PKI数字证书在WEB系统中的安全应用

本文主要对加密和身份认证技术进行了简要分析,并就如何利用证书解决WEB应用中 的信息对传输的保密性、完整性和不可否认性以及用户身份认证问题提出了安全解决 方案。     

明代军事地理研究概述

军事地理是谋兵布防的平台。明代被迫在南北两条战线作战：北部沿长城一线防御少数民族南下；东南沿海抗击倭寇入侵。因此，明代格外重视军事地理的研究，研究成果丰硕，著述很多。概述明代军事地理研究成果，不仅是回顾历史，而是借鉴经验。一些著作中提出的御敌方略至今有参考价值。     

冻土器的快速修复及改进

冻土器观测是地面气象观测项目之一.虽经多年使用,但至今仍没有改进.各站在冬季的观测使用中,最普遍出现的故障是内管中的铁链中断,中断后的链子堆积在冰柱上端而无法确定冻土刻度.冰柱稍短时,由于铁链堆积重量大造成冰柱整体下滑,出现记录失真.因此,发现铁链中断时,要及时修复.下面介绍快速修复冻土器的方法及改进措施.     

福州地热XG3深井应用气举反循环施工技术

介绍了福州地热XG3深井采用气举反循环施工技术的实践过程和应用效果。     

离散裂隙渗流方法与裂隙化渗透介质建模

流体渗流模拟的连续介质方法通常适用于多孔地质体，并不一定适用于裂隙岩体，由于裂隙分布及其特征与孔隙差异较大。若流体渗流主要受裂隙的控制，对于一定尺寸的裂隙岩体，多孔介质假设则较难刻划裂隙岩体的渗流特征。离散裂隙渗流方法不但可直接用于模拟裂隙岩体非均质性和各向异性等渗流特征，而且可用其确定所研究的裂隙岩体典型单元体及其水力传导（渗透）张量大小。主要讨论了以下问题：（1）饱和裂隙介质中一般的离散流体渗流模拟；（2）裂隙岩体中的REV（典型单元体）及其水力传导（渗透）张量的确定；（3）利用离散裂隙网络流体渗流模型研究裂隙方向几何参数对水力传导系数和REV的影响；（4）在二维和三维离散裂隙流体渗流模型中对区域大裂隙和局部小裂隙的处理方法。调查结果显示离散裂隙流体渗流数学模型可用来评价不同尺度上的裂隙岩体的水力特征，以及裂隙方向对裂隙化岩体的水力特征有着不可忽视的影响。同时，局部小裂隙、区域大裂隙应当区别对待，以便据其所起的作用及水力特征，建立裂隙化岩体相应的流体渗流模型。     

MAPGIS管网开发平台的设计

设计了一个通用的管线信息系统开发平台。该开发平台构筑于大型GIS基础软件MAPGIS之上，具有完备的数据模型，强大的数据包容能力。采用多层次体系结构，包含网络数据管理与网络分析、管网工作区管理、专业管网工作区管理、管网工程管理、管网实用服务工具包、管网管理类库和控件库等多个模块。该开发平台同时支持API和组件接口，二次开发便利灵活，可以较好地满足管网应用系统的。在该平台基础上已开发出多个成功的管网信息系统，证明它具有广泛的应用前景。     

微波作用下化学助剂在细粉煤脱水中的应用研究

探讨了在微波加热条件下加入表面活性剂和溶剂油等有机溶剂对脱水效果的影响，力求找出其中的脱水规律。结果表明：微波脱水效果明显，同时，表面活性剂能够大大降低滤饼含湿量，而且非离子表面活性剂的效果比阳离子、阴离子好，柴油也能促进粉煤的脱水。     

中原地区M≥6级地震后的减(增)震效应

通过对中原地区1500年－2000年所有19次M≥6级地震后空间图像的分析，初步认为M≥6级地震发生后平均63年内，在距原震中平均176km内无M≥5级地震发生，全部19次震例均呈现出内部减震效应，而在其外围出现地震增强的活动图像特征，增震效应对应率为72％。这种强震后的减（增）震效应，不仅对地震危险性分析，而且对1年尺度以上的地震趋势预测均有一定的意义。     

Fuzzy neural network models for liquefaction prediction

Integrated fuzzy neural network models are developed for the assessment of liquefaction potential of a site. The models are trained with large databases of liquefaction case histories. A two-stage training algorithm is used to develop a fuzzy neural network model. In the preliminary training stage, the training case histories are used to determine initial network parameters. In the final training stage, the training case histories are processed one by one to develop membership functions for the network parameters. During the testing phase, input variables are described in linguistic terms such as ‘high’ and ‘low’. The prediction is made in terms of a liquefaction index representing the degree of liquefaction described in fuzzy terms such as ‘highly likely’, ‘likely’, or ‘unlikely’. The results from the model are compared with actual field observations and misclassified cases are identified. The models are found to have good predictive ability and are expected to be very useful for a preliminary evaluation of liquefaction potential of a site for which the input parameters are not well defined.