科技发明在身边

<正>超强柔顺剂Sofft,让衣服不会变脏变臭最近出现了一种新型的织物柔顺剂Sofft,将这种柔顺剂加入到衣服中,可以使我们的衣服不会变脏变臭。Sofft的制造商表示,含有他们这种新型织物柔顺剂的衣服比一般的衣服耐脏很多。我们把衣服和柔顺剂一起放在洗衣机中,让柔顺剂融合到衣服中。这个柔顺剂会在衣服表层产生一种薄的保护层,有了这个保护层,油或者果汁这些容易让衣服染色变脏的物质就不会弄脏衣服了。如图这样,果汁倒在衣服上,由于加入了这种柔顺剂,果汁自己会从衣服上滑落下去。该公司称,这样的情况下,衣服的透气性依然很好。     

大数据时代地方高校地方文献信息数字化策略研究

在大数据时代,地方高校图书馆的服务与发展面临严峻挑战,更多的数字化产品冲击图书馆的传统服务功能,地方高校应集中力量,开展特色服务,收集、整理、加工地方文献,提出可行、规范的数字化策略,使之数字化,提供网络数据服务,实现资源共享,为区域经济、文化、教育发展提供有力保障.     

迭加与坍缩:日本社会脆弱性凸显

进入3月,东京的早樱已经盛开。但日本民众应该没有忘记新年伊始便不期而至的“十年一遇”强大寒潮,也没有忘记“寒意”似乎从2022年10月便已开始积蓄。去年,伴随日元的大幅贬值,以美元计价的日本国内生产总值(GDP)开始出现萎缩,削减了国家的大量财富。官方数据称,第三季度的日本GDP年化下降1.2%。与此同时,日本企业破产数也达到了五年来的最高值。     

探讨数字化变电站单向数据传输设备设计思路的构建

为了提高变电站系统信息传输的可靠性和降低建设成本,应利用数字化变电站中过程层与间隔层之间数据的单向性来设计出一种单输入多输出的数据传输设备,以满足变电站建设的需求,本文则对数字化变电站单向数据传输设备的设计思路进行分析探讨。     

机电数据结构分层系统设计分析

针对机电数据结构分层系统软件实现的技术、设计思路、界面配置及主程序流程框图进行了分析,提出了如何充分发挥该软件的自动分层功能,以实现配件的计划采购与维护控制。     

基于Hadoop的分布式智能推荐系统

通过对云计算平台相关技术的分析研究,结合目前智能推荐系统的应用情况,采用Hadoop、Mahout、Sqoop以及Oozie等云计算相关技术构建一个海量数据智能推荐系统。与传统的数据存储处理相比,可以提高资源的利用率,降低成本,同时也保证了速度。     

使每秒千万条数据存储成为可能的年轻人——访上海宝信软件股份有限公司专业技术总监沈春锋博士

<正>我近年来采访的启明星里,70年代末及80年代这一时段的人比例越来越高。我明显感到,这个年龄段的人更少有传统的羁绊,他们更愿意从自己的视角去看周围的世界,去把握自己的人生道路。而且,由于教养相对较好的原因,这一批人普遍知书识礼,尽管面对的生存发展环境和机遇更为严苛,但他们普遍比较开放、乐观。这种感觉已有一段时间,而在我上周访问了去年入选启明星、来自宝信软件的系统架构师沈春锋(上图)后     

打造新一代的中国PE

拐点已现，市场进入调整期：2011年上半年中国PE市场形势分析 创业投资与私募股权研究机构清科研究中心近日发布2011年上半年中国私募股权投资市场数据，统计结果显示，今年上半年中国PE市场募集活动稳步走高，共计55支新基金完成募集，披露金额为145．41亿美元（约合940亿元人民币），此外，有51支新设立基金正式启动了募集工作；投资方面，较去年同期涨幅明显，共有188家企业获得来自私募股权投资机构的95．88亿美元注资，投资金额已经超越去年全年水平的90％，其中，生物技术／医疗健康、互联网、清洁技术行业最受青睐，位列投资行业排名前三甲；     

浅谈图书馆个人数据容灾

探讨了病毒、硬件、软件、人为因素、自然灾害等因素对图书馆个人数据可能产生的破坏,提出了容灾的主要实现方法。     

Higher-order principal component pursuit via tensor approximation and convex optimization

Recovering the low-rank structure of data matrix from sparse errors arises in the principal component pursuit （PCP）. This paper exploits the higher-order generalization of matrix recovery, named higher-order principal component pursuit （HOPCP）, since it is critical in multi-way data analysis. Unlike the convexification （nuclear norm） for matrix rank function, the tensorial nuclear norm is stil an open problem. While existing preliminary works on the tensor completion field provide a viable way to indicate the low complexity estimate of tensor, therefore, the paper focuses on the low multi-linear rank tensor and adopt its convex relaxation to formulate the convex optimization model of HOPCP. The paper further propose two algorithms for HOPCP based on alternative minimization scheme： the augmented Lagrangian alternating direction method （ALADM） and its truncated higher-order singular value decomposition （ALADM-THOSVD） version. The former can obtain a high accuracy solution while the latter is more efficient to handle the computationally intractable problems. Experimental results on both synthetic data and real magnetic resonance imaging data show the applicability of our algorithms in high-dimensional tensor data processing.