模拟研究和设计高强度低生热聚合物复合材料

利用分子动力学模拟方法研究聚合物复合材料中填料分布、聚合物链性质和体系微观结构对力学强度和动态滞后生热性能的影响.研究结果表明,提高填料分散程度和减少聚合物链末端数量都能有效降低聚合物复合材料的动态滞后生热,聚合物复合材料的力学强度和动态滞后生热随分子链刚性的增加而增加.但是,刚柔嵌段共聚体系的力学强度,在高拉伸状态下,甚至会优于全刚性聚合物体系.在前述研究基础上,笔者设计了一款以填料颗粒为交联点、刚/柔环状链段互穿的三维网络结构复合体系.研究结果表明,新型复合材料与传统聚合物相比,力学性能最高提升640％,生热性能降低40％.模拟研究结果期望能为分析聚合物复合材料的生热机制、设计兼具高力学强度和低生热性能的聚合物复合材料提供理论指导和新的思路.     

海量用户评论在APP更新设计中的参与作用挖掘

APP市场上用户发表的评论包含着对APP软件研发团队的有用信息,尤其是软件功能请求以及具有特定应用的用户体验内容,可以应用到APP软件的版本更新设计中.为了研究海量用户评论在APP软件更新和重新设计中的参与作用,本文提出一种基于词向量表征的句向量相似性计算模型,它可以用于度量来自更新日志文本和用户评论文本中的句子的相似性.然后,本文提出了APP产品的“更新日志-用户评论”匹配算法将不同语义匹配结果划分到不同的数据集.基于真实的APP市场上采集的海量APP软件升级日志数据和用户评论数据的实验证明了本文提出方法的有效性.研究结果还发现:APP开发团队对于用户评论内容的采纳不到20%,而且采纳的内容主要集中在APP软件功能方面.用户评论中众多内容指向企业的营销活动问题,这部分内容由于研发团队在企业运营中的管理角色所限,很少能够顾及.     

高等职业教育产教融合政策工具 分类及优化路径--基于2010—2019年国家政策文本的量化分析

产教融合是现代职业教育体系构建的重要内容,政府应采取有效的政策工具加以推进。基于政策工具分类视角,将我国国家层面颁布的高等职业教育产教融合政策划分为供给面、需求面和环境面3类政策工具。通过对2010—2019年69份313条政策文本的量化分析,可视化展示3类政策工具占比情况。结果显示:供给面政策工具占据主导地位,需求面政策工具功能彰显,环境面政策工具作用稳定,但也存在供给面政策工具投入长、压力大,需求面政策工具引导多、示范少,环境面政策工具执行力不足、落地难等问题。“十四五”时期,需要以精准改革为核心完善供给面政策工具,借助其示范性引领作用促进产教双方深度融合,打破组织性壁垒,加大环境面政策执行力度。     

基于正交层次分析法的质检数据语音识别效率改善方法研究

为提高语音识别技术在质检数据记录中的效率问题,基于正交层次分析法建立效率评价模型.应用正交试验确定影响质检数据语音识别效率的影响因素及其影响程度;基于层次分析模型进一步分析得到各影响因素的权重;通过正交层次分析定性与定量相结合对比实验数据,得到质检数据语音识别效率改善的具体方法.实验结果表明改进后的方法可使质检数据语音识别效率提升超过45％.     

基于区块链技术的生鲜农产品溯源研究

为探究区块链技术在生鲜农产品流通过程中如何保障质量安全,利用演化博弈方法探究监管部门与生鲜农产品生产商关于生鲜食品质量安全溯源博弈过程.构建监管部门与生鲜农产品生产商的质量安全溯源的博弈支付矩阵,并进一步确立质量安全溯源的复制动态方程.通过对二维复制动态系统进行求解初步得到系统的平衡点,再分析平衡点的局部稳定性情况.结果显示,当生产商生产质量安全生鲜产品的收益大于生产不安全生鲜产品的收益时,双方博弈将最终演化到理想状态(1,0),即生产商将生产质量安全的生鲜农产品而监管部门选择不监管.由此可知,当生产商生产质量不安全的产品会获得更多收益时,监管部门可以采取罚金的方式来规范生产商安全生产.     

