一种基于小字典不对等语料的跨语言词嵌入方法

双语词嵌入通常采用从源语言空间到目标语言空间映射,通过源语言映射嵌入到目标语言空间的最小距离线性变换实现跨语言词嵌入。然而大型的平行语料难以获得,词嵌入的准确率难以提高。针对语料数量不对等、双语语料稀缺情况下的跨语言词嵌入问题,该文提出一种基于小字典不对等语料的跨语言词嵌入方法,首先对单语词向量进行归一化,对小字典词对正交最优线性变换求得梯度下降初始值,然后通过对大型源语言(英语)语料进行聚类,借助小字典找到与每一聚类簇相对应的源语言词,取聚类得到的每一簇词向量均值和源语言与目标语言对应的词向量均值,建立新的双语词向量对应关系,将新建立的双语词向量扩展到小字典中,使得小字典得以泛化和扩展。最后,利用泛化扩展后的字典对跨语言词嵌入映射模型进行梯度下降求得最优值。在英语—意大利语、德语和芬兰语上进行了实验验证,实验结果证明该文方法可以在跨语言词嵌入中减少梯度下降迭代次数,减少训练时间,同时在跨语言词嵌入上表现出较好的正确率。     

Stream-Based Data Sampling Mechanism for Process Object

Process object is the instance of process. Vertexes and edges are in the graph of process object. There are different types of the object itself and the associations between object. For the large-scale data, there are many changes reflected. Recently, how to find appropriate real-time data for process object becomes a hot research topic. Data sampling is a kind of finding c hanges o f p rocess o bjects. There i s r equirements f or s ampling to be adaptive to underlying distribution of data stream. In this paper, we have proposed a adaptive data sampling mechanism to find a ppropriate d ata t o m odeling. F irst o f all, we use concept drift to make the partition of the life cycle of process object. Then, entity community detection is proposed to find changes. Finally, we propose stream-based real-time optimization of data sampling. Contributions of this paper are concept drift, community detection, and stream-based real-time computing. Experiments show the effectiveness and feasibility of our proposed adaptive data sampling mechanism for process object.     

Modification of the Wu-Mendel approach for linguistic summarization

This paper presents versatile modification of the Wu-Mendel approach for linguistic summarisation and concentrates on eliminating the following main drawbacks of the approach: significant user/expert involvement, significant and rapidly increasing computational cost, some flaws in quality measures formulae. The techniques and formulae proposed to eliminate the aforesaid drawbacks are put through the experimental verification process involving several real-world datasets. The results of the experimental verification demonstrate the increased efficiency and effectiveness of the modified Wu-Mendel approach for linguistic summarisation.     

正则化图形模糊聚类及鲁棒分割算法

针对现有图形模糊聚类算法合理性差和抗噪能力弱的问题，提出嵌入对称正则项的图形模糊聚类鲁棒算法。将样本聚类所对应的中立度与拒分度相结合构造对称正则项，嵌入现有图形模糊聚类所对应的目标函数；同时，利用像素邻域所对应的均值信息辅助当前像素聚类并构造了空间信息约束正则项，采用拉格朗日乘子法获得正则化图形模糊聚类鲁棒分割算法。不同噪声干扰图像分割结果表明，所建议的分割算法是有效的，相比现有的鲁棒模糊聚类分割算法具有更强的抑制噪声能力。     

基于模糊谱聚类的不确定蛋白质相互作用网络功能模块挖掘

针对谱聚类融合模糊C-means（FCM）聚类的蛋白质相互作用（PPI）网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题，提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘（FSC-FM）方法。首先，构建一个不确定PPI网络模型，使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度，克服假阳性对实验结果的影响；第二，利用基于边聚集系数流行距离（FEC）策略改进谱聚类中的相似度计算，解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题，进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理，降低数据的维数，提高聚类的准确率；第三，设计基于密度的概率中心选取策略（DPCS）解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题，并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类，提高聚类的执行效率以及灵敏度；最后，采用改进的边期望稠密度（EED）对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知，FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物（DCU）算法相比，F-measure值提高了27.92%，执行效率提高了27.92%；与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法（CDUN）、演化算法（EA）、医学基因或蛋白质预测算法（MGPPA）相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明，在不确定PPI网络中，FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。     

