一种SDN控制节点故障恢复的部署策略

针对广域网中软件定义网络(software defined network, SDN)在运行过程中控制器发生不可恢复的故障的情况,提出一种考虑控制器节点故障的部署方法。首先将网络划分成多个子网络,进而提出采用改进的粒子群优化算法对SDN控制器进行部署,以达到较高的可靠性和较低的时间延迟以及负载较为均衡的目的;在网络运行的过程中,当控制器发生不可恢复的故障时,采用熵权多目标决策法确定由发生故障区域的目标slave控制器,将其升级为master控制器,从而保证网络的正常运行。实验结果表明,相对于采取K-means或贪心算法,使用本方法进行控制器部署,在SDN网络的负载均衡率、链路时间延迟等网络关键指标方面均有所提升,且能以较低的代价降低控制器故障节点对网络正常运行的影响。     

高血压患者心血管风险水平智能分层系统

将高血压患者按心血管危险因素、靶器官损伤及临床疾患综合评估,划分为低危、中危、高危及很高危,并依此指导医生确定治疗时机、策略与估计预后非常重要。因此,需要开发一个应用系统根据高血压患者的体检信息来鉴定高血压患者的心血管风险水平。提出了一种方法,该方法首先将数据库记录动态转换成本体实例;然后,这些本体实例将和高血压本体模型以及高血压诊断知识结合起来形成一个新的本体模型;最后,将推理机作用于新的本体模型来得到诊断结论。实验结果表明该方法是可行的,而且能兼顾本体与数据库的优势。     

基于STIRPAT模型的上海市碳达峰预测研究

本文根据1997年—2019年上海市碳排放相关数据,筛选后确定人口、人均GDP、能源强度、能源结构以及交通周转量5个特征因子建立STIRPAT模型,利用Python的sklearn机器学习库中的岭回归模型对方程进行拟合,采用划分数据集的方式选取岭回归合适的超参数α,最终得到上海市碳排放预测模型。采用每5年设置一次变化率、5年内变化率匀速下降的方式设定未来特征变化率,且各特征值变化率均采用等差方式设定高中低3档,组合形成5种情景,运用情景分析法对上海市2040年前的碳排放量做出预测：在低碳发展情景与节能情景下,上海市可以完成2025年前碳达峰的目标;在中间基准情景、理想情景与自由发展情景下,无法完成2025年前碳达峰的目标。根据碳排放预测模型系数,能源强度、人均GDP增速和人口数量是降低上海市碳排放总量的关键影响因素,建议上海市优先选择节能情景模式,严格控制能源消耗总量,优化能源结构,降低能源强度,同时适当降低经济发展速度,有利于实现双碳目标。     

男女审美,大有不同

正男人和女人对审美的认识不同。但到底存在哪些不同,为何审美会出现这样那样的差异?在对右脑研究后发现,审美时,两性脑部活动差异可能为人类独有经常发生这样的情况,男人们通常公认的美女,在女人眼中通常只是普普通通而已,而女人们觉得很帅的男人,男人们也仅仅觉得还不错而已。审美话题总是夺人眼球曾经有一组据称是武大美女证件照的9张照片,让网友来选择自己最喜欢的一位,没想到9张朴素清新的女生照片,居然吸引了众多网友的讨论,9位美女谁是自己心目     

专家"走穴"之风当刹

前不久,记者参加了一场学术研讨会。一位来自北京的专家下午2点30分上台后说的第一句话就是:“我3点半的飞机,今天不能与大家有深入的交流了。”接着,他用超快语速开始了演讲,还不时地说:“由于时间关系,我不能对这个问题展开讲了。”最后,按照演讲提纲,他还有3个大问题没有讲,可是他一边收拾自己的东西一边说“飞机可是不等人的”,便一阵风似地迅速离开了会场。     

