钢管混凝土复合桩竖向承载特性离心模型试验

为研究水域环境中的钢管混凝土复合桩的竖向承载特性,选取钢管埋深和钢管挤土区土体模量为变量,通过离心模型试验方法,研究钢管埋深为8、12、16、20cm时和挤土区模量为1.1E、1.2E、1.3E、1.4E、1.5E(E为非挤土区土体模量)时钢管混凝土复合桩的竖向承载特性,得到了钢管混凝土复合桩的荷载(P)-位移(S)曲线、桩身轴力曲线及桩侧摩阻力曲线。研究结果表明:钢管埋深在12cm范围内增大时,能明显提高钢管混凝土复合桩竖向极限承载力,超过12cm后继续增大钢管埋深,仍能提高钢管混凝土复合桩竖向极限承载力,但增幅已不明显,钢管埋深从8cm增大到20cm时,钢管混凝土复合桩竖向极限承载力影响度从3.1%增大到6.7%;随着钢管挤土区土体模量的增加,钢管混凝土复合桩钢管段侧摩阻力逐渐变大,钢管挤土区土体模量从1.1E增大到1.5E时,钢管混凝土复合桩竖向极限承载力影响度从3.1%增大到5.1%。提出的适用于钢管混凝土复合桩的竖向承载力计算公式及工程建议,可为水域环境中钢管混凝土复合桩的设计与施工提供可靠的理论依据与技术支持。     

海量天体光谱数据分析与产品发布系统的研制与应用

随着国内外大规模天文光谱巡天的出现,缺乏完善的海量天体光谱数据自动处理和数据发布系统成为制约基于海量天文光谱进行科研的瓶颈.中国科学院国家天文台针对此问题提出了完整的解决方案并基于大量的创新技术方法解决了天文数据所特有的复杂背景信号的建模与扣除、稀疏特征的压缩与提取、恒星物理参数的非线性回归、非结构化数据的快速索引等问...     

球形演化极限学习机在药物—靶标相互作用智能预测中的应用

为解决药物研发中湿法实验耗时长且高成本等问题，采用机器学习预测药物-靶标相互作用。同时，为解决机器学习在建立药物-靶标相互作用模型时，受到分类器的类不平衡和参数优化等各种问题的制约。文章提出了一个基于球形演化极限学习机的药物-靶相互作用预测方法(SEELM-DTI),该方法主要使用筛选法选择高置信负样本、利用球形演化算法对极限学习机的参数进行优化。该研究将SEELM-DTI与SELF-BLM、NetLapRLS、WNN-GIP、SPLCMF、BLM-NII在基准数据集中进行试验比较，评价指标为AUC与AUPR。实验结果表明：SEELM-DTI的性能和效果优于其他基准算法，并且解决了类不平衡和参数优化问题，最后在常用的多个药物数据库上验证了SEELM-DTI预测药物-靶标相互作用的效果。     

网络数字化广播电视技术的应用研究

<正>随着信息技术的快速发展，广播电视技术（以下简称广电技术）逐步向网络数字化方向转型发展，旨在加快实现创新发展目标。当前，我国广电技术的发展已经从模拟信号技术阶段过渡到网络数字化技术阶段。网络数字化广电技术能够高效、稳定地传输信号，实时共享电视资源，并且具有画面清晰度高、支持远程编辑、增值业务多样化等优势，可满足不同用户群体的多元需求，保障电视台的稳定发展。