自然循环工况下离心泵阻力特性的实验研究与数值模拟

停转后泵的阻力特性对自然循环流量影响明显。为研究低流量自然循环工况下离心泵的阻力特性，设计了实验台架，对离心泵的正向压降、反向压降和损失系数进行了测量，实验雷诺数为2.0×10⁴～1.5×10⁵。实验表明：相同雷诺数下，反向压降明显高于正向压降；雷诺数大于8×10⁴时，损失系数基本保持不变，而低雷诺数下损失系数随雷诺数的降低有增大的趋势；基于实验得到了损失系数的经验关系式。采用CFD方法对离心泵的内部流场进行了模拟，计算表明：CFD方法能较好地预测损失系数，RNG k-ε模型与实验值的相对误差不超过10%；离心泵的压力损失主要集中在叶轮、导叶等结构的交界区域；正向与反向流动的流场分布存在显著区别；低雷诺数下局部流动更加不稳定。     

Clearance of FGF‐23 during continuous renal replacement therapy

FGF‐23 is a 32 kDa protein that is a key regulator of phosphorus and vitamin D metabolism. Emerging evidence also demonstrates that FGF‐23 increases within 24 hours of acute kidney injury (AKI) and may be associated with adverse clinical outcomes. We conducted this study to evaluate FGF23 clearance during continuous veno‐venous hemofiltration (CVVH) in critically ill patients with AKI. We demonstrate that plasma clearance of FGF‐23 during CVVH is ～11 mL/min and the mean sieving coefficient is 0.27 ± 0.1. Future studies will need to clarify FGF‐23's role in adverse outcomes among AKI patients, and whether therapies aimed at reducing FGF‐23 levels may be beneficial.     

液压阻尼孔的宽温度范围流动特性试验研究

研制一种适合对各种液压孔口或缝隙进行高低温流体力学试验的新型试验装置，运用该装置对具有不同几何参数的液压阻尼孔进行在-50~80℃宽温度范围内的流动特性试验，研究以普通抗磨液压油HM46和低温抗凝减振器油TITAN SAF 5045为工质及其温度变化时对液压阻尼孔流量-压力特性曲线、幂指数和流量系数的影响，研究表明，在低温条件下，液压阻尼孔的流量系数均因油液黏度增大、流动性变差而呈线性下降的趋势，从宏观上看，HM46通过液压阻尼孔时的流动稳定性较差，其对应流量系数的下降幅度明显大于TITAN SAF 5045对应的下降幅度，厚壁小孔流量系数的下降幅度明显大于薄壁小孔对应的下降幅度。研究所获得的新型试验装置、试验数据分析方法和具体理论公式为深入研究和优化现代液压元件在宽温度范围内的动态性能提供新型试验平台与理论基础。     

油介质下高速轮轨低黏着特性和撒砂试验研究

在车轮-钢轨高速滚动接触疲劳试验机上进行油介质下高速轮轨低黏着特性和增黏试验,研究油介质条件下不同速度、蠕滑率、轴质量以及撒砂对黏着系数的影响,最高试验线速度200 km/h。结果表明:黏着系数随蠕滑率的增加先增大、再微降随后趋于平稳,在蠕滑率3%左右达到最大;随着速度的增加,黏着系数呈快速下降趋势,如速度从50 km/h增加至200 km/h时,最大黏着系数从0.092下降至0.049;当轴质量由12 t增至16 t时,黏着系数仅略微增加了0.01;撒砂后,黏着系数约为未撒砂时的3倍左右,且依然随速度增加而降低;撒砂会使得试验后轮轨表面产生很多麻坑,从而增大了表面粗糙度,对增黏起到了一定作用,但增黏砂会对接触表面造成显著损伤,在极端条件下会促进滚动接触疲劳的萌生,威胁运行安全。     

冷连轧机带钢切边宽度自动设定研究

宽展是冷连轧机切边剪切边宽度设定的重要考虑因素。影响宽展的因素较多,若考虑各影响因素,建立宽展模型十分困难。为此,在满足生产需求的前提下,通过大量数据分析,拟合出宽展系数计算多项式,进而可计算出满足需求的考虑宽展的切边剪宽度设定值,并通过自动化系统的改造实现了切边剪宽度的自动设定。