一类被m次积分解类决定的脉冲积分微分方程的古典解

首先引入一类被m次积分解类刻画的脉冲积分微分方程的古典解的定义,然后利用半群理论得出古典解的存在性和唯一性。     

民汉稀缺资源神经机器翻译技术研究

该文介绍了中国科学院自动化研究所参加第15届全国机器翻译大会(CCMT2019)翻译评测任务总体情况以及采用的技术细节.在评测中,中国科学院自动化研究所参加了3个翻译任务,分别是蒙汉日常用语机器翻译、藏汉政府文献机器翻译以及维汉新闻领域机器翻译; 阐述了参评系统采用的模型框架、数据预处理方法以及译码策略; 最后给出了不同设置下评测系统在测试数据集上的表现,并进行了对比和分析.     

岩石复电阻率测量技术及标定方法研究

研究储层岩石的复电阻率特性,首先必须排除岩石物理测量系统极化效应的影响。基于不同金属电极材料测量装置和硫酸铜面团装置,完成清水条件下的复电阻率实验,并应用纯电阻和RC并联电路对测量仪器和测量装置系统进行标定,证实硫酸铜面团测量装置的性能最稳定,确保了实验结果的准确性和可靠性。在此基础上,建立了一套完整的岩石复电阻率测量技术和标定方法,优选出性能最稳定的测量装置系统,排除非岩石极化效应的影响,为常规与非常规油气储层岩石物理分析和评价提供技术保障。     

朋友圈社交行为对员工知识共享意愿的影响机制——职场友谊的中介作用和感知差异性的调节作用

基于社会影响理论,从社会影响的内化视角探究员工朋友圈社交行为对知识共享意愿的影响机制,并揭示了朋友圈社交行为对知识共享意愿的不同程度感知差异性的差异化作用。通过对255个有效样本进行分析发现:职场友谊完全中介了朋友圈社交行为与知识共享意愿的关系;职场友谊对知识共享意愿有着积极影响;感知差异性负向调节了"朋友圈社交行为-职场友谊-知识共享意愿"的前半径,即感知差异性水平低的员工通过加强社交互动会增强职场友谊,而感知差异性水平高的员工则会因为过度的社交互动而削弱其职场友谊。     

非凸半定规划的鞍点存在性研究

主要利用矩阵分析的谱分解、Frobenius 内积及其相关性质，凸分析的凸集分离定理来研究非凸半定规划问题的鞍点的存在性，通过 3 种不同的方式给出并证明了鞍点存在的一些充分、必要以及充分必要条件。首先，利用一个不等式系统给出了与文献[1]中的对偶定理等价的一个鞍点存在的充分必要条件。然后，给出了广义的 KKT 条件，并在不变凸性的假设下，证明了广义 KKT 条件是鞍点存在的一个充分条件；若 x∈intC，则广义KKT 条件是鞍点存在的一个必要条件。最后，定义了一个扰动函数 ，并在非凸半定规划问题的最优解存在的假设下，利用此扰动函数给出了鞍点存在的一个充分必要条件：若非凸半定规划问题的最优解存在，则对偶可达且无对偶间隙等价于扰动函数v的上图在点 (0,v(0))处存在支撑超平面。
     

基于随机阵列的NUFFT BP三维快速成像

传统的二维实阵列用于三维微波成像时,需要相对较高的脉冲重复频率才能切换发射阵元。针对这种情况,利用随机阵列来实现三维成像,目的是有效降低脉冲重复频率。进一步提出利用等效相位中心原理来实现任意随机阵列布局的可行性方案。然后,基于随机阵列,发现使用非均匀快速傅里叶变换(nonuniform fast Fourier transform,NUFFT)来实现后向投影(back projection,BP)算法的插值过程,能够用较少的运算量实现BP算法的高精度插值。最后,结合并行处理技术来实现NUFFT BP算法,结果使得BP算法的执行效率得到显著提高。     

基于生成对抗网络的高端装备研制数据脱敏方法

针对高端装备研制数据的保密性和重要性,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的高端装备研制数据脱敏方法。面对高端装备研制数据在数据挖掘和数据共享时可能面临泄露的风险,利用GAN进行数据脱敏。在随机生成的高斯数据集上进行实验,通过比较源数据和脱敏数据的统计特征,证明GAN的数据脱敏方法能够有效实现数据脱敏过程中所要求的数据安全性、数据有效性和成本可控性。最后,在Yeast数据集上进行验证, GAN输出的脱敏数据同样在现实世界数据集上表现出色,能够准确地预测Yeast的分类,为高端装备研制数据的管理和分析提供了一种新的思路。     

川黄柏一年生实生苗质量的分级标准

为有利于指导生产实践，推动川黄柏实生苗培育规范化、标准化，以湖南省龙山县大安乡2020年培育的川黄柏1年生实生苗为研究对象，以72个1 m×1 m样方2 564株样苗为研究样本，以地径、苗高为苗木质量分级指标，采用K-均值聚类法及标准差法，划分质量分级值.经综合评定，确定川黄柏1年生实生苗质量分级标准为Ⅰ级苗地径D≥1 cm，苗高H≥100 cm；Ⅱ级苗地径D 0.6～＜1 cm，苗高H 60～＜100 cm；Ⅲ级苗地径D＜0.6 cm，苗高H＜60 cm.在该标准下，本次研究样本Ⅰ、Ⅱ级苗占比64.8%.     

实时检验泡沫：基于严格局部鞅判别的泡沫检验方法

实时检验泡沫并对市场参与者和监管者进行预警，有利于防范和化解金融风险。基于检验泡沫的严格局部鞅判别原理，在RKSH方法的基础上拓展了一种倒向滚动检验方法（BSLM），并通过蒙特卡洛仿真和实证分析验证了新方法的有效性。研究发现：相对于传统严格局部鞅判别方法，BSLM方法对距离当前时刻较近的泡沫具有更高的检验势，并且能更早地事前预警泡沫；在对中国股票市场主要指数2000~2015年的泡沫检验中，新方法能判断泡沫的生成时间和破灭时间，发现上证指数和深圳成指的泡沫具有较强的联动性。