一种新型3d-4f金属有机框架晶体材料的合成、结构及性质研究

采用水热合成法,以Nd Cl3·6H2O、Co Cl2·6H2O、2,2'-联吡啶-3,3'-二羧酸(H2bpdc)、氢氧化钠和水为原料合成了一种新型3d-4f金属有机框架晶体材料。该晶体呈红色棒状,经X-射线单晶衍射分析,其结构属单斜晶系,P21/n空间群,化学式为{[Nd2Co(bpdc)3(OH)2(H2O)2]·(H2O)2}n。通过单一变量法确定其最佳合成条件为:n(Nd3+)∶n(Co2+)∶n(bpdc)=1∶1∶1.5,溶于5 m L去离子水,以Na OH调节溶液p H≈5,150℃恒温72 h,降温速度1℃/h。热重分析表明该材料具有良好的热稳定性,在340℃以下可以稳定存在;经循环伏安法测试,此晶体材料具有良好的电化学活性。     

“避风港”规则下视频分享网站著作权侵权责任的认定

随着互联网技术的快速发展,视频分享网站这个新兴产业迅速崛起,由此带来的著作权侵权问题日益突出。视频分享网站运营商通常不会直接侵犯著作权人的信息网络传播权,但视频分享网站给网络终端用户所提供的服务往往构成间接侵权,需要承担辅助侵权责任或替代侵权责任。为了促进互联网的传播和发展,法律对视频分享网站做出了责任限制性规定,即"避风港"规则。通知加删除程序是"避风港"规则适用的基本程序。在司法实践过程中,法院通常采用"红旗标准"对视频分享网站是否承担间接侵权责任进行判断。我国现有法律法规对视频分享网站著作权侵权行为的规制还存在不足,需要进一步地细化和完善。     

基于划分和压缩数据库的改进Apriori算法

针对Apriori算法在面对大规模数据时效率较低的问题,提出了一种基于划分和压缩数据库的改进方法。该方法首先依据特征数据出现的频率将数据按照升序存储在临时数组中;然后将原始事务数据库分为几个互不相交的事务数据库,使得子数据库能够容纳在内存中;最后根据每个子数据库计算出的频繁项集计算整个数据库的频繁项集,从而消除了不必要的冗余数据。通过改进可以将大规模数据集进行有效的划分和压缩,对子数据库进行关联规则挖掘。实验结果表明,改进的Apriori算法在针对海量数据挖掘的执行速度和效率都有很大提高。     

基于关联规则的课程信息推荐应用研究

网络教学系统中的课程资源丰富而繁多,借助数据挖掘技术,可以对这些资源进行有效挖掘,以期达到更充分、合理的使用.借助关联规则数据挖据方法,构建课程信息推荐模型,研究网络教学系统中的课程关联,为学生网络学习提供课程信息推荐.     

基于关联规则探讨《温病条辨》药对的使用规律

目的:探讨《温病条辨》药对的使用规律。方法:以《温病条辨》三焦篇189个内服复方为研究对象,采用关联规则数据挖掘方法,设定最小支持度为5%,最小置信度为50%。计算药对的支持度和置信度,找出符合规则的药对。结果:筛选出高频药对22组,其中清热药对4组,养阴药对4组,清热养阴药对4组,祛湿药对7组,补气药对1组,补气温中散寒药对1组,温阳药对1组。符合强关联规则的核心药对6组,分别为黄连-黄芩、连翘-银花、连翘-竹叶、白芍-炙甘草、生地-麦冬、干姜-附子。结论:初步总结了22组高频药对的功效及使用规律,可为温病的治疗提供用药参考。     

异构服务聚合的协同访问控制算法研究

由于服务聚合要实现异构多态交互过程,必然对安全访问控制模型的性能提出较高的要求.为满足服务聚合的访问控制需求,本文提出了一种异构服务聚合协同访问控制算法ACAHSP.首先,本文剖析了服务聚合中访问的动态情景要素构成,从多维度定义了构成情景的不同要素;然后,提出了基于动态情景状态的状态演算和规则演算的机制,并给出了动态情景机约束下在服务聚合模型ACAHSP;其次,基于CP ABE算法提出了ACAHSP访问控制模型的安全验证算法,强有力的保证了ACAHSP模型在服务聚合中访问控制机制状态机转换、数据交互的安全性;最后,结合案例进行应用验证,并与已有模型进行对比.     

基于车车通信合流影响区外侧车辆决策模型

在入口匝道合流区,驾驶员通过观察运行环境及估计周边车辆行驶特征,做出的相应的驾驶决策,常会使车流紊乱.针对该问题,从车车通信环境下获得的周边车辆运行全信息入手,建立上匝道合流影响区车辆决策机制模型,并更新了新决策机制情况下运行规则.数值试验分析车辆在两种不同环境下的时空轨迹图、合流区及上游换道情况、平均行程速度.结果表明:在车车通信环境及决策机制模型条件下,合流区只有很低水平的换道;平均行程速度最大提高了32.4％,在不同车辆输入情况下速度波动降低了76.7％,通行能力提高了13.3％.     

一种面向非规则数据的阶段预取策略

传统数据预取技术在处理结构复杂的非规则数据应用程序时,其有效性明显下降.为解决该问题,基于程序运行时的数据访问阶段性特征,提出一种面向非规则数据的阶段预取策略,研究应用程序的访存规律和预取调度机制.该策略通过在线剖析应用程序的访存行为,识别出数据访问性能指标表现稳定的数据访问阶段和具有特定访存行为特征的预取阶段,实现在数据访问阶段内依据预取阶段的访存规律动态调整预取操作.实验结果表明,与传统的基于访存流模型的数据预取技术相比较,阶段预取策略能够减少无用预取,更加有效地改善非规则数据应用程序性能.     

循环ALC~+的固定点存在性研究

分析了循环ALC+的语法及语义特征,指出循环ALC+-TBox具有固定点语义的充分非必要条件,并进行了证明,讨论了其固定点模型存在需满足的一些条件,并给出了一个实例应用.     

关联规则挖掘算法的优化

Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法,该算法在处理规模巨大的候选项目集时存在耗时长和效率低的问题,提出了采用分割法对数据进行分片的优化算法.实验证明该算法不仅能减少数据挖掘对系统资源的占用,而且解决了数据库中数据分割下局部频繁项目序列集产生和全局频繁项目序列集的转换问题.