定距螺旋桨对船用主机外特性的要求分析

为解决定距螺旋桨与船用主机在船舶运行工况的机桨匹配问题,结合船舶系泊和航行试验的相关标准,分析和归纳船舶运行数据,将实船测试与船机桨匹配理论计算相结合,得出运输船和拖轮在常用工况及特殊工况下定距螺旋桨对主机外特性的定量要求,为配套不同细分市场时船用主机的优化和开发提供参考依据。     

无线机电阻抗结构健康监测系统软件开发

机电阻抗技术是一种新兴的非参数结构健康监测方法,对结构局部微缺陷比较敏感;为了实现基于机电阻抗技术的结构健康监测,采用Visual C++和Matlab混合编程的方式设计和开发了系统监测软件;该软件用于控制现场的无线智能机电阻抗传感器进行数据采集,同时对测量数据进行处理,根据损伤评估算法评定结构健康状况;软件采用Visual C++编写系统人机交互界面和通信接口程序,采用Matlab编写数据处理和损伤评估算法,同时图形化输出运算结果;将两者的优势有机结合,从而缩短了软件的开发周期。     

胃蛋白酶对抗狂犬病毒IgY活性的影响

目的 观察抗狂犬病毒IgY经胃蛋白酶酶解24h后，抗体活性的变化。方法 高效价抗狂犬病毒IgY粗提后，经胃蛋白酶酶解，纯化，用ELISA及小鼠中和实验测其抗体活性。结果 获得单一IgY解片段并能够中和狂犬病毒。结论IeY经胃蛋白酶酶解24h仍保持其中和抗体的活性，为制备口服免疫制剂奠定基础。     

基于遗忘曲线的微博用户兴趣模型

为解决微博用户兴趣漂移问题,以人类记忆学中遗忘曲线为基础,提出一种微博用户兴趣模型,利用用户历史信息预测当前兴趣。在预测过程中,用户关注某信息的时间距离当前时间越远,该信息越容易被遗忘,其对用户当前兴趣的影响越小;用户关注某一领域的信息越多,印象越深刻,对该领域的兴趣度越高。这两点与人类对知识逐渐遗忘和重复学习的过程具有高度相似性,因此该模型预测准确性更高。实验结果表明,该模型能较好地预测微博用户兴趣,召回率可达85.3％,实用性较强。     

基于融合特征的虚假评论检测方法

针对现有虚假评论检测方法未充分利用用户历史行为中蕴含的动态信息,首先利用时序分析模型从这些动态信息中挖掘能够刻画用户行为的动态特征;其次,融合这些动态特征与用户层面静态特征发现可疑用户,并将用户可疑概率传播至用户所发表评论得到评论可疑概率;最后,融合评论可疑概率与评论层面静态特征形成融合特征,使用PU-Learning分类策略实现虚假评论的检测。真实数据集上的实验表明,本文方法的性能优于现有方法。     

基于图注意力网络字词融合的中文命名实体识别

命名实体识别指识别文本中具有特定意义的实体,是自然语言处理诸多下游任务的重要基石。在命名实体识别任务中,协同图网络（CGN）模型通过引入多个图注意力网络获得较强的知识整合能力及较高的处理速度,但CGN模型在嵌入层中没有充分利用词边界信息,且采用的传统静态图注意力网络影响了图注意力的表达能力。在对CGN模型的图注意力网络进行改进的基础上,提出一种中文命名实体识别新模型,在嵌入层融入词语的分词信息,以生成包含词边界信息的字向量,从而充分利用词边界信息。通过在编码层使用BiLSTM模型获取文本的上下文信息,采用改进后的图注意力网络提取文本特征,并通过优化传统图注意力网络中相关系数的计算方式,增强模型的特征提取能力。最后,利用条件随机场对文本进行解码,从而实现对实体的标注。实验结果表明,该模型相比CGN模型在MSRA、OntoNotes4.0、Weibo数据集上的F1值分别提升了0.67%、3.16%、0.16%,验证了其在中文命名实体识别任务上的有效性。     

一种基于聚类技术的安全传真服务器设计方法

提出一种安全传真服务器的概念,其基本原理是在传真服务器中增加垃圾传真检测功能,使用户免受垃圾传真的侵扰。利用垃圾传真普遍以广播形式散播的特点,采用游程特征进行聚类,从而判别接收的是否垃圾传真。仿真测试表明,该方法有较高的准确度。     

静态检测中断驱动程序的数据竞争

直接运行于微控制器上的中断驱动程序中可能存在一种重要的程序错误:数据竞争.然而当前主流的数据竞争静态检测技术因其服务于多线程模型程序而不适用.设计简明、易用的中断特征描述语言可以使得竞争检测具有平台无关性;同时,提出了一个流敏感的、上下文敏感的、考虑中断驱动程序原子性、易变性和部分随机性的数据竞争检测算法.该算法具有高效、精确的特点.实验表明,其检测时间与代码规模基本呈线性关系,分析17850行代码仅用时3.6s;同时,相比于基于锁集技术的典型数据竞争检测方法,其准确率平均是后者的2.13倍.     

基于模体演化的时序链路预测方法

时序链路预测是动态网络分析的重要组成部分,具有极大的理论和应用价值. 传统的时序链路预测方法往往直接对边的演化规律进行分析,忽略了网络中其他微观结构的演化对链路形成的影响. 基于此分析,本文引入非负张量分解和时间序列分析对网络模体的演化规律进行研究,进而提出一种基于模体演化的链路预测方法. 在三个真实数据集上的实验结果表明,该方法能有效提高链路预测精度.