基于改进LDA的社会化标签主题识别方法

针对社会化标签中资源之间存在独立同分布特性,并且其对应的标签资源作为资源内容的特殊语义内容,提出一种联合特征词加权-LDA(Joint Feature Word Weighting-LDA)在资源内容和标签下联合主题识别方法,从而解决资源存在的独立同分布特性以及特征词采样等问题.首先建立评论及对应标签资源在信息熵相似度条件下的潜在关系,对该潜在关系使用随机游走方法获取各组资源和各组标签的权值系数,消除资源间的独立同分布.通过加权方法加权至每个资源的特征词,形成资源特征词和标签特征词的权重值系数.在此基础上构建联合特征词加权-LDA模型,通过迭代学习方法获取社会化标签资源的隐含主题知识.通过实验表明,提出的联合特征词加权-LDA相对于其他主题模型具有更好的主题识别效果.     

农业技术创新体系带动低碳农业发展的现实困境与政策建议

如今全球的环境问题和气候变暖问题日益严重,为了能够可持续发展农业,人们逐渐开始重视发展低碳农业,把农业技术创新和推广看得越来越重要.其中农业技术创新体系包含了技术运用、技术研究和推广、技术创新、技术服务四个方面.目前我国农业技术创新对于绿色低碳农业来说还存在一些问题,比如创新体制不健全、政策制度不全面、应用主体观念弱、技术总结体系不完善、推广组织结构不正确等多个问题.因此,为了推动低碳农业的发展要以政府主导干预为中心,不断推进农业技术创新组织、加快农村土地交互改革、加强农业金融制度完善和对外合作这五个方面,从而进一步推进低碳农业发展.     

基于云理论的斜拉索可靠性评价方法

为准确评估易损难修的斜拉索的可靠性，保证行车安全舒适，提出一种基于云理论的斜拉索可靠性评估方法.首先根据拉索力学特点和常见病害，以斜拉索的运营状态应力极值、恒载索力变幅、应力幅、基频、服役时间、PE护套开裂程度及阻尼系统完好程度为指标，建立了斜拉索可靠性评估指标体系.咨询专家意见建立权重云模型，并根据泛概念树的概念扩充原理实现权重的群决策.最后将指标对各等级的平均确定度与权重云模型加权汇总，得到可靠等级确定度的云模型并以此确定最终评级.规范评估结果与拉索实际病害情况对比验证了所提方法结果的合理性和可操作性.     

L1范数下有噪信号恢复的误差估计

在压缩感知有噪信号恢复的研究中,引入新范数,获得L1范数最小化恢复的误差估计.结论只依赖于噪声本身,改进了压缩感知中已有的误差估计.     

GPU加速的图像实时分形编码

图像分形编码压缩率大且质量较高,但实时性不好,因此难以推广应用.提出使用GPU对编码进行加速的方案.以图像FW算法为基础,在CUDA规范下,使用GPU并行地对图像中所有的待编码子树同时进行最优父树搜索.实验表明,该文编码方案在保持原有算法图像解码质量的情况下,可将编码时间缩短至毫秒级,满足了实时性的要求.     

洁厕液对中华蟾蜍蝌蚪急性毒性及生长发育的影响

依据急性毒理实验方法设计实验,用简化机率单位法计算洁厕液对中华蟾蜍(Bufogargarizans)蝌蚪毒性的半数致死浓度(LC50)。设计亚急性实验(空白、7、14、28、56μL/L),研究低剂量洁厕液对蝌蚪生长发育的影响。急性毒理实验得出24、48、72、96 h的洁厕液对蝌蚪LC50为107.71、74.63、73.74、70.99μL/L。亚急性实验结果显示,实验组随着洁厕液浓度的上升,蝌蚪生长发育受到不同程度的抑制。在第10天,7、14μL/L浓度组和空白对照组中蝌蚪处于27期,28、56μL/L浓度组中蝌蚪处于26期。第20天,对照组的蝌蚪已进入37期,7μL/L浓度组处于36期,14、28μL/L浓度组中蝌蚪处于34期,56μL/L浓度组中蝌蚪处于32期。重复测量方差分析表明,洁厕液浓度和处理时间对蝌蚪体重体长有极显著影响(P<0.01)。因此,洁厕液对中华蟾蜍(Bufogargarizans)蝌蚪具有高毒性,并且抑制其生长发育。     

