制研究

以八个区域中心建立气象网格计算环境（CMAGrid），有效整合利用各区域中心现有的高性能计算资源，以提高气象行业资源利用率和气象作业运行效率。气象作业运行过程中的输入和输出都需要在各区域中心之间进行数据传输，大量的气象数据文件较大，因此，在CAMGrid环境下实现高效的气象大数据传输是个值得研究的课题。本文重点研究CMAGrid环境中各区域中心间端到端的气象大数据的高效传输机制。在气象网格环境搭建的基础上，根据气象大数据的特点，分析影响大数据传输效率的关键问题，基于缓冲区、数据切分、多路并行传输等机制研究一种大数据的端到端高效传输机制，有效利用现有的网络带宽，以提高气象骨干网环境下的数据传输能力。     

基于RMAU-Net网络模型的高分影像耕地提取

针对传统全卷积神经网络无法实现高分影像耕地精确提取的问题，以高分二号遥感卫星影像为数据源，采用融合残差结构和多种注意力机制的改进U-Net网络模型（RMAU-Net网络模型）对研究区的耕地进行精细提取。使用耕地样本对RMAU-Net网络模型进行训练，并用训练后的网络模型对测试集影像中的耕地进行提取。为了验证RMAU-Net网络模型提取耕地的效果，选取DeeplabV3+、PSPNet、UNet 3种传统的全卷积神经网络模型与RMAU-Net网络模型进行对比分析。结果表明，RMAU-Net网络模型提取的精确率、召回率、交并比、F1 Score分别为90.36%、90.78%、82.57%、90.57%。与DeepLabv3+、PSPNet和U-Net网络模型相比，RMAU-Net网络模型效果最佳。RMAU-Net网络模型为耕地精细提取提供了新的思路与方法，为农作物面积监测和产量估算等实际应用提供基础数据支持。     

主动网络体系结构及安全问题

本文介绍主动网络的体系结构,并通过主动网络的体系结构,分析了在这种网络体系结构下的安全问题,并引入了相应的安全策略机制,对主动网络的安全问题进行了探讨.     

浅谈语用偏离对网络新生语言的影响

语言是社会成员之间相互交际、思维的工具,网络语言则是近些年来伴随着网络的迅速发展而新兴的一种有别于传统平面媒介的语言形式,语用偏离是一种言语表达手段,语用偏离具有超越于字面意义、文学审美和情感美的功能,语用偏离对网络新生语言具有重要的影响.     

Root characteristics and yield of rice as affected by the cultivation pattern of strong seedlings with increased planting density and reduced nitrogen application

To address the relationships between the amount of nitrogen fertilizer application and the yield of double cropping rice systems, we investigated the effects of a cultivation pattern of strong seedlings with increased planting density and reduced nitrogen application (SDN) on the morphological and physiological characteristics of double cropping rice. Our results indicated that the effects of SDN on the morphological characteristics of the single plant roots of double cropping rice were not significant, but the morphological characteristics of the population roots were largely different. Specifically, SDN significantly increased the morphological indexes of the root population such as root fresh weight, root volume, root number, root length and root dry weight. The effects of SDN on the total root absorption areas and root active absorption areas of the single plants were non-significant, but it dramatically enhanced the total root absorption areas and root active absorption areas of the plant population during the tillering, heading and mature stages. In addition, SDN significantly increased the root bleeding intensity and elevated the soluble sugar and free amino acid contents of root bleeding sap. Compared to the traditional cultivation pattern (CK), SDN significantly increased root bleeding intensity at the heading stage by 4.37 and 8.90% for early and late rice, respectively. Meanwhile, SDN profoundly enhanced the soluble sugar contents of root bleeding sap by 12.85 and 10.41% for early and late rice, respectively. In addition, SDN also significantly enhanced free amino acid content of root bleeding sap by 43.25% for early rice and by 37.50% for late rice systems compared to CK. Furthermore, SDN increased the actual yield of double cropping rice mainly due to the higher effective panicle number and the larger seed-setting rate. The actual yields of early rice under SDN were higher than CK by 9.37 and 5.98% in 2016 and 2017, and the actual yields of late rice under SDN were higher than CK by 0.20 and 1.41% in 2016 and 2017, respectively. Correlation analysis indicated that the significant positive correlations were observed between the majority of the root indexes and the actual yield across the four different growth stages.     

