非均匀介质中发光中心自发辐射速率的局域场效应

介质中发光中心的自发辐射速率与发光中心处的微观局域电场和介质中的宏观电场的比值相关,从而对环境介质的折射率存在一定的依赖.在虚腔模型和实验模型基础上,提出了一种通过数值计算来研究非均匀介质中发光中心自发辐射速率的局域场效应的方法,数值模拟的结果表明均匀介质中发光中心自发辐射速率的局域场效应并非完全满足虚腔或实腔模型.     

一种可解释性泛化矩阵分解推荐算法

可解释性矩阵分解解决了概率矩阵分解缺乏可解释性的问题,然而概率矩阵分解假设评分数据是服从正态分布的,这与实际场景有一定的偏差.针对该问题,提出一种可解释性泛化矩阵分解推荐算法.首先采用一种新型的变换函数使原始评分近似服从正态分布,然后通过可解释性矩阵分解获得预测评分,最后利用对应的逆变换函数将预测评分映射回原始评分区间...     

农村卫生适宜技术推广模式和机制研究经验总结

本文总结了“十五”和“十一五”重庆市农村卫生适宜技术推广模式和机制研究成果及经验，为我国农村卫生适宜技术推广提供参考。     

融合标签局部相关性的标签分布学习

提出了一种融合标签局部相关性的标签分布学习(label distribution learning, LDL)算法,该算法分为3个阶段。初始预测阶段构建多层神经网络模型,将样本的原始特征作为输入、初始预测的标签分布作为输出;局部矫正阶段首先利用k-means聚类算法获得不同类所描述的局部信息,然后针对不同类计算对应的协方差矩阵,利用该矩阵来矫正初始预测的标签分布,获得每个类对应的矫正标签分布;标签融合阶段对矫正后的标签分布进行加权,再与初始预测的标签分布进行融合,得到最终的预测分布。在8个公开数据集上与9种常用的LDL算法进行对比实验,结果表明本文的算法能较好地描述标签局部相关性,在多个主流评估指标上排名靠前。