非线性协调控制系统状态方程的级数解

针对非线性系统,为了合理利用变量间的有益耦合、消除有害的关联,提出了具有扰动补偿的非线性协调控制原则.根据控制原则,建立了非线性协调控制系统的状态方程,基于该方程导出了对于外界扰动的完全补偿条件,进而给出了完全补偿协调控制系统非线性状态方程.采用直接试探法,求得了该方程的任意阶级数解析解,这是一种有效的非线性系统状态方程的近似求解方法.     

IUR76-Ⅰ/IUR76-Ⅱ型火焰探测器综合测试系统及相关国家标准的稳定性分析与研究

为提高火焰探测器综合测试系统的稳定性,在相关国家标准基础上,自行研制的IUR76-Ⅰ/Ⅱ型火焰探测器综合测试系统对传统火焰探测器综合测试系统进行了优化和改进。经计算该系统的稳定性较传统测试系统得到了较大提高。分析并计算了新型测试系统和国家标准要求传统测试系统的稳定性,并针对相关国家标准要求提出相应修正建议。     

快速康复外科护理方法对外科手术患者恢复效率程度分析

探讨快速康复外科护理方法对外科手术患者恢复效率的影响。方法:选择120例在我院接受外科手术的患者为研究对象,随机分为实验组和对照组各60例,对照组采用常规护理方法进行术后护理,实验组在常规康复方法的基础上采用快速康复方法进行术后护理,比较两组患者术后的恢复效率。结果:实验组与对照组两组患者的首次排便时间、住院时间、首次进食时间分别为(3.5±1.21)d、(15.98±3.40)h、(3.50±0.61)d和(4.6±3.28)d、(20.83±5.27)h、(8.87±2.31)d;且实验组的并发症发生率仅为3.23%,比对照组低15.78%。结论:对外科手术患者术后给予快速康复外科护理方法有助于缩短患者的住院时间,提高患者的恢复效率,具有现实推广意义。     

京港教育枢纽的构建与运行机制初探

本文结合当前京、港地区高等教育现状以及政治、经济形势诸因素,对教育枢纽的内涵及功能定位等给予初步界定,并进一步探究了当前形势下教育枢纽的运行机制以及亟需解决的政策、文化、资源等多方影响因素,同时探讨了此模式下高等学校自身功能的拓展与社会责任的转化。     

模糊系统在阳极效应故障诊断中的应用

为了提高生产效率、降低成本,通过对铝电解过程中的阳极效应故障进行有效的检测和预报,减少阳极效应的发生。通过对阳极效应发生机理和故障发生时相关特征量变化趋势的分析,基于模糊逻辑理论,建立了模糊系统故障检测模型,实现了对阳极效应的检测和预报。实验运行结果表明,利用模糊系统对阳极效应的故障诊断预报的方法行之有效,提前了预报时间,提高了预报的准确率。利用模糊系统对阳极效应进行故障诊断的方法,可有效地降低铝电解中阳极效应发生率,降低能耗,具有良好的应用前景。     

热固/热塑复相增韧体系及其先进复合材料的研究

针对热固／热塑复相体系的相结构，相演变及增韧效果，评价了这些复相树脂基体用于先进炭纤维复合材料的增韧机制与影响因素，指出了目前国内外研究工作的局限及不足，尤其结合本实验室的研究工作，介绍了我们自己的实验结果及观点，指出了下一步的研究方向及限制条件等。     

基于证书的语义Web服务的访问控制研究

通过整合两种现有的技术：DAML-S（用机器可处理的语义描述Web服务）和SPKI/SDSI（用来指定基于授权的访问控制）,对语义网的访问控制做了一些改进,同时根据同济大学全国CAD培训网络系统,提出一个实际应用场景,并具体配置了该方法.该方法不仅仅适用于典型的基于Web服务的应用程序（Client-Server结构）,同时也适用于点对点和基于Agent的应用程序.     

三种主流中间件之比较

中间件本质是对分布式应用的抽象，其运用范围越来越广，目前流行的主要有三种：OMG组织的CORBA，Microsoft公司的COM／DCOM和SUN公司的JavaRMI。首先简要介绍了这三种中间件技术，然后在体系结构，对象服务，跨平台和语言支持能力、性能等方面分析对比了它们的特点，最后，讨论了它们各自的应用范围和发展趋势。     

Sen-BiGAT-Inter:情绪原因对抽取方法

情绪原因对抽取任务是将情绪子句与原因子句同时抽取。针对该任务,现有模型的编码层未考虑强化情感词语义表示,且仅使用单一图注意力网络,因此,该文提出了一个使用情感词典、图网络和多头注意力的情绪原因对抽取方法(Sen-BiGAT-Inter)。该方法首先利用情感词典与子句中的情感词汇匹配,并将匹配的情感词汇与该子句进行合并,再使用预训练模型BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)对句子进行表示。其次,建立两个图注意力网络,分别学习情绪子句和原因子句表示,进而获取候选情绪原因对的表示。在此基础上,应用多头注意力交互机制学习候选情绪原因对的全局信息,同时结合相对位置信息得到候选情绪原因对的表示,用于实现情绪原因对的抽取。在中文情绪原因对抽取数据集上的实验结果显示,相比目前最优的结果,该文所提出的模型在 F₁ 值上提升约1.95。