基于虚拟化环境下的网络安全监控技术应用

在某大型国企的数据中心虚拟化环境背景下，分析虚拟化与云计算安全在网络接入层的“虚拟以太网交换机”（Virtual Ethernet Bridge，VEB）技术在目前的实现方式中的优缺点，研究业界为解决其不足之处所提出的相关方案，阐述采用基于新型网络架构“软件定义网络”（Software Defined Network,SDN）中OpenFlow框架的可行性,提出采用该框架下的Open vSwitch开源技术来实现虚拟网络隔离、QoS配置、流量监控以及数据包分析等虚拟化网络安全监控工作的应用思路。本研究在虚拟网络交换的数据转发与安全控制的解耦、网络安全服务的独立和虚拟网络的安全控制等方面具有创新性，为采用虚拟化和云计算技术的信息系统在接入安全方面提供了参考价值。     

网络药理学方法研究石菖蒲治疗神经退行性疾病的作用机制

目的 从系统水平研究石菖蒲治疗神经退行性疾病的有效成分和作用机制。方法 采用计算机网络药理学方法,从中药系统药理学数据库中筛选石菖蒲治疗神经退行性疾病的活性成分,并构建药物-靶标-疾病网络。结果 通过网络药理学方法筛选出石菖蒲活性成分20种,显示该中药化学成分和作用靶点与阿尔茨海默病、抑郁症和帕金森综合征等神经退行性疾病之间存在一定的联系。结论 通过网络药理学方法构建的石菖蒲网络可以将该中药化学成分的聚类、差异以及有效成分与相关靶标及疾病的复杂分子作用机制可视化。     

观测权的优化

本文研究了观测值配置对未知数方差——协方差矩阵的影响,用纯解析方法设计已确定控制点位置的平面控制网或高程控网的观测权的优化方案。不仅适用于新设计的各类型控制网,也适用于各种类型的旧网改造。方法是具体的,所得到的结果是唯一的,而且能在各类型计算机程序中实现,并附算例。     

面向农业监控的动态无线传感器网络路由算法

无线传感器网络在农业生产的信息采集、处理和远程控制等方面有广阔的应用前景,目前已有的路由算法存在不支持动态网络,或没有考虑移动式基站等问题.提出基于簇的动态的层次型路由算法,算法支持传感器节点和基站的移动性,采用时分多路访问和活动/睡眠机制,以资源丰富的驱动装置作为网关节点管理簇内移动,为农业生产提供更实用的监测方案,仿真结果表明,该算法具有较低的网络能耗.     

未知非线性动态系统神经网络模型在线识别

神经网络为未知非线性动态系统的建模提供了一条新途径。本文探讨了只用单个隐含层的前向神经网络对未知非线性动态系统的识别。只要动态系统输入输出可测量，未知非线性动态系统就能在线识别。在线识别算法依据性能函数在输出空间最优原则导出，有别于常规的BP算法。求解速度快，适合于在线识别。仿真实例进一步表明，采用神经网络建立未知非线性动态系统的在线模型具有可行性。     

基于网络药理学黄精抗炎活性成分及作用机制研究

黄精属百合科黄精属，性味甘甜，食用爽口，具有重要的药用和食用价值。为探讨黄精抗炎可能活性成分及作用机制，借助TCMSP数据库筛选黄精活性成分，利用Pharmmapper和Uniprot数据库查找黄精活性成分靶点基因，借助GeneCards和MalaCards数据库筛选人体炎症相关基因，取交集获取黄精抗炎潜在靶点；在Metascape数据库进行GO富集和KEGG通路注释；使用Cytoscape3.6.1软件构建黄精抗炎潜在靶点的“成分-靶点-通路”网络图，STRING数据库构建PPI网络图。共筛选出(+)-丁香树脂醇-O-β-D-葡萄糖苷、中华在线1、甲基原纤细薯蓣皂苷、西伯利亚蓼苷A、3’-甲氧基大豆苷元、β-谷甾醇等12个潜在活性成分和ALB、EGFR、MAPK1、CASP3、ESR1等65个黄精抗炎潜在靶标，生物信息学富集分析中筛选出46个GO条目和13条KEGG通路，主要涉及Pathways in cancer（癌症的途径）、Prostate cancer（前列腺癌）、IL-17 signaling pathway（IL-17信号通路）、Hepatitis B（乙型肝炎）通路。该研究揭示了黄精抗炎多成分、多靶点、多通路的作用机制，为黄精抗炎机制研究和后续试验研究提供依据。