基于图注意力网络的案件罪名预测方法:CP-GAT

案件罪名预测任务是基于文本数据去预测案件所属罪名.针对现有方法在相似罪名和长尾数据集上表现不佳的问题，提出了一种基于图注意力网络的案件罪名预测方法CP-GAT(charge prediction based on graph attention network).该方法首先使用司法文书数据集中的案例事件描述文本和案例对应的法条信息建立异质图结构数据，构建后的异质图包含两种类型的节点(词节点、案例节点)，两种类型的边(词节点与词节点相连的边，词节点与案例节点相连的边).在基于法律文本构建后的异质图上使用图注意力网络进行图特征提取，最后将得到的特征向量输入到罪名预测的分类器中，得到案例所属的罪名.在CAIL2018法律数据集上的实验结果表明，基于图注意力网络的罪名预测方法优于对比实验使用的方法，准确率和宏观F1值分别达到了95.2%和66.1，验证了提出的方法有利于提升案件罪名预测任务的性能.     

异质多智能体系统在固定拓扑下的分组一致性

研究了异质多智能体系统的分组一致性,针对固定通信拓扑情况,提出了一种基于邻接信息的分布式控制协议,并通过李雅普诺夫理论,推导出异质多智能体系统实现分组一致性的充分条件.最后利用数值仿真验证了理论分析的正确性.     

面向智慧驾驶的道路基础设施功能设计

随着单车智能成本提高以及道路环境复杂性加大，智慧驾驶车辆的发展越来越依靠智慧道路基础设施的进步。目前国内外不同的道路工程建设项目对道路基础设施的智慧化均提出了各具特色的设计思路和功能模块，但是相关研究主要集中在单一的道路功能或特定技术上，尚未系统性地给出智慧道路基础设施的设计理论和应用体系。同时，智慧道路基础设施建设要求路旁设备、路面材料和外部感知设备等全方位朝着信息化、数字化和智能化方向发展。本研究在系统综述国内外智慧公路项目典型案例的基础上，提出了未来智慧道路设施的四大关键技术。     

普通本科院校大学生创新性实验计划的若干问题探讨

基于普通本科院校大学生创新性实验计划面临的培养目标不明确,缺乏合理的实施原则以及学校管理缺失,学生很难获得创新思维培养等问题,提出改革评定体制,深入科研氛围以及改革管理体制的若干建议,以期更好推行该计划的实施,培养学生的创新实验能力。     

大型娱乐中心装修工程中弱电系统的技术要点

阐述了大型娱乐中心装修工程的设计原则,详细介绍了弱电系统的技术要点及工程内容。     

内蒙古自治区老年乒乓球比赛赛制及影响因素分析

本文运用文献资料法,逻辑分析法等研究方法,分析内蒙古自治区老年乒乓球比赛的赛制及其影响因素,以求找出在整个赛制中的优点与不足,造成该项赛事不足的影响因素何在,为内蒙古自治区老年比赛进一步完善提供理论参考.     

家用净水设备中活性炭的电解法再生实验研究

针对家用净水设备中活性炭再生问题,采用电解法对吸附亚甲基蓝的颗粒活性炭进行了再生研究,结果表明当电流密度为0.025 A/cm2,反应时间为30 min,硫酸钠浓度为0.011 mol/L时,其活性炭再生效率可以达到酸洗再生法的125.5%,同时电流密度与反应时间、硫酸钠盐浓度分别存在交互作用;氯化钠作为电解质再生活性炭也是可行的,氯化钠浓度为0.05 mol/L,电流密度为0.025 A/cm2,30 min电解活性炭再生率可达到酸洗法的110%以上,为家用净水设备中活性炭的再生提供了技术和经济上均可行的实用方法.     

高校图书馆电子阅览室计算机网络建设与管理

为使高校图书馆电子阅览室更好地为教学、科研服务,提高图书馆现有资源的利用效率,结合工作实际,从图书馆电子阅览室计算机网络建设的体系结构及关键技术分析入手,总结出了高校图书馆电子阅览室计算机网络建设方案及管理策略。     

沿空留巷围岩结构灾变系统及控制力学模型研究

运用实用矿山压力控制理论建立了沿空留巷开采灾害系统模型,提出了无煤柱沿空留巷大、小结构理论,修正了内应力场范围计算方法,建立了给定变形、限定变形2种留巷结构力学模型.研究表明:沿空留巷巷道围岩大结构是指应力拱内岩梁,小结构是指巷旁充填体、顶煤、煤帮、直接顶、底板等锚固结构,二者力源来源于应力拱内岩层,其中巷旁充填体力源为裂断拱内裂断岩梁,煤帮力源来源于应力拱内岩梁作用;内应力场范围是传统范围求解的1.4倍;沿空留巷限定变形状态承载体承担起大结构内覆岩运动产生的作用载荷,对巷道进行支承保护作用;给定变形状态承载体(护巷煤柱或充填体)不承担大结构内覆岩运动产生的作用载荷,仅承担支承范围内直接顶载荷,并对巷道进行密封保护、隔绝采空区作用.     

滑动窗口下数据流完全加权最大频繁项集挖掘

针对当前关于数据流加权最大频繁项集WMFI(weighted maximal frequent itemsets)的研究无法有效地处理频繁阈值和加权频繁阈值不一致情况下WMFI的挖掘问题,提出了完全加权最大频繁项集FWM FI(full w eighted maximal frequent itemsets)的概念.为了减少naive算法在处理滑动窗口下完全加权最大频繁项集挖掘时存在的冗余运算,提出了FWMFI-SW(FWMFI mining based on sliding window over data stream)算法.所提出的算法通过基于频繁约束条件的优化策略减少了naive算法中M ax W优化策略的无效调用次数;采用编辑距离比率作为WMFP-SW-tree的重构判别函数,可以有效减少该树的重构次数.实验结果表明FWMFI-SW算法是有效的,且比naive算法更有时间优势.