超声辅助快速合成α-氨基腈衍生物

在超声条件下,以碘为催化剂,以芳香醛、芳香胺与三甲基硅氰(TMSCN)为原料,通过Strecker反应合成了13种α-氨基腈衍生物。单因素筛选得出最优条件:乙醇为溶剂,原料芳香醛∶芳香胺∶TMSCN的物质的量比为1.0∶1.2∶1.5,催化剂用量为苯甲醛的10%mmol,室温下超声15 min,产率最高为96.3%,模板反应放大至克级,产率为87.0%。产物结构经核磁氢谱、熔点进一步确认。     

基于知识图谱的广西文化旅游问答系统研究与实现

当前的旅游咨询服务还只是为用户提供自主网络搜索返回的碎片化信息,尚未能将地方特色文化智能反馈给用户。针对此实际情况,本研究基于广西民族文化旅游知识图谱,对广西民族文化旅游问答系统的关键技术加以研究,并设计相应的问答系统,在解决实际需求的同时,尝试提高用户咨询体验满意度。根据问答系统（Question Answering System,QA）结构,本研究设计并实现了基于BERT的命名实体识别模块（BERT based Entity_identification Model,BEiM）,基于模版的关系抽取模块（Template based Relationship_extraction Module,TReM）和基于知识图谱的匹配推理模块（Knowledge Graph based Matching Module,KGMM）。在上述关键技术基础上,实现了广西文化旅游问答系统,并给出相关实验测试和应用效果。本研究构建的知识问答系统能够帮助游客高效地找到当地旅游的相关知识,提高游客自助服务的效率。对于人工智能助力广西旅游业的发展而言,本研究无疑是一项具有重要意义的工作。     

亮度变化下室外场景图像特征点提取方法

在室外场景的环境感知中,固定阈值的特征点提取算法,其特征点数量和重复率随亮度变化而急剧变化,针对该问题,本文提出了一种基于局部自适应阈值的特征点提取算法。该算法通过设置自适应参数,用动态局部阈值计算每一个像素阈值来筛选特征点,解决了单一阈值选取不当导致的特征点丢失或重叠问题,对像素亮度进行分类,逐层筛选出候选特征点,达到定向二进制简单描述符特征点的精确提取。实验结果表明:亮度在增加或减少60%范围内变化时,特征点分布均匀无重叠,特征点数量的极差为80,仅占原始亮度特征点数量的25%,整体重复率稳定在80%以上。     

软土地层中分隔型基坑变形特性及应力路径

以上海软土地区紧邻历史保护建筑的超大地下综合体施工为例,建立考虑土体小应变特性的三维有限元计算模型,研究分隔型基坑变形特性及土体应力路径;将数值模拟结果与现场实测数据进行比对以检验模型参数取值的合理性,并基于此模型进行多工况计算分析。结果表明:仅靠优化基坑开挖顺序对基坑变形控制作用有限且不全面,有必要考虑地下结构回筑引起的基坑支护刚度和边界条件变化;先开挖小基坑并完成其地下结构回筑后再施工较大基坑的施工方案效果最优,与较不利工况相比可减小紧邻敏感建筑物侧围护结构最大侧向变形30%;不同开挖顺序、地下结构施工引起的边界条件变化,以及不同排水条件使得坑内外土体应力状态复杂多变,其中坑内土体在不同工况下呈现不同应力路径,坑外土体则呈现多次卸荷的应力路径;当应用伺服式预应力钢支撑时,坑外土体表现出先水平卸荷而后加荷的应力路径,围护结构变形控制在开挖深度的0.1%内,可有效保护周边敏感建筑物的安全。     

