基于标识符的堆对象Use-After-Free漏洞检测

来源 :南京理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zoufan20007
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以我国西北某地高放废物实验室场址裂隙花岗岩岩体渗透性为研究目标,基于Matlab编译三维离散裂隙模型生成程序以及多尺度管网模型。通过在现场的实测岩体露头数据,经参数统计分析,结合节理面部分组合形态,编写程序进行三维离散裂隙网络模型建模及参数修正的生成。采用等效管网模型计算各均质区的模型渗流特征,并得到相应的渗透张量以及渗透主值、主方向。以各方向等效渗透系数为对象,以渗透张量主方向为径向拟合渗透张量
我国混凝土结构建筑保有量巨大,裂缝是混凝土结构的常见病害之一随之,对建筑结构进行长期有效的健康监测十分重要,但传统检测方法无法满足大量的建筑结构检测任务。本文通过Python语言编程,运用数字图像处理技术,研究了利用二维码标识测量建筑结构表面裂缝参数的算法,论文主要研究成果如下:本文将一种基于Delaunay三角剖分的裂缝骨架提取算法应用到建筑结构裂缝图像处理中,针对三角剖分过程中出现的干扰三角形
当前,移动机器人避障方法存在着硬件成本高、算法过于复杂,特征匹配不准而难以有效感知障碍物等问题。相比传统的机器人避障算法,基于深度学习的自主避障算法,避免了手动提取障碍物特征算法中提取特征的繁琐,同时提高了图像处理的精度以及速度,这也使得移动机器人系统具有端到端的输出能力,使避障更加智能化,同时降低了硬件成本。基于此,为使机器人能够高效智能的进行避障决策,可靠灵活的避让障碍物。本文利用深度学习技术
无人驾驶车辆近年来成为研究的热点,对于无人车来说,环境感知是车辆可靠运行的关键。不同于无人机,无人车面临的地形环境更为复杂、障碍物类型不固定、不确定因素更多。在野外环境中,意外驶入水坑、泥潭等地形可能导致无人车直接抛锚,造成不可估量的损失。因此,准确检测道路中的水体具有重要现实意义。本文针对道路场景下水体检测问题的特点,依靠水体的物理特性和深度学习的强大学习能力,开展了以下三个方面的研究:(1)提
半导体光催化技术是一种绿色、高效的技术,可以应用于去除水体中残留的有机污染物。在各种半导体催化剂中,MoS2由于其突出的热稳定性以及化学稳定性已被广泛应用于光催化等领域,但是仍有一些缺点影响其光催化效率。为了提高光催化效率,本文以助催化剂MoS2为主体材料,通过与其他光催化材料复合对其进行功能化改性,实现MoS2系列材料对有机染料的高效去除。并通过X射线衍射(XRD),扫描电子显微镜(SEM),紫
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为实现国家电力体制的改革,实施智能电网战略,需要采用巡检机器人来对变电站环境进行自动化的全面巡检,从而提高巡检的效率、质量和安全性。因此,本课题对国内外现有的巡检机器人产品及其关键技术进行调查研究,提出了一种全天候和多地形适应、同时具备自主运动功能、信息采集功能的变电站巡检机器人结构和控制系统设计方案。并对其进行了机械结构设计、越障稳定性分析、硬件选型、控制软件设计。并生产出了样机,完成了实验调试
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