O-C3N4/Ag2O p-n异质结光催化剂增强可见光降解有机物

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为降低传统g-C3N4/Ag2O复合光催化剂的制备成本,提高催化效率,通过原位沉积法,以三聚氰胺和β-环糊精为原料,制备了不同质量比的O-C3N4/Ag2O复合光催化剂,并利用SEM、TEM、XRD、FT-IR、PL、UV-vis等手段分析催化剂的形貌、结构和光学性质。通过考察所制备催化剂在可见光下对甲基橙和诺氟沙星的光降解性能确定其光化学性能。结果表明:O-C3<
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由于全球卫星通信系统信道完全开放、天地一体化组网等,导致其通信安全保障面临严峻挑战。而物理层内生的安全机制能够保障卫星通信安全,有效地防止信道窃听。结合天地一体化组网,构建了同时存在地面窃听基站和窃听卫星场景的卫星通信系统安全性能分析框架。基于瑞利衰落信道和Shadowed-Rician衰落信道,分别建立了两类窃听者的窃听模型;考虑窃听者采用不共谋策略和共谋策略,分别推导出了两种窃听策略下该系统的平均安全容量和安全中断概率的解析表达式,以评估系统的物理层安全性能。仿真结果表明,提高发射功率能够保证在安全中
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由于现有的大多数跨模态哈希方法未能有效地探究不同模态数据之间的相关性以及多样性,导致检索性能不尽如人意。为了克服该问题,提出一种简单而有效的深度跨模态哈希方法——深度共性保持哈希,可以在简单的端到端网络中同时学到模态共享表示和模态私有表示,并生成对应模态的判别性紧凑哈希码。与现有的基于深度的跨模态哈希方法相比,所提出的方法的模型复杂度和计算量几乎可以忽略不计,但是获得了显著的性能提升。在三个跨模态数据集上的大量实验结果表明,该方法优于其他当前最先进的跨模态哈希方法。
网络流量的加密传输是互联网的发展趋势之一,而加密流量中的恶意流量识别是维护网络空间安全的重要手段。识别恶意流量需要将加密流量进行密/非密、应用程序以及加密算法的细粒度区分以提高识别效率,再将不同精细度区分后的流量经过预处理后转化为图像、矩阵和N-gram等形式导入机器学习训练模型中进行训练,实现良性/恶意流量的二分类以及多分类。基于机器学习的识别效果严重依赖于样本数量和质量,同时无法有效地应对整形和混淆后的流量,而基于密码学的恶意流量识别技术通过深度融合可搜索加密技术、流量审查机制和可证明安全模型,在加密
针对当前位置隐私保护方案安全和效率问题,提出一种面向移动终端的K匿名位置隐私保护方案。首先在匿名区域选取2K个合理假位置,然后根据位置熵,从中筛选出K-1个较优位置,进而达到更优匿名效果;采用安全高效的不经意传输协议,避开了传统方案对可信匿名中心的依赖,提高了方案效率;同时可实现一次查询多个兴趣点的需求。安全分析表明,该方案满足匿名性,抗重放攻击和不可伪造性等安全特性。仿真结果显示,该方案具有更高的执行效率和隐私度,并具有较低的通信开销。
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针对神经网络语音增强算法因特征选取不能全面表示语音非线性结构导致语音质量较差的问题,提出一种动态特征联合新掩模优化神经网络语音增强的方法。首先,提取带噪语音的3种特征并进行拼接以得到静态特征,后求一阶、二阶差分导数,捕捉语音的瞬息信号,融合成动态特征,动静结合完成特征内部互补,减少语音失真。其次,为了使增强语音的可懂度和清晰度同时达到最好,提出一种新的自适应掩模,它既能自适应调整语音、噪声的能量比例,又能自适应调节传统掩模和平方根掩模的比例;并用Gammatone通道权重修改每个通道内的掩模值,模仿人类听
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