武汉台超导重力仪传递函数的测定

在国内首次进行了超导重力仪传递函数测定实验,通过将已知的阶跃电压信号输入到传感器中实现了武汉台超导重力仪(OSG-065)传递函数的测定．超导重力仪的传递函数包括振幅响应和相位响应(时间延迟)两部分．实验结果表明:大于1 000 s周期频段上归一化振幅响应接近1.0,且几乎不随周期变化;而对于周期小于1 000 s的频段,归一化振幅响应与周期显著相关,因此在使用超导重力仪观测数据研究周期小于1 000 s的信号时须要进行振幅响应改正．时间延迟的测定结果表明武汉台OSG-065的GGP1滤波通道输出记录对于周期大于4 000 s的时间延迟为10.16±0.01 s,在数据分析时须要考虑．估计的时间延迟精度达到0.01 s,符合国际地潮中心全球地球动力学计划(GGP)的要求．对于周期小于4 000 s的频段,时间延迟与周期显著相关,该频段内的信号研究也必须考虑时间延迟改正．综上所述:振幅响应须要在研究周期小于1 000 s的观测信号时考虑,而时间延迟则在全部周期信号中都须要考虑．本研究测定了武汉台OSG-065的传递函数,为我国其它超导重力仪传递函数的测定提供了基本参考．     

基于模拟退火算法的卡尔曼滤波在室内定位中的应用研究

卡尔曼滤波算法是用来解决定位中滤波的问题的一个重要内容,但由于预测和测量值之间的误差比较大,算法并没有达到最优,因为在室内定位中温湿度(高斯白噪声)对其有影响,以及非平面中的位置信息影响人员物品的位置定位精确度。针对卡尔曼滤波算法的这一问题,引进模拟退火算法。结合模拟退火算法的降温思想,采用迭代选取最优解,以此为基础,得到的最优解用于卡尔曼的初始值;将得到的最优距离作为对象,并以此建立邻域,最后再用线性插值法得到坐标。仿真实验表明,此种方法有效提高了室内定位精确度,减小降低了各种因素的干扰。     

基于关系模式与深度强化学习的DS数据去噪模型

远程监督(Distant Spervision，DS)数据集中存在大量错误标注的数据，而现有的DS数据集去噪方法通常只考虑针对具有标签的数据进行去噪，没有充分利用无标签数据，导致去噪效果不佳。本文提出一种新型DS数据去噪模型——Pattern Reinforcement Learning Model (PRL模型)：首先利用基于关系模式的正样例抽取算法提取DS数据集中高质量的有标签数据；然后利用Filter-net作为分类器，提取DS数据集中高质量的无标签数据；最后将高质量的有标签数据和无标签数据作为深度强化学习(Reinforcement Learning，RL)方法的训练数据集，获得去噪效果更好的远程监督数据集。将PRL模型应用于New York Times(NYT)数据集，并以去噪后的数据集来训练PCNN+ONE、CNN+ATT、PCNN+ATT 3个模型。实验结果表明，经过PRL模型对数据集进行去噪后，这些模型的性能得以提升。因此，PRL模型是一种轻量的数据去噪模型，可以提升基于深度神经网络模型的性能。     

基于产出导向的地理人才空间格局与迁居特征——以4D期刊为例

地理人才作为地理科学应用型人才，在科研事业、人才培养，国土资源的管控，人地协调发展研究，黄河流域高质量发展及长江三角洲区域一体化发展等国家重大发展战略需求方面发挥重大作用.以2015—2020年内发表学术论文的561位教授和研究员基础数据源，利用ArcGIS核密度分析法和人才流动系数对4D期刊中我国“产出导向”地理人才的空间格局特征和迁居特征进行了分析.结果表明：(1)地理人才的出生地主要集中在人口数量较多，经济发展较好，文化积淀深厚的湖南、江苏、山东和河南等地区；(2)地理人才取得学位地主要集聚分布在北京、江苏等省(区)东中部城市，具有自东向西递减的特征，部分在日本、美国等教育资源丰富的发达国家完成学业；(3)“产出导向”的地理人才迁居特征具有明显的空间集聚特征，地理人才最终流入地主要分布在东部经济相对发展地区，具有明显的地区差异，区域内地理人才流动不平衡；(4)人才通过区域流动，可以实现经济流动，利用“产出导向”的应用人才培养理念，提升人才培养质量.     

一种基于面部纹理特征融合的人脸表情识别方法

针对人脸表情识别领域受噪声和遮挡等因素影响识别率不高的问题,结合局部和全局特征,提出一种基于面部表情的情感分析混合方法.首先,通过将梯度直方图(HOG)与复合局部三元模式(C-LTP)融合来进行特征提取;其次,将HOG和C-LTP提取的特征融合到单个特征向量中;最后,采用多类支持向量机分类器把特征向量进行情感分类;最后...