双自由度磁悬浮式桥梁振动能量采集器数值仿真和优化

提出了一种能利用桥梁振动能量为传感器持续供电的双自由度磁悬浮振动能量采集器(TMEH),该系统的能量采集效率远高于传统单自由度磁悬浮振动能量采集器(SMEH).推导了TMEH系统的运动控制方程和机电耦合方程;建立了TMEH的多目标优化模型,提出了基于NSGA2算法的能量采集器参数优化设计方法;最后将TMEH和SMEH在简谐振动激励和桥梁随机振动激励作用下的响应特性和能量采集效率进行了对比.研究结果表明:1)通过NSGA2算法优化设计,TMEH能获得更宽的采能带宽和更高的输出功率;2)TMEH比SMEH的采能效率有明显提高.在简谐振动激励和桥梁随机振动激励作用下,TMEH的输出功率比SMEH增加了约2倍.     

胰岛素受体底物1和2的氨基酸网络特征研究

在胰岛素对脂质代谢的调控作用中,胰岛素受体底物2(IRS2)比胰岛素受体底物1(IRS1)发挥了更加重要的作用。为研究两者发挥作用的差异,分别选择IRS1、IRS2的4个结构数据,构建氨基酸相互作用网络,计算整体拓扑特征,分析网络的hub氨基酸差异,计算7种中心性特征。实验表明,IRS2氨基酸相互作用网络的平均度及聚类系数高于IRS1的1QQG、5U1M、6BNT;IRS2中的hub氨基酸ATP、LYS、ILE是IRS1所没有的;除子图中心性和特征向量中心性外,IRS2网络中节点的其他中心性特征均优于IRS1。结果表明,IRS2的氨基酸相互作用网络中,节点聚集程度较高,更容易形成模块,更容易到达其他节点,与其他节点发生通讯。可以推测:IRS2在胰岛素对肝脏的代谢调控中比IRS1发挥着更加重要的作用。     

考虑车辆间交互作用的驾驶意图预测方法

准确的意图预测可以帮助智能车辆更好地了解周围环境并做出更加安全的决策，从而提高自动驾驶的安全性，促进人机协同驾驶。为了对驾驶员未来的意图做出更加精准的预测，提出了一种交互式意图预测方法。首先，通过将隐马尔可夫模型（HMM）与高斯混合模型（GMM）相结合，在充分考虑周围场景信息后建立了行为识别模型，用于对当前的驾驶行为做出准确的判断。然后，考虑到交通场景复杂多变的特点，提出基于意图的轨迹预测方法规划出一条最佳的行驶轨迹，并采用最大期望效用理论对未来的驾驶行为进行推理。由于行为识别和意图推理模型综合考虑了交通态势的演变过程和车辆之间的交互作用，所以将两个模型得到的结果相结合可得到车辆最终预测出的驾驶意图。最后，在NGSIM数据集对所提出的方法进行验证，结果表明提出的行为识别模型能够提前0.2~0.3 s识别出车辆的换道意图，结合未来意图推理模型，能够更加准确地预测出车辆未来的驾驶行为，由此可提高车辆驾驶的安全性。     

企业战略变革过程中的冲突影响研究——基于认知的视角

本研究基于认知的视角,从理论上分析了企业战略变革过程中冲突的形成与影响,提出了战略变革知觉、战略变革响应与冲突关系假设模型,并开展了实证分析.研究表明,战略变革知觉与战略变革响应正相关,冲突在两者之间起到中介作用.     

下一代密集WLAN网络干扰管理机制

在密集高效无线局域网部署场景中,针对传统802.11协议造成用户公平性差和吞吐量低的问题,提出一种以用户为中心的资源配置方法。该方法通过对用户进行识别分类,以用户为中心配置信道和功率,在保证用户公平性的前提下,最大化网络吞吐量。提出的功率控制机制和用户识别方法可以很简单的应用于现有无线局域网系统中。仿真结果表明,提出的资源配置方法平均提升单位基本服务集吞吐量47.3%,干扰最严重的基本服务集的吞吐量提升190%,每个基本服务集的边缘用户的吞吐量平均提升约74.3%。     

