▪ 3.1 数据过滤技术 ▪ 3.2 网络地址转换 ▪ 3.3 代理技术 ▪ 3.4 网络防火墙 ▪ 3.5 网络的物理隔离技术 ▪ 3.6 计算机系统的电磁防护

计算机病毒的防御对网络管理员来说是个望而生畏的任务。特别是随着病毒的越来越高级,情况就变得更是如此。目前,凡千种不同的病毒不时地对计算机和网络的安全构成严重威胁。因此,了解和控制病毒威胁的需要显得格外的重要,任何有关网络数据完整性和安全的讨论都应考虑到病毒

公路上正常行驶的车辆一旦操纵失控,安装在路侧的护栏就显得极为重要,可避免车辆直接冲出道路发生致命危险.波形梁护栏是最常见的一种被动防护装置,可有效抵御车辆施加的碰撞荷载.依据常规的设计思路,这种护栏可以利用波形梁板、防阻块和立柱的变形来吸收汽车碰撞所产生的能量.但与实际情况不同的是,在这一过程中忽略了地基土体对碰撞过程可能产生的影响.本文通过分别建立不考虑和考虑地基约束作用的碰撞计算模型来研究土体的贡献.在模拟过程中,分别观测货车的运行轨迹、护栏的变形和土体的变形.此外,也分析了不同部件对碰撞能量的吸收比率.与立柱接触区毗邻的土体因受冲击荷载影响,可能发生剪切失效.整个护栏系统中超过10%的系统能量实际上是由土体吸收的,常用的简化固定基模型跟实际情况有一定的出入

本文采用偏光、反光及高温显微镜的研究方法为主,并配合x射线分析和扫描电子显微镜分析等研究方法,较详细地研究了包钢高炉炉瘤中的矿物组成及其显微结构的特征。研究表明:(1)在包钢炉瘤中存在有大量的钾、钠硅铝酸盐矿物,如钾霞石(K2O·Al2O3·2SiO2)、白榴石(K2O·AlO3·4SiO2)、斜长石(Na2O·Al2·6SiO2-CaO·Al2O3·2SiO2)、氟云母(KAl3Si3O10F2-K(Fe,Mg)3AlSi3O10F2)等,还有氟硅钾石(K2SiF6)、冰晶石（Na3AlF6）、枪晶石（3Ca0·2SiO2·CaF2）萤石（CaF2）、碳酸钾（K2CO3）硅酸钾K2SiO3)、硅铝酸钾（K2O·Al2O3·SiO2）及氟化钾（KF）、氟化钠（NaF）等。研究认为钾、钠碱金属在炉内的循环富集,是高炉结瘤的根本原因。（2）除钾、钠碱金属在炉内循环富集外,同时还存在着氟的循环富集,研究认为氟对高炉炉瘤的生成起到一定的促进作用。（3）通过对高炉炉瘤以及高炉终渣矿物组成的研究证明,防止高炉结瘤最根本的措施是减少入炉原料中的碱金属含量。在当前入炉原料条件下,采用低碱度酸渣冶炼,以利在高炉终渣中生成碱金属硅酸盐矿物,提高终渣排碱率,减少碱金属在炉内的富集,已为当前生产中防止结瘤的有效措施

第一条为了从源头加强电子信息产品污染防治管理,减少电子信息产品废弃后对环境造 成的污染和其他公害,实现产品清洁生产和行业可持续发展,保障人类生命健康和财产安 全,提高资源利用效率,根据《中华人民共和国清洁生产促进法》(以下简称《清洁生产促 进法》)

国家有关法律、法规、规章 《中华人民共和国环境保护法》(1989.12) 《中华人民共和国大气污染防治法》(2000.4) 《中华人民共和国水污染防治法》(1996.5)

一、为防止危险废物对环境的污染,加强对危险废物的管理,保护环境和保障人 民身体健康,根据《中华人民共和国固体废物污染环境防治法》,制定《国家危 险废物名录》

聚酰亚胺（polyimide，PI）由于具有较好的力学性能、优异的耐化学性、良好的介电性能和高温稳定性，被认为是一种应用前景广泛的高温工程聚合物。聚酰亚胺的各类制品如薄膜、涂料、胶黏剂、光电材料、先进复合材料、微电子器件、分离膜以及光刻胶等已经被广泛应用于电子信息、防火防弹、航空航天、气液分离以及光电液晶等领域。聚酰亚胺气凝胶（PIA）是由聚合物分子链构成的相互交联的三维多孔材料，结合了聚酰亚胺和气凝胶的优异性能，使其不但具有聚酰亚胺的优异特性，而且具有气凝胶的轻质超低密度、高比表面积、低导热系数以及低介电常数等突出特点，因此聚酰亚胺气凝胶材料迅速发展成为性能优异的有机气凝胶之一，并且在航空航天、电子通讯、隔热阻燃、隔音吸声以及吸附清洁等领域展示出广阔的应用前景。鉴于该材料的这些特质，本文对聚酰亚胺气凝胶的制备方法、影响因素（溶剂效应、单体结构和固含量）以及应用进行了论述，并对聚酰亚胺气凝胶材料的未来发展进行了展望

现在应该已经建立了自己的Web应用程序可以轻松地部署它,然后坐下来休息。但是还 有些因素需要认真考虑。如果恶作剧的黑客闯入了刚刚建立的 intranet,并把职员的私人信息发 送给公司的每个职员,将会产生什么后果?必须防止这种情况发生

为了更加快捷、高效地判定边坡稳定与否，基于机器学习，融合主成分分析法（PCA）、参数调整、影响因素权重分析等，建立了一种边坡安全稳定性评价体系。研究发现，运用PCA可以在保留80%数据原信息的前提下将输入变量维度从六维降至三维，但此时模型效果有所下降；随机森林及梯度提升(XGBoost) 两种学习算法均可搭建有效的边坡安全稳定性评估模型，通过对其预测效果的对比分析，确定XGBoost为最佳评价模型。与此同时，采取卡方检验、F检验以及互信息法3种相关性检验手段，并通过计算评价因子的重要程度且加以可视化展示，明确了容重、坡高、内摩擦角以及内聚力4个内在因素的重要性，最终将评估结果与实际结合提出了边坡安全防护措施