格点量子色动力学与高精度原子光谱学

格点量子色动力学(Lattice Quantum Chromodynamics, QCD)作为目前已知的最系统地研究非微扰强相互作用的方法,在高能物理和核物理前沿起着不可或缺的作用.随着格点计算精度的提高和研究方法的突破,格点QCD的研究前沿大为拓展,一些新的交叉领域开始出现.其中一个重要的领域是原子光谱学.随着原子光谱学观测量精度的不断提高,核子结构相关的强相互作用效应需要被考虑,其中双光子交换导致的修正尤为重要,并且在近期受到理论和实验学界的广泛关注.本文简要介绍了格点QCD的方法和原子光谱学中的两个重要观测量:兰姆位移和超精细劈裂,以及双光子交换对它们产生的修正,进而展示格点QCD理论方法在这一领域的最新进展以及将来可能产生的重要影响.     

逆向蒙特卡罗模拟在无序体系中的应用

晶体学只能够给出有关晶体平均原子结构的信息,而结合逆向蒙特卡罗(Reverse Monte Carlo, RMC)模拟的全散射方法将同时包含原子的平均结构和局部尺度上原子间距、键角以及结构多面体的取向和形变等方面的信息,这也是RMC方法一个独特的优势.近年来,借助第三代同步辐射加速器和散裂中子源, RMC方法在实验和理论上都有了较快的发展,同时数据质量高,保证了该方法在材料的局域波动和无序的精细结构研究中的适用性.本文从RMC基本原理和分析方法两个方面介绍了无序体系中的逆向蒙特卡罗方法,同时给出了一系列有助于理解的RMC模型实例.最后,对RMC方法的发展进行了展望.近年来我国对大科学装置的投入迅速增长,相信RMC方法搭载第四代高能量光源,必将在我国新材料的设计与开发中发挥重要的作用.     

ECOC多分类算法在慕课数据挖掘中的应用

收集并整合多所高校学生的慕课学习行为数据,设计基于数据复杂度的纠错输出编码(ECOC)多分类算法.该算法利用数据复杂度降低多类之间的分类难度,从而提高算法的预测准确度.实验结果表明,在不同高校的慕课数据集的测试中,所设计基于数据复杂度的ECOC分类算法比传统的ECOC算法具有更高的分类准确度和鲁棒性,实现了学生学习成绩...     

一种不完全微分PID的多环Smith预估控制

提出一种不完全微分PID控制器组态,代替理想的PID控制器进行控制.对于系统外扰的影响,采用一种多环Smith预估器系统,利用MATLAB进行仿真.结果表明,该控制系统具有良好的抗外扰性能,可改善系统的调节品质.     

基于HLM模型的单位社区居民满意度影响因素研究——以徐州市为例

从居民的情感需求层面构建指标体系,基于徐州市调研数据,采用多层线性模型(HLM)分析居民满意度的影响因素.结果表明,原住民与否、出行频率、邻里关系、对社区发展的关心程度与居民满意度存在显著的正向关联;社区认知程度、年龄、性别与居民满意度不存在显著相关性;教育水平、居民参与意愿与居民满意度存在显著的负向关联,单位社区的重...     

煤矿地下多层火区探测技术研究与应用

采用地面氡气测量法、瞬变电磁法和激发极化法相结合手段,经过野外数据采集、室内资料处理、理论研究和综合分析,查明了地下三层煤层自燃火区的位置与范围,取得了很好的实际应用效果.     

基于多关联动态优化模型的企业信贷管理决策分析

建立多关联动态优化模型,提出最佳信贷策略.采用灰色关联法分析企业关联度,建立关联度模型,优化模型中参数的选择,从多角度提高风险因子提取的精度,增强模型的通用性和适应度,使模型所涵盖的因素更加广泛.利用Logistic回归信贷风险评估模型量化分析企业信贷风险具有很高的阻滞性和实际性,符合经济发展规律.     

胸部X光片多特征融合的冠状病毒诊断

针对目前网络模型从X光片提取的特征过于单一,并且监督学习网络太过依赖疾病诊断标签,得到的X光片特征不利于冠状病毒诊断。提出一种胸部X光片多特征融合的冠状病毒诊断框架Covid-19Net。使用EfficientNet网络作为提取X光片特征的主干网络,采用教师—学生对比学习网络优化X光片特征,利用X光片肺分割生成的肺掩膜图像特征和X光片中提取关键点特征,聚合X光片提取的多种特征进行冠状病毒诊断。实验结果表明,Covid-19Net方法可以提高冠状病毒诊断性能。     

基于CoKriging模型的单室火灾温度预测

高保真数值模拟和单保真机器学习替代模型均需大量时间才能对火场温度做出准确预测,无法满足消防管理的应急需求.为解决上述问题,引入了 CoKriging模型,并从建模时间成本、预测时间成本及预测结果准确性这3方面讨论了该模型在单室火灾温度预测中的适用性与特点.该模型利用CFAST和FDS模拟产生的154组混合数据进行训练....