醛基化大分子强化介孔泡沫硅中青霉素酰化酶和胰蛋白酶的固定化

为了提高酶的亚基增强固定化酶的稳定性,在介孔泡沫硅中对固定化酶进行共价修饰.以青霉素酰化酶和胰蛋白酶为目标酶,考察醛基化修饰对固定化酶活力、负载率的影响以及在酸性缓冲溶液、亲水有机体系和离子液体中的催化稳定性,并对固定化酶进行电泳分析.结果表明:醛基化修饰的青霉素酰化酶在酸性缓冲液中6h保留95%的残余活力,在疏水离子液体中50℃处理10h保留近80%的残余活力;醛基化胰蛋白酶在20%乙醇中50℃保持活力不变.因此,醛基化修饰能稳定酶的亚基,在创建酶催化的微环境的同时,又能提高酶在极端环境下的稳定性.     

对杨兆鋆关于“双曲线焦点位置作图问题”的研究

京师同文馆的数学教育在清末数学教育史上占有一定的地位，客观评价京师同文馆的数学教育离不开对其学生的考察．为此，探讨了其培养出的学生杨兆錾在双曲线焦点位置作图问题方面的工作，指出杨氏在此方面的工作是以清末中算家李善兰为代表的对圆锥曲线研究重要方向的继承和发展．杨氏此方面的工作从一定程度上反映了西方数学传入后对当时中国数学界的一些影响．     

阻燃硬质聚氨酯泡沫燃烧热值对阻燃性能的影响

将聚磷酸铵(APP)、磷酸三(β-氯异丙基)酯(TCPP)、氰尿酸三聚氰胺(MCA)、可膨胀石墨(EG)及EG与APP复合阻燃剂分别添加于硬质聚氨酯泡沫(RPUF),采用氧弹量热仪、氧指数仪、燃烧背温测试仪及锥形量热仪研究了阻燃RPUF燃烧热值(HoC)与氧指数、炭层阻隔作用及热释放等阻燃性能参数的相关性;采用X射线光电子能谱表征了RPUF/APP及RPUF/EG/APP体系燃烧热值测试后残炭表面P元素的化学状态. 研究表明,各阻燃RPUF的HoC由低到高的顺序为RPUF/APP,RPUF/EG/APP,RPUF/TCPP,RPUF/MCA,RPUF/EG,其中RPUF/EG/APP的氧指数相对最高,炭层阻隔效应较好,热释放及质量损失相对最低,产烟量适中,综合阻燃性能最好. RPUF/EG/APP燃烧热值测试残炭表面五氧化二磷比例(57.9%)大于RPUF/APP(35.9%). 阻燃RPUF的HoC主要与体系元素组成及阻燃剂HoC的贡献有关,也与膨胀阻燃体系中组分的相互作用有关;而氧指数、炭层的阻隔作用、热及烟释放等阻燃性能主要取决于阻燃机理.      

基于深度特征学习的图像自适应目标识别算法

针对传统图像识别算法过程繁琐、特征提取困难等问题,提出一种基于深度特征学习的图像自适应目标识别算法。首先对每层网络单个特征图的输入进行批量归一化(BN)处理,其次采用参数化线性修正单元PReLU对参数进行自适应调节,比较BN算法作用在激活函数前后输出的表现性能,构建自适应卷积神经网络模型CNN-BN-PReLU.实验从网络层数、卷积核数目、网络优化及经典卷积神经网络模型4个方面进行比较分析,结果表明,在DDSM数据集上,CNN-BNPReLU较优化前准确率提高了8.5%,训练时间大幅减少71.83%,其敏感度、特异度及AUC值均有显著提升,分别达到了96%,87%和0.91,识别效果远高于LeNet-5和AlexNet,具有较好的应用价值。     

中学生学商与学习成绩的关系研究

探讨中学生学商的特点及与学习成绩的关系。方法：对440名中学生进行调查,了解不同性别、年级学生的学商及学习动力、学习自控力和学习策略的特点,并按学习成绩将学生分为学困组和学优组,对两组的学商进行差异检验,了解学商和学习成绩的关系。结果：不同性别学生在学商及三个因子上差异不显著;不同年级学生在学商及三个因子上差异显著;学优组的学商及三个因子得分显著高于学困组。结论：学商与学习成绩正相关。