基于关键用户的非均衡热传导与物质扩散算法

物质扩散和热传导算法作为2个经典的基于网络结构的算法被普遍用于信息过滤.然而，现有的算法将所有的用户等同看待，没有区分不同用户的贡献，也没有移除恶意用户，从而导致性能不理想.针对这一问题提出基于关键用户的非均衡热传导与物质扩散算法（core-UHM），用以解决教育资源库中的高质量资源检索问题.算法的背后思想主要是基于信息领域中的帕累托法则，也即是20%的用户主导着整个系统中80%的交互.基于关键用户不仅能够保证资源的质量，同时也大大节省了计算开销.通过在真实的学术搜索日志数据集上的实验，证明了算法的有效性.     

遗留资源再回收顶板运动及压力显现特征

为分析遗留下分层开采时再生顶板的运动规律及矿压显现特征,以北皂煤矿油页岩分层下行开采为背景,结合前期研究中建立的下分层再生顶板碎裂结构模型及其分带特征,通过改进传统的相似材料配比构建了下分层再生顶板碎裂结构相似材料试验模型,并对下分层开采中的顶板运动、支承压力分布及支架受力特点进行了研究.结果表明:受二次采动影响,再生顶板垮落岩块碎胀系数较小,压实程度较好.上、下分层采高接近情况下,下分层工作面支承压力影响范围及峰值均小于上分层,分别为上分层的38%和51%;下分层支架受力为上分层的91.6%;下分层采出后顶板中不规则冒落带及规则冒落带高度均增加至采前的3倍;裂隙带高度增加为采前的1.6倍.为类似条件的下分层采场设计、支架选型提供依据.     

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.     

基于用户偏好的最优路径搜索

本文研究基于用户偏好的最优路径搜索,在预算约束下寻找一条满足用户偏好即关键字和权重偏好的最优路径.此研究问题是NP-hard.为了高效地解决这类查询问题,本文提出新的索引建立方法,在查询阶段利用索引结构过滤出候选节点集.另外,提出基于A*的路径搜索算法来做路径查询,并利用几个有效的剪枝策略加快算法的执行速度.在两个真实的签到数据集上的实验结果证明了本文提出方法的有效性.当预算时间设置为4～7h时,与已有最好的PACER算法相比,本文的路径搜索算法消耗的查询时间更短.     

无约束优化的过滤器线性搜索

构造了一种求解无约束优化的过滤器线性搜索的新方法,结合了过滤器算法的思想,其搜索方向由牛顿法产生。在新的迭代点产生时,采用过滤器算法的原则来判断该点是否被接受。并且在合理的假设下,全局和局部是二次收敛的。     

睡觉减肥法靠谱吗

正什么都不用做,躺着睡觉就能减肥?这对于想要拥有苗条身材的懒人们真是个好消息。在网上搜索"睡觉减肥法",就会看到有关的介绍铺天盖地。但从科学的角度分析,越睡越瘦究竟是真是假呢?通过查阅文献,的确能在睡眠缺乏和肥胖之间发现千丝万缕的联系。社会上的问卷调查和实验室研究的统计数据中都能找到     

南京小伙刘维超 研发出“生命信号笔”用于空难搜索

正刘维超,1985年生,地地道道的南京人。2013年底,他和他的南京小伙伴们,在浦口南工大科技园建了一个"螃蟹实验室"。虽然名字有螃蟹二字,但除了LOGO上有半只耀武扬威的大螃蟹外,整个公司找不到和螃蟹有关的东西——在这里,一群专注于物联网技术的海归创新达人燃烧着他们的智慧,研发出各种科技前沿的东西。实验室研发出用于空难搜索的生命信号笔这个实验室不走寻常路:墙上的项目进度牌是乐高积木拼出来的,地上的椅子     

基于正交设计的膨胀岩相似材料试验研究

为了能够较准确配制出膨胀岩的膨胀性相似材料,以满足小比例相似模型试验的需要,采用正交试验的方法对膨胀岩的膨胀性相似材料配比进行研究.试验以砂、膨润土、石灰、外加剂(羟丙基甲基纤维素)及拌合用水为材料,采用自由膨胀率和体积膨胀量为直接指标,干燥饱和吸水率为间接指标,并考虑单轴抗压强度,设计4因素4水平的试验方案.试验结果表明,本次试验的配合比可用于膨胀性岩石的相似材料模型试验,为膨胀岩实验室模拟研究提供较为理想的材料.     

基于可信群划分及评估值波动性和一致性的可信评估模型

提出一种基于兴趣相似度的可信群划分策略.将全局评估转化为群内评估,既解决了评估消息集聚的问题,又区分了不同兴趣域内的评估结果,提高了系统的服务成功率.同时提出一种结合评估值波动性和一致性的权重计算方法.仿真结果表明,新模型能抵抗各类恶意节点,且比以往的模型服务成功率更高.     

求解非线性互补问题的混合光滑型算法

光滑型算法已经成功地用来求解各种优化问题. 基于一类新的光滑函数族， 提出了一个带有混合线搜 索的光滑型算法求解非线性互补问题. 在适当的条件下， 证明了算法是适定的， 且保持全局 收敛性和局部超线性收敛性. 最后对提出的算法进行了数值计算. 数值结果显示出该算法的有效性.