一种电子手表电池

这里介绍的是日本第二精工舍和美国的麦他依尔·道格拉斯公司共同研制的用Pm(钜)147和半导体相结合的原子电池。这种电池外径12mm,厚7mm,截面如图一。中间部分如图二,是由硅半导体的PN极片和Pm(钜)147所组成。从Pm(钜)147发射出来的β一射线(电子束),照射到     

污染使城市空气变冷

美国印第安纳州普都大学和伊利诺斯州大学根据取样分析,建筑群对大气的污染将使地面温度下降。他们在城市上空2公里处采用了二度空间的大气样品。各种因素与化学污染及周围地形两者有关,从而影响着温度随高度而变化。美国国家大气研究中心,用计算机对样品作了分析。经过大量研究,证明大气中的污染气体及悬浮微粒将使受污染的城市温度下     

基于局部搜索的遗传算法求解自动组卷问题

针对目前大多数组卷系统所考虑的约束条件不完善、 组卷结果不理想问题. 提出一种基于局部搜索的遗传算法（GALS）, 解决了传统组卷约束不完善等缺点, 并得到了较好的组卷结果. 该算法采用基于按题型分段的编码方式, 3个遗传算子分别采用如下策略： 按题型分段交叉策略, 保证全局搜索能力及交叉后各题型被选题数不变; 基于禁忌表局部搜索的变异机制, 对题库进行随机关联搜索, 提高了算法搜索能力; 采用组合优化进化算法的μ+λ选择策略, 有利于算法局部搜索. 实验结果表明, 相同迭代次数下, 新算法找到的最优解明显优于传统的组卷算法.     

产时输注葡萄糖对产妇及新生儿血糖的影响

探讨产时输注葡萄糖对产妇及新生儿血糖的影响及相关因素。方法对２２８例足月分娩的产妇及新生儿采取末梢静脉血，应用微量血快速测定血糖法测定血糖，并与对照组比较。结果输糖组产妇及新生儿高血糖发生均大于对照组。结论产时输注葡萄糖是诱发产妇及新生儿高血糖的直接原因。     

一种基于模糊C均值的新分类算法

以两种初始化类中心的选择算法为基础, 对传统聚类算法模糊C均值算法进行改进, 提出一种基于模糊C均值的新分类算法NFCM, 解决了数据分类问题, 并采用UCI上的标准数据集中多个常用数据集进行实验测试, 实验结果表明, 对于UCI上标准数据集的常用数据具有较好的分类结果.     

一种基于异域自适应的新型社团发现算法

社团发现已被广泛应用于社会学、生物学、物理学和计算机科学等诸多领域.通过发现复杂网络中的社团结构,可以帮助人们理解和分析复杂网络的功能,发现复杂网络中隐藏的规律并预测复杂网络的行为.目前,已有的社团发现算法主张融合网络结构信息和内容信息,以更好地避免网络噪声和节点缺失等原因对算法有效性产生影响.然而,它们并没有考虑当网络结构信息和内容信息维度不同时如何进行信息融合.针对该问题,提出一种基于异域自适应理论的网络社团发现算法CDHDA.该算法能够将不同维度的网络结构信息和内容信息映射到同一维度的子空间中,以实现对不同维度的信息融合.此外,在信息融合过程中可以对主要信息特征进行加强,以降低网络噪声和节点缺失对算法性能的影响.通过真实的社交网络数据集与经典的社团发现算法进行对比,验证了该算法的有效性.     

结合网络拓扑与节点内容的统一化半监督社团检测方法

在复杂网络分析中，社团检测发挥着越来越重要的作用，而在实际应用中如何提高社团检测的性能仍是一个共同研究目标.由于网络节点中内容信息有助于社团识别，一些方法侧重于将网络拓扑和节点内容相结合，并且获得了不错效果.此外，也有些方法借用节点之间的拓扑相似度，以提升实现社团检测性能.鉴于此，我们提出了一个统一化方法，结合节点内容的半监督社团检测，简称SCDNC.在该方法中，我们不仅将链接增强应用于社团检测，而且实现了拓扑和内容有机融合.首先，我们运用随机模型来描述节点社团隶属度.其次，我们构建出一个刻画节点内容社团隶属度的随机块模型，节点社团隶属度作为节点内容的权重向量，以实现拓扑和内容结合.再次，我们利用网络中节点之间的拓扑相似度构建先验信息，即，使网络中节点与其最相似的邻居节点具有相同的隶属度分布.最后，使用非负矩阵分解的方法学习新模型的统一化参数.在带有真实标签的人工网络和真实网络上，我们对新方法与一些当前流行的社团检测方法进行了性能比较.实验结果显示，通过融合节点内容和先验信息强化的链接，新方法检测社团的性能取得了显著提升.