Steganalysis of neural networks based on parameter statistical bias

Many pretrained deep learning models have been released to help engineers and researchers develop deep learning-based systems or conduct research with minimall effort. Previous work has shown that at secret message can be embedded in neural network parameters without compromising the accuracy of the model. Malicious developers can, therefore, hide malware or other baneful information in pretrained models, causing harm to society. Hence, reliable detection of these vicious pretrained models is urgently needed. We analyze existing approaches for hiding messages and find that they will ineluctably cause biases in the parameter statistics. Therefore, we propose steganalysis methods for steganography on neural network parameters that extract statistics from benign and malicious models and build classifiers based on the extracted statistics. To the best of our knowledge, this is the first study on neural network steganalysis. The experimental results reveal that our proposed algorithm can effectively detect a model with an embedded message. Notably, our detection methods are still valid in cases where the payload of the stego model is low.     

噪声下基于耳蜗基底膜分频特性的声源定位

在人与人交流中,人耳能很好地定位出周围声音的位置,而在声源定位技术里,基于传统麦克风声源定位在噪声环境下无法精确地定位出声源.根据人耳能准确地辨别出声源这一特性,提出一种在噪声下基于人耳耳蜗基底膜分频特性的声源定位方法.该方法是利用多个麦克风对声源信号进行采集,将采集到的信号通过基底膜滤波器进行滤波、除去与声源无关的噪声,运用空间映射互相关方法对声源进行定位.该方法所定位出的声源位置比传统声源定位技术所定位的位置误差小、精准度高.实验结果表明,噪声环境下基于耳蜗基底膜分频特性的声源定位比基于传统麦克风声源定位技术更接近声源的真实位置;噪声环境下基于耳蜗基底膜分频特性的声源定位具有更高的精度与更好的鲁棒性.     

基于纠删码的低时延卫星时隙ALOHA接入方式

对时隙ALOHA(slotted ALOHA,SA)进行卫星接入的冲突问题进行分析,提出了一种基于纠删码的时隙ALOHA接入方式.该方式将突发数据等分并以包为单位编码,使生成的编码包序列能够通过纠删功能恢复冲突数据包,以实现容忍时隙冲突、缩短接入时延的目的.针对编码策略选取的问题,研究了定长编码策略和喷泉码策略对接入性能的影响.仿真结果表明,基于纠删码ALOHA能有效改善用户接入的时延性能,且喷泉码策略和定长编码相比,性能更为优良.     

恒压荷载下混凝土柱高温性能测试方法

混凝土构件在火灾中的高温耐火性能对建筑结构的安全性具有重要意义.根据混凝土柱构件在火灾中承受恒压荷载和高温双重作用的特征,设计出一种混凝土柱高温性能测试方法:将混凝土柱置于恒压荷载下,对其进行加热并恒温,测试加热至不同温度的混凝土构件的性能变化.根据混凝土柱在加热过程中的初始爆裂温度、高温后的爆裂程度、裂缝形态和力学性能等指标,评价其高温耐火性能.通过对3组高强混凝土棱柱体进行测试,结果表明:该方法能反映出受压混凝土柱构件的耐火性能,并且具有对测试仪器要求不高、测试方法简便和结果可靠的特点.     

面向动态时间弯曲距离的灰关联聚类方法研究

灰色关联聚类是灰色系统分析的重要研究领域.现有的灰关联聚类方法在处理不同长度序列数据时,通常采用补齐或删除数据方式进行处理,增加了系统的不确定性.在动态时间弯曲距离基础上,提出了一种新的灰关联聚类方法,通过计算序列间距离矩阵的最短路径来度量相似程度,最终完成序列的灰关联聚类.该方法无需对序列数据进行人工干预,具有更强的鲁棒性.实验结果表明,在处理不同长度数据序列时,聚类结果更为准确.