智慧排水系统建设创新思考

结合目前城市排水系统现状,吸收国内外城市排水信息化建设的成熟案例和优秀经验,充分利用物联网、移动互联网、大数据、云计算、地理信息集成(GIS)、建筑信息建模技术(BIM)、人工智能等新一代信息技术,以大数据理念"、互联网+"思维建设一套城市智慧排水系统。本文主要介绍了智慧排水需求与建设目标,并分析了智慧排水的基础架构及在城市中的实际应用。     

联合功率域SPMA协议的动态阈值算法

针对基于优先级概率统计的多址接入(statistic priority-based multiple access, SPMA)模式协议在高负载情况下战术信息的碰撞概率十分严重, 网络性能无法满足协同攻击要求的问题, 本文借鉴非正交多址接入技术在功率域上区分同时同频信号的思想, 改进SPMA协议信号发送机制与多优先级检测机制, 在原有的时域、频域基础上引入功率域, 提出一种联合功率域的SPMA协议性能改进策略。并针对各优先级数据包到达率的动态变化场景, 设计动态阈值算法, 以达到降低碰撞概率, 提升网络吞吐量的目的。仿真结果表明, 采用该改进策略与动态阈值算法可以使网络承载更大的业务流量, 提高网络吞吐量。     

人丝氨酸蛋白酶抑制剂B3基因的生物信息学分析

人丝氨酸蛋白酶抑制剂B3 SERPINB3能抑制半胱氨酸蛋白酶,具有抗细胞调亡、促进细胞增殖和迁移作用,且与许多肿瘤的发生与发展密切相关.通过基因电子克隆(in silico cloning)获得SERPINB3基因全长cDNA序列(1779 bp),编码由390个氨基酸组成的蛋白质.核酸序列分析表明:SERPINB3基因位于人体18号染色体长臂(18q21.33),基因组跨越80373285 bp,含有个16外显子,15个内含子,其cDNA序列上总共有45个酶切位点.SERPINB基因核酸序列同源性分析显示,人类与黑猩猩的亲缘关系较近,与白眉猴和猕猴的亲缘关系是最远.SERPINB3蛋白序列同源性分析显示,人类和黑猩猩亲缘关系较近,和苍疣猴亲缘关系较远.SERPINB3相互作用蛋白的生物信息学分析表明:与SERPINB3相互作用的蛋白中,以丝氨酸蛋白酶家族成员居多,且大多在调节炎症反应、细胞增殖分化以及凋亡等方面起着关键作用.本论文通过对SERPINB3基因的生物信息学分析,为SERPINB3的功能和分子进化研究提供更多的生物信息学参考.     

基于GAN的通信干扰波形生成技术

现有通信干扰方法, 通常基于通信侦察中获取的目标信号特征进行干扰决策, 选取合适的干扰波形实施干扰, 难以应对目标信号特征未知或参数动态变化的情况。为此, 提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的通信干扰波形生成技术, 运用GAN直接提取目标信号的潜在特征, 并生成与目标信号特征相似的干扰波形。在介绍GAN原理的基础上, 首先设计网络模型, 并对学习率进行优化, 使GAN更适用于时间序列通信干扰波形的生成。然后通过对不同类型和参数的通信信号进行干扰波形生成实验, 验证了该技术的泛化性。最后进行干扰效果对比试验, 结果表明, GAN生成的干扰波形干扰效果能够逼近最佳干扰效果。     

充填体强度影响因素及组合预测模型

水灰比、堆积密实度和比表面积是充填体强度的重要影响因素，但有关各因素对强度影响显著性的研究较少，为此通过3因素5水平正交试验，分别对龄期为3d，7d和28d的试块开展单轴抗压强度试验.对试验结果进行方差分析，获得不同龄期各因素F统计值比(水灰比∶堆积密实度∶比表面积):3d为698.404∶26.148∶0.910，7d为862.626∶35.465∶1.286，28d为1585.404∶31.695∶1.338.分析各因素F统计值和P值，确定因素显著性大小关系为:水灰比>比表面积>堆积密实度;水灰比和比表面积为主要影响因素，堆积密实度为次要因素，所以控制水灰比可以有效控制充填体强度.绘制各因素水平趋势图，以最有利于充填体抗压强度原则确定最优组合为水灰比1.2，比表面积410m²/kg，堆积密实度0.6%.改变最优配比中水灰比值，开展30组不同水灰比的3d，7d和28d试块的抗压强度试验.以试验强度为原始数据，结合灰色预测、模糊分类和马尔可夫理论，建立3d，7d和28d试块强度组合预测模型；分析实测值与GM(1，2)模型、曲线回归模型和组合模型预测平均相对残差，结果表明，组合模型较其他模型具有较高的精度和稳定性.     