足球比赛场景中交互行为分析方法研究

目前的视频处理研究主要关注足球视频的基础方面的问题, 而在视频语义方面的工作尚不完善。 为此, 对足球比赛视频中存在的交互行为进行分析, 研究了足球比赛视频语义理解的关键问题, 为实现从一般比赛场景去理解和分析比赛进行了有益的探索。 首先进行场景分析, 利用主颜色提取视频中场地区域并标定场地线; 其次, 检测场景中的球员并判定其队属, 同时利用 Kalman 滤波实现对足球目标的跟踪; 最后, 判定球队的进攻方向的目的语义, 同时获取足球真实轨迹, 进行轨迹分割, 识别球员与足球的交互行为, 并在此基础上结合足球领域的知识进行进攻策略的分析。 实验结果表明, 该算法能很好地解决视频分析各阶段的问题, 能有效分析视频中存在的交互行为, 并从足球领域的角度实现进攻策略分析,进攻模式识别结果查准率达到 71% 以上, 查全率达到 85% 以上, 有益于计算机视觉的应用研究和足球视频科学分析。     

论安全生产的科学技术与法律的关系

一切优秀成果的全方位的突破和更新都离不开科学技术工具,也离不开理论本身的发展。"法律与科技"问题是法理学重要的构成部分,有关科技的法律也已成为法学的一个重要分支。安全生产领域既包括科学(自然科学、社会科学)的理论,也包括众多的边缘和交叉内容,并在当代展现出了现实性、多样性的特点。当然,对安全生产这一大科学领域的多样性、现实性的探讨并不是简单地采纳新技术或简单地引入即可实现的,而是需要注重对科学、技术、文化、意识、法律等多方面之间的矛盾和互动关系,并关注他们的实践,从而推动安全生产成为一门真正的科学。     

PBNA： An Improved Probabilistic Biological Network Alignment Method

Biological network alignment is an important research topic in the field of bioinformatics. Nowadays almost every existing alignment method is designed to solve the deterministic biological network alignment problem.However, it is worth noting that interactions in biological networks, like many other processes in the biological realm,are probabilistic events. Therefore, more accurate and better results can be obtained if biological networks are characterized by probabilistic graphs. This probabilistic information, however, increases difficulties in analyzing networks and only few methods can handle the probabilistic information. Therefore, in this paper, an improved Probabilistic Biological Network Alignment（PBNA） is proposed. Based on Iso Rank, PBNA is able to use the probabilistic information. Furthermore, PBNA takes advantages of Contributor and Probability Generating Function（PGF） to improve the accuracy of node similarity value and reduce the computational complexity of random variables in similarity matrix. Experimental results on dataset of the Protein-Protein Interaction（PPI） networks provided by Todor demonstrate that PBNA can produce some alignment results that ignored by the deterministic methods, and produce more biologically meaningful alignment results than Iso Rank does in most of the cases based on the Gene Ontology Consistency（GOC） measure. Compared with Prob method, which is designed exactly to solve the probabilistic alignment problem, PBNA can obtain more biologically meaningful mappings in less time.     

近临界紧邻随机游动局部时的重整化极限

Lamperti于1961年证明了在适当条件下, 半直线上一类近临界的紧邻随机游动经过重整化会弱收敛到布朗运动. 考虑过程局部时重整化的极限问题, 运用随机游动的内蕴分枝结构以及非时齐分枝过程重整化极限的结果, 证明了其局部时经过适当的重整化会收敛到布朗运动的局部时.      

基于社交网络签到数据的城市空间相互作用和节点吸引力研究

基于社交网络大数据的研究视角,选取全国348个城市之间一年的跨城市社交媒体地理位置签到数据,采取优化粒子群(PSO)方法,使用引力模型,逆向推导该系统中空间相互作用的距离衰减函数以及各城市的节点吸引力。通过引入经济发展水平、产业结构、人口规模和结构、旅游竞争力、教育水平5个方面的12项变量,经过因子分析和回归分析,探究这些变量对节点吸引力的影响作用。结果表明,社交媒体签到系统中的交互流量符合距离衰减的幂律函数,与其他交互系统相比,其距离衰减系数偏小,说明全国尺度的城市间人的移动受距离影响不明显。对全国城市节点吸引力及其排名的进一步分析发现,与旅游竞争力、城市发展成熟度、人口规模这几个维度相关的因子对社交媒体签到系统中的城市节点吸引力有显著的影响。研究结论将为更好地理解人类签到和移动行为,为进一步了解复杂网络系统中节点吸引力的内涵做出一定的理论和实际贡献。