采用熵函数法的多传感器空间配准算法的研究

针对传感器空间配准问题,提出了一种基于滑窗法的极小化极大熵函数的传感器空间配准算法。该算法使用熵函数作为优化准则,根据传感器的量测模型推导出关于传感器系统偏差的目标函数,然后借助极大熵函数的思想,将目标函数的绝对值转化为对应的极大熵函数,并且使用拟牛顿法求得的极大熵函数的解作为传感器系统偏差的估计值。在单目标跟踪场景和多目标跟踪场景下,与传统传感器空间配准算法在相同的仿真条件下进行对比,仿真结果表明,所提算法能够有效地提高传感器距离量测和角度量测系统偏差的估计精度,从而实现高精度的空间目标跟踪。     

采用拉索模数伸缩缝的斜交桥地震易损性分析

为了研究拉索模数伸缩缝对一座30°斜交角的三跨混凝土斜交连续梁桥抗震性能的影响,利用理论易损性分析方法分析了脉冲地震动和无脉冲地震动作用下拉索模数伸缩缝的减震效果,并提出了以震后维修费用曲线评价桥梁结构体系抗震性能的方法。结果表明,采用拉索模数伸缩缝后桥墩和支座的易损性均显著降低;速度脉冲效应不会改变结构的破坏模式,但对于采用拉索模数伸缩缝的斜交桥,速度脉冲效应会显著增加支座和桥墩的易损性;无论是脉冲地震动还是无脉冲地震动作用下,采用拉索模数伸缩缝均能有效减小斜交桥的震后维修费用。     

一种改进的LDPC码最小和译码算法

低密度校验(LDPC)码最小和译码算法在BSC信道下具有较高的错误平层。针对这一问题,提出了一种改进的最小和译码算法。该算法在每轮迭代译码过程中利用变量节点邻居传入的可靠性强度阶和原始信道接收值之间存在特定的规律进行消息更新,从而能够加速译码收敛速度,提高译码性能。仿真结果表明,该算法在BSC信道下使用3或4级强度阶可以逼近甚至超越浮点型BP译码算法。     

融合关键词概率映射的汉越低资源跨语言摘要

在低资源汉越跨语言摘要任务中，由于标注的汉越对齐数据稀缺，较难实现跨语言语义对齐.鉴于此，提出一种融合关键词概率映射的低资源跨语言摘要方法，首先利用源语言关键词实现关键信息的提取，然后基于概率映射对将源语言关键词映射到目标语言，最后基于指针网络将映射的目标语言关键词融入到摘要生成过程中.在构建的汉越跨语言摘要数据集上的实验结果表明，相比于直接的端到端的方法，融入关键词概率映射信息可以有效地提升低资源跨语言摘要的质量.     

基于BERT与法条知识驱动的法条推荐方法

针对传统法条推荐方法知识利用不足的问题,结合预训练BERT模型,提出了一种基于司法领域法律条文知识驱动的法条推荐方法。首先基于BERT预训练模型对法条知识和案件描述分别进行表征,并基于双向LSTM对案件描述文本进行特征提取,然后基于注意力机制提取融合法条知识的案件描述文本特征,最终实现法条智能推荐。该方法在法研杯公共数据集上,法条推荐F₁值达到0.88,结果表明,融合法条知识的BERT模型对法条推荐具有显著提升作用,并且可以有效地解决易混淆法条推荐问题。     

采用超高性能混凝土和限位装置的斜拉桥易损性分析

斜拉桥作为交通网络中控制性的重要节点，在强震作用下其钢筋混凝土塔柱易产生塑性破坏，从而延误灾后应急救援工作的开展。基于此提出了一种既采用新型材料又采用新型限位装置的斜拉桥结构体系，用于提升斜拉桥的抗震韧性，在仅采用形状记忆合金（SMA）拉索限位装置的普通斜拉桥基础上将塔柱中容易损伤的塑性铰区普通混凝土采用超高性能混凝土（UHPC）代替，分别建立普通斜拉桥与新型韧性斜拉桥的有限单元模型，在远场和近场地震波的作用下分别开展桥梁构件和结构体系的易损性分析。研究结果表明：同时采用UHPC和SMA拉索限位装置的斜拉桥仅需增加少许成本即可大幅提高斜拉桥结构体系的易损性，极大地拓展了UHPC材料和SMA拉索限位装置的应用场景。     

高职院校辅导员管理系统研究及实现

本文从辅导员业务管理的实际需求出发,重点介绍了基于ASP.NET平台和Coolite组件构建高职院校辅导员管理系统的主要功能,并详细阐述了系统实现的关键技术。该系统整合了与辅导员有关的业务模块,使得网上办公更加方便,从而提高了工作效率,增强了服务质量。     

Micromegas探测器的电子透过率与增益

介绍了以鱼线作为放大区(雪崩区)支撑柱的Micromegas探测器,探测器灵敏面积为45mm×45mm.给出了该探测器的增益均匀性、电子透过率以及不同气体成分下的增益曲线,并与三维蒙特卡罗模拟结果进行比较.分析讨论了Micromegas工作机理和增益增加的原因等.     

东西部合作办学管理系统设计与实现

东西部合作办学管理涉及到大量的流程和密集的数据,采用传统的手工方法任务繁重、效能低下。本文提供一个基于JAVA技术的管理信息系统平台,该系统具有较强的及时性和交互性,能够有效地缩短工作周期,可以满足当前管理的需要。     

基于词映射构建伪查询改善低资源跨语言信息检索研究

拟基于词映射实现跨语言沟通,缓解缺乏查询-文档语料及语言差异给检索带来的影响,提出一种基于双语交互注意力机制的伪查询句融合方法,通过词映射构造伪查询句,并基于双语交互注意力机制获取跨语言特征表示来实现跨语言信息检索(Cross-language information retrieval,CLIR)。主要包括以下三个部分:首先基于词映射分别构造伪查询句;其次,基于共享Transformer获取查询、伪查询及文档的上下文表示,同时借助查询与伪查询之间的双语交互注意力机制获得查询的跨语言特征表示;最后利用双语交互排序获得查询和文档的匹配分数实现跨语言信息检索。基于英菲、英斯两种低资源CLIR公共数据集和本文构建的汉越数据集的实验结果表明,本文方法相比跨语言检索基线方法,MAP指标分别提升了1.5%和5.4%。