高低温环境航天机构力矩特性测试平台研制

为了测试在太空环境下航天机构中弹性机构的性能指标,研制了高低温环境下测量角度-力矩特性的测试平台.分析测试平台测试原理后,设计了平台的机械结构、设计电气系统结构并搭建软件系统.机械结构考虑对被测对象的保护,针对高低温测试带有高低温箱,可以为被测对象提供-100℃～100℃的温度环境,具有热变形偏差测量与补偿设计,减少温度变化对测量精度的影响.软件系统具备收集、处理、存储数据和图形化显示能力.分析平台不确定度的组成,对传感器进行测试校准并对航天弹性机构进行测试,测试结果验证了:该测试平台的力矩检测范围为0～50 N·m,力矩检测精度≤0.5％FS,角度测量扩展不确定度为U=35.6″,得到了被测对象的角度-力矩特性曲线图.     

基于改进TOPSIS的电力基建项目评价机制与应用

针对现有电力基建项目评审时存在的测评指标不全面、评价结果不合理等缺陷，提出基于改进TOPSIS的电力基建项目质量偏差度评价模型。通过对影响电力基建项目质量评审合理性的因素进行分析，实现项目质量偏差度评价指标体系的构建。采用组合赋权法，使得主客观权重值得到有效的平衡，完成权重组合系数的合理选取。利用余弦相似度和灰色关联分析，完成对传统TOPSIS法的改进。在此基础上，将改进TOPSIS法运用于电力基建项目质量评价工作中，使评审结果的准确性得到进一步的提高。算例结果表明，该模型可有效完善项目质量偏差度评价指标，使得评价结果更加符合实际情况，为电力基建项目的评审工作提供有效支持和决策。     

上市公司高管连锁网络与分析师盈余预测精度

以2011~2017年度沪深两市A股上市公司为样本，从私人信息供给的视角，考察企业高管连锁网络对分析师盈余预测精度的影响。研究表明：上市公司网络中心度显著提升了分析师盈余预测精度；当上市公司的公开信息不充分时，其网络中心度对分析师盈余预测精度的提升效果更明显；当上市公司高管与连锁公司其他高管互动机会越多时，其网络中心度对分析师盈余预测精度的提升效果越明显。上述结果表明，上市公司的高管连锁网络上存在泄露的私人信息，这些信息能够被分析师捕获，最终丰富金融市场中的信息供给。进一步研究发现，上市公司高管连锁网络上流动的私人信息包含公开渠道上常常被延迟披露甚至被隐藏的坏消息，有助于纠正分析师的公开信息偏差。研究结果拓展了分析师盈余预测的相关研究，有助于加强对上市公司私人信息流动方式的理解。     

面向睡眠健康的感知、计算和干预

睡眠是人的生命本能,不仅对个体的身心健康具有重要意义,还可以作为身体机能调节、恢复和增强的天然手段.统计显示,我国约有1/3人口存在睡眠障碍.日益增长的国民睡眠健康需求与落后的日常睡眠健康管理现状形成突出矛盾,迫切需要形成从睡眠结构转换机制到睡眠质量监测与干预的理论与方法.本文深入分析了近几年睡眠感知、智能睡眠计算和睡眠干预的最新研究进展,分别展望了这个闭环体系中3个阶段的关键科学与技术问题,并结合未来数年的可行性从原理机制和方法措施角度提出建议,以期促进以日常需求为导向的睡眠健康科学研究和技术开发,全面建立主动睡眠健康的新范式.     

Furstenberg族的一些性质研究

基于Furstenberg族，我们研究了1维动力系统（I,f）和它的泛函包络(L¹（I,I）,H_f)的一些性质。我们证明了如果（I,f）是F-distal系统，则(L¹（I,I）,H_f)是F-distal系统；如果（I,f）是F-等度连续系统，则(L¹（I,I）,H_f)是F-等度连续系统。     

一种基于局部平均法向变形的网格参数化方法

针对有边界无边界的网格参数化问题, 提出一种局部平均法向变形的网格参数化方法, 以平均曲率流的方式为参考, 将顶点推向其邻居的平均位置, 使网格变形至平面或球面. 首先, 计算每个三角形邻居面的平均法向, 并以该法向为目标, 计算每个面法向变化的旋转矩阵; 其次, 基于Poisson方程将整个网格重新“缝合”, 通过优化拉伸能量, 计算顶点的新坐标. 交替迭代上述两个步骤, 将网格变形至常平均曲率曲面. 该算法与一般的基于能量优化的方法不同, 每次迭代只需求解稀疏线性方程, 因此可以快速处理大型数据集. 通过在形变过程中加入惩罚函数动态地调整全局平均法向量的权重, 避免了变形过程中三角形退化或翻转的问题. 实验结果表明, 与其他参数化方法相比, 该方法具有实用可靠、 计算效率高等优点, 并能在同一框架下计算低扭曲的平面参数化和球面参数化.     

融媒体环境下的受众计算:途径与挑战

融媒体改革是传统媒体应对传媒经济平台化和传媒平台智能化浪潮的一项重要措施.传统机构在融媒体环境中利用数据驱动的计算传播学方法“重新”认识受众、量化传播效果,既是时代的必然,又是时代的需要.本文论述融媒体环境中受众计算的“为什么”和“怎么做”问题,将受众分析分解为三个纵向数据维度(文本、网络和时空数据)和两个横向方法维度(统计分析和机器学习).最后,我们着重讨论融媒体受众计算所面临的困难和挑战,并提出可能的解决方案.     

基于生成对抗网络的半监督图像语义分割

提出了一种基于生成对抗网络的语义分割模型,包括一个全卷积语义分割网络以及一个判别网络,其中语义分割网络负责生成与输入图像对应的语义分割图,判别网络负责检测分割图与真实标签的区别,以促使分割网络改进分割效果。为了更好的提取全局结构信息,语义分割网络中采用了金字塔池化模块,对不同规模的空间区域进行池化操作。另外,为了应对语义分割训练数据集人工标注成本过高的问题,利用判别网络生成伪标签协助语义分割网络进行训练,从而实现了半监督训练效果。模型在PASCAL VOC2012数据集中进行了测试,结果表明该模型在全监督和半监督条件下均优于已有方法。     

基于反应位移法的某地铁车站抗震性能研究

以沈阳某地铁车站为计算模型,考虑地层与车站结构间相互作用,按照反应位移法原理计算地层相对位移、结构周围剪力和结构惯性力.结果表明,车站层间位移满足规范限值要求,抗震组合为非控制工况,结构受力合理,对类似工程有一定参考意义.