基于群偏好与用户偏好协同演化的群推荐方法

群推荐系统已经成为社交网络平台的重要工具,为群体用户提供兼顾个性化和整体满意度的产品和服务.现有群推荐方法大多是对个性化推荐方法的集成和聚合,忽略了群体和用户的交互影响以及群偏好和成员偏好的动态变化,从而无法保障群推荐系统的效果.为此,本文提出一种基于群偏好和用户偏好协同演化的群推荐方法,能够建模群体和用户的动态交互.具体而言,本文将用户偏好建模成其历史偏好和群影响的加权聚合结果,将群偏好建模成群历史偏好和新加入成员偏好的加权聚合结果,最终预测群体可能消费的产品列表和成员可能加入的群体列表.实验结果表明,本文所提模型在群体消费行为和用户加群行为的预测表现都优于基准算法,并兼具很好的鲁棒性.     

追踪物理学中的跨领域模因

以美国物理学会旗下期刊2000—2019年发表的论文和Web of Science论文摘要为基础，用模因短语刻画知识，构建模因关系网络并引入跨学科测度Rao-Stirling指数以计算模因的跨领域分数，从而追踪物理学中的跨领域模因。分别从网络拓扑结构指标、跨领域测度指标和专业术语对比3个方面进行验证，证明了所提的模因关系网络和模因的跨领域分数可以有效反映知识在不同领域间的扩散现象。     

基于深度神经网络的高环境 适应性水声通信系统研究

深度神经网络中的自动编码器(Autoencoder,AE)通过收发端两个神经网络模块进行全局优化,利用端到端的训练方式以提高通信系统的可靠性.然而,现有对AE的研究未针对信道进行特殊设计,尤其对于时变的水声信道的多径效应,难以进行灵活调整,降低了该方法的实用性.本文提出一种提高水声通信系统信道环境适应性的Attention-Autoencoder网络模型,基于Attention网络可以高效地从大量信息中筛选出关键信息的特点,设计了一种针对水声信道的Attention机制,该机制能够增加网络提取水声信道特征的能力,使系统的适应性大大提高.仿真验证和湖试实验结果表明,基于Attention-Autoencoder网络模型的通信系统与基于文献中AE模型和没有引入神经网络的水声通信系统相比,具有更高的信道环境适应性.     

基于CWD和残差收缩网络的调制方式识别方法

针对低信噪比时莱斯信道下特征提取准确性难以保证、识别准确率偏低等问题, 提出一种基于Choi-Williams分布(Choi-Williams distribution, CWD)和深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network, DRSN)的通信辐射源信号调制方式识别方法。利用CWD将时域复信号转换为二维时频矩阵, 对深度残差网络添加软阈值化得到DRSN, 将时频矩阵样本用于对DRSN的训练, 最终构建不同信噪比下的调制方式识别网络。仿真实验表明, 基于RadioML2016.10a数据集, 利用部分先验信息的情况下, 该分类识别方法具有较高的识别准确率和噪声鲁棒性。在0 dB时, 对11类信号的总体识别准确率达到了89.95%;在2 dB以上时, 总体识别准确率均超过91%, 优于其他深度学习识别方法。     

供给侧结构性改革下海归高管与企业创新——来自公司并购的证据

海归人才能否在我国供给侧结构性改革中发挥积极作用是连接我国人才引进与经济转型发展战略的重要议题。从海归高管角度切入，以供给侧结构性改革中企业并购重组活动为观测场景，实证考察海归高管对公司创新的影响。结果发现，海归高管显著提升重组公司专利创新，海归高管指标一单位标差的增加将使不同类型专利创新提高4%~5.8%。在公司并购前引入海归高管、引入海外学习经历的海归高管、在多元化并购中引入海归高管能够更好地提升重组公司专利创新，在国有企业以及金融发展水平区域中引入海归高管能够提升并购公司发明专利创新。机制研究表明：海归高管能通过提升企业风险承担水平、风险容忍度以及缓解融资约束等渠道促进公司发明专利创新。本研究揭示海归高管的风险承担偏好及控制能力有助于促进企业创新驱动转型发展。为我国供给侧结构性改革下如何更好地推动企业高质量发展提供重要启示。