移动交界面流固耦合传热的数值稳定性分析

研究了交界面移动情况下流固耦合稳态传热的数值稳定性问题.考虑Dirichlet-Robin组合边界条件,用速度表征交界面的移动情况,流体域和固体域分别采用有限体积法和有限单元法进行离散及数值求解,利用Goudonov-Ryabenkii理论正则模态分析方法重点研究了交界面移动时数值方法的稳定性,最终获得了一条由耦合系数和移动速度组成的最优曲线,并且证明了当耦合系数和移动速度在这条曲线上取值时,离散的求解域能够达到最快的收敛速度及绝对的稳定性特征.为设计人员进行数值仿真时选取合理的参数提供了参考.     

Effect of Ce addition on hot tearing behavior of AZ91 alloy

A small amount of cerium (below 1.0 wt%) addition to AZ91 alloy have been investigated on the hot tearing susceptibility (HTS) at a cooling rate of 1.5Ks^?1. The HTS increased to a maximum value with a cerium addition of 0.6 wt% and then decreased to a stable status as cerium was gradually added. Due to high chemical activity, cerium into the melts can react with aluminum to form an Al₁₁Ce₃ intermetallic compound. X–ray diffraction results also confirmed the existence of Al₁₁Ce₃. The Al₁₁Ce₃ increased with the presence of the needle-like and block morphology. As cerium levels increased, the amount of Mg₁₇Al₁₂ decreased. The variations between Mg₁₇Al₁₂ and Al₁₁Ce₃ resulted in a similar normal distribution of the HTS in AZ91 alloy. The findings were further verified through the microstructure evolution and the surface morphology of fracture.     

面向同源蛋白质探测的一种新型混合深度学习模型

根据蛋白质氨基酸链探测其同源蛋白质,进而预测蛋白质的功能,是生物信息学研究领域的一个重要挑战,也是众多生物医学研究领域的基础研究内容,有着重要的科研价值和广泛的应用需求。其研究难点在于:(1)如何学习对同源蛋白质预测有效、有用的蛋白质特征信息;(2)如何更好地运用蛋白质特征信息,实现同源蛋白质的探测与识别。为了解决同源蛋白质探测与识别研究中的关键难点,本文提出一种基于混合深度学习架构的同源蛋白质探测与识别模型(HDLM-PHP)。通过采用统一的"管道式"深度学习架构,将蛋白质特征学习和探测识别统一为一个整体,提高同源蛋白质探测与识别的效能。采用多组并行的深度卷积神经网络,学习蛋白质的各种属性信息,以期获得丰富的待检测蛋白质和靶蛋白质的高级相关性特征,并通过全连接方式使用多层RBM结构融合和精炼这些相关性特征为全局相关性特征。通过统一的深度网络连接方式,以探测和识别任务为导向,学习到对于同源蛋白质预测最有效、最全面的蛋白质特征信息。在标准数据集SCOPe上,对所提模型进行性能与效率评测,结果表明:本文提出的模型能有效地学习到符合任务导向的蛋白质特征数据,提升同源蛋白质探测与识别的准确度和召回率,优于现有的模型和算法。     

基于虚拟仪器的四自由度机械手控制系统设计

基于虚拟仪器技术对四自由度机械手进行了控制系统硬件构建和设计,并且通过LabVIEW软件以其独特的图形化编程语言进行了前面板和程序框图的软件系统设计。系统实现了机械手手动控制定点抓取、搬运、放置和自动控制定点抓取、搬运以及放置等功能,用户可以通过PC机上LabVIEW软件的前面板(操作界面)进行机械手运动控制的操作。