外束PIXE束流均匀性测量与改善

外束PIXE束流均匀性是对非均匀性样品进行PIXE定量分析的基础.利用IP板对北京师范大学GIC4117 2×1.7 MV串列加速器外束PIXE束流均匀性进行了测量.通过在准直光栏前改用5μm的铝箔散焦膜,并用刀口厚度仅为0.1mm的铝准直光栏代替原有的碳准直光栏,改善前外束PIXE束流中心直径3.6mm内的离散程度为-65%~50%,改善后为-4.9%~2.8%.改善后的PIXE可直接用于Tisch安德森8级气溶胶采样器样品的元素定量分析,以及PIXE公司的分级式撞击采样仪第1~7级样品的元素定量分析.     

敏度分层过滤策略克服连续体拓扑优化荷载病态问题

针对工程结构中所承受载荷幅值之间相差多个数量级,使用传统拓扑优化方法所得结果中较小载荷传递路径消失的荷载病态现象,提出一种简单有效的敏度分层过滤策略.将各载荷以幅值大小进行分层,并计算各载荷对结构对应的应变能数值.在此基础上,引入比较判断系数和放大应变能影响系数,将各灵敏度以大小进行分层,对不同层次灵敏度进行不同的过滤以取得多载荷作用下最佳材料布局.本文敏度分层过滤策略是在Solid Isotropic Material with Penahiation(SIMP)框架下提出的,并使用Optimality Criteria(OC)方法进行求解.使用二维和三维算例验证了所提策略的有效性,表明该策略可以有效克服荷载病态现象,为结构设计中得到完整传力结构布局提供重要指导.     

《科技导报》作者服务指南

正01著作权敬请本刊作者允诺:稿件中没有侵犯他人著作权或其他权利的内容;投寄给本刊的稿件(论文、图表、照片等)自发表之日起,其专有出版权和网络传播权即授予本刊,并许可本刊在本刊网站或本刊授权的网站上传播。注意,投稿时应提供全部作者的电子信箱地址。     

协同过滤推荐算法研究: 考虑在线评论情感倾向

协同过滤推荐算法通常是基于兴趣相似的用户行为来实现个性化推荐, 其核心义用户之间的兴趣相似度. 本文在传统的协同过滤推荐算法基础上, 考虑在线评论对用似度识别的影响. 在混合商品推荐中, 粗粒度识别评论情感极性; 而在同类商品推荐中, 细粒别每个商品特征的情感极性. 如果用户对产品的某个特征评价次数大于平均次数, 表明用户对征较关注; 如果对产品的某个特征评价低于平均评价, 表明用户对该特征较挑剔. 进而根据用户评论来建立用户偏好模型, 用户在评论中反映出来的相似度越高, 表明用户之间的偏好越. 实验表明, 同传统的协同过滤算法相比, 基于在线评论情感分析的用户协同过滤算法在率和召回率指标上有显著提升.     

基于关键用户的非均衡热传导与物质扩散算法

物质扩散和热传导算法作为2个经典的基于网络结构的算法被普遍用于信息过滤.然而，现有的算法将所有的用户等同看待，没有区分不同用户的贡献，也没有移除恶意用户，从而导致性能不理想.针对这一问题提出基于关键用户的非均衡热传导与物质扩散算法（core-UHM），用以解决教育资源库中的高质量资源检索问题.算法的背后思想主要是基于信息领域中的帕累托法则，也即是20%的用户主导着整个系统中80%的交互.基于关键用户不仅能够保证资源的质量，同时也大大节省了计算开销.通过在真实的学术搜索日志数据集上的实验，证明了算法的有效性.     

电信企业应对 OTT 竞争的“良方”

基于IP技术的富通信套件业务（Rich Communication Suite，RCS）将深刻改革传统点对点通信模式，塑造全球电信运营商通信交流的新型方式。富通信业务使得用户不再需要通过安装和注册软件服务即可实现整套基于通讯录的呈现、即时通信、群组聊天、文件传送、社交网络等在线通信应用，能够有效提高用户ARPU值和用户黏度。富通信业务建立在已经普及的消息服务之上，可以实现不同国家、不同运营商的互联互通。     

嵌入式设备在中小型机房监测中的应用

针对中小型机房设备实时监测的需求，设计一种低成本机房监测系统。本文主要阐述嵌入式设备在该系统中应用。嵌入式设备采用S3C44BOX处理器，通过温湿度传感器、烟感、UPS协议采集机房相关监测数据；嵌入式软件采用互换性好的模块化设计。整个系统设计简单，性能可靠，易于安装，经济实用。     

涤纶滤布改进口服液过滤工艺

过滤是制作药用口服液的重要工艺之一,过滤的目的在于得到澄清、合格的药剂。与传统滤纸相比,涤纶滤布的过滤性能十分强大,它广泛应用于制药、制糖、化学、冶金等行业。本文将用涤纶滤布代替传统工艺中的滤纸,对益母草口服液和复方甘草口服液进行过滤,然后将其过滤结果与传统工艺作对比,分析试验后的数据,对涤纶滤布这种新口服液过滤工艺进行全面分析。     

基于复杂属性商品的混合协同过滤推荐模型

协同过滤作为应用最广、研究最多的推荐算法,但依旧面临数据稀疏性、冷启动、数据质量差等固有问题,同时也鲜有研究者从实用角度基于商品性价比方面提高预测精确度.为此,本文综合考虑用户主观评分和商品客观评分,并在此基础上结合情境预过滤、社会网络理论以及专家意见提出了一种混合协同过滤推荐模型,在一定程度上缓解了上述缺点.并通过真实网上汽车销售数据实验,表明该模型相对传统协同过滤具有更高的预测精度,更适用于具有复杂属性的商品.     

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