基于矩阵分解双线性池化的多模态融合虚假新闻检测

现有的大多数虚假新闻检测方法将视觉和文本特征串联拼接,导致模态信息冗余并且忽略了不同模态信息之间的相关性。为了解决上述问题,提出一种基于矩阵分解双线性池化的多模态融合虚假新闻检测算法。首先,该算法将多模态特征提取器捕捉的文本和视觉特征利用矩阵分解双线性池化方法进行有效融合,然后与虚假新闻检测器合作鉴别虚假新闻;此外,在训练阶段加入了事件分类器来预测事件标签并去除事件相关的依赖。在Twitter和微博两个多模态谣言数据集上进行了对比实验,证明了该算法的有效性。实验结果表明提出的模型能够有效地融合多模态数据,缩小模态间的异质性差异,从而提高虚假新闻检测的准确性。     

基于语义分析的设计实体智能搜索

本文提出了在设计联盟组织过程中实现互联网上设计实体智能搜索的方法。根据对互联网上设计实体搜索问题的分析建立了设计实体智能搜索策略；定义了提取设计实体查询向量和描述向量的语义分析规则；提出了基于语义分析的设计实体智能搜索算法；最后编程实现了各项功能。     

含硅镍低密度钢的温拉伸力学行为及强韧机制

 为了分析硅镍合金化奥氏体基低密度钢在中温环境下的拉伸变形行为,采用Instron电子拉力试验机对Fe-28.64Mn-8.99Al-1.68Si-1.39Ni-1.0C(Mn29Al9Si2Ni,质量分数/%)低密度钢在23~300 ℃下进行了温拉伸试验,研究了该钢的温拉伸力学行为,并采用SEM、TEM和热力学计算对该钢的强韧化机制进行了研究。结果表明,随着应变的增加,温拉伸应力-应变曲线主要包括弹性变形、均匀塑性变形和断裂等几个过程,没有明显的屈服现象。随着温度的提高,该钢的强度逐渐降低,塑性(断后伸长率)先增加后减小再升高,于200 ℃时出现塑性低谷,此时该钢的应力-应变曲线和应变硬化率曲线均具有明显的锯齿状特征,应变硬化率随应变的增加变化不大。而该钢在其他温度下的应力-应变曲线和应变硬化率曲线没有发现明显的“锯齿状”特征,应变硬化率随应变的增加而平缓下降。试验钢在23~300 ℃下的主要强韧化机制为κ-碳化物强化、应变强化、孪生诱发塑性和动态应变时效强化。较低温度下位错可动性较差对孪生诱发的促进作用、镍元素和硅元素对孪生的抑制作用、较高温度下孪生现象的减弱和温度对动态应变时效的促进或抑制作用等使得试验钢在23、100和300 ℃时存在明显的孪生诱发塑性,而在200 ℃时存在明显的动态应变时效强化的主要原因。动态应变时效强化是该钢在200 ℃时出现塑性低谷的主要原因。     

基于拟连续高阶滑模的高超声速飞行器再入姿态控制

考虑模型参数不确定和外界干扰对再入制导控制性能的影响,基于拟连续高阶滑模控制策略对高超声速飞行器的再入制导控制问题进行了研究.首先,给出再入制导指令的设计过程.其次,基于再入飞行特性对模型进行简化,获得面向控制的姿态模型,在此基础上,通过引入新的控制变量,设计解耦滑模面,实现姿态间的解耦.再次,为了削弱控制抖振,通过引入虚拟控制,对系统进行增广,基于齐次性理论设计拟连续三阶滑模再入姿态控制器,确保系统在有限时间实现对制导指令的稳定跟踪.最后,六自由度再入飞行器的制导控制一体化仿真结果表明,本研究给出的控制策略在不影响系统鲁棒性的同时,能够实现对标称轨迹和再入姿态的综合控制.     

用MAX1480B接口芯片和2051单片机构成多路信号串行通信系统

本文介绍了一种多路数字信号串行通信系统的设计方案。该方案采用MAX1480B串行数字通信接口芯片,由AT89C2051单片机进行管理,可以实现100Hz以下缓变信号的远程传输,     

RoboCup2D仿真的若干评价指标的权重研究

为了解决足球机器人2D仿真比赛中各参赛队伍的算法和策略没有针对性这一不足,提出一种对2D仿真比赛若干指标权重分析的评价方法。该方法通过提取仿真比赛的若干指标,利用系统工程学中的评价系统理论进行权重分析,结合足球机器人仿真比赛的实例,从几种权重方法中确定了综合权重方法,并通过实验验证了方法的可行性。     

中小学消防安全教育模式探讨

校园科普教育对提升青少年消防安全意识和防灾自救能力至关重要。对比研究了国内外中小学消防安全教育在制度保障、宣传途径、科普内容和实施方式上存在的差异,提出了基于形成中小学消防安全文化的消防安全素质模型和组织体系构建,并在此基础上,从政策机制保障、教师队伍建设和教育形式三方面提出了相应的对策。     

废旧锂离子电池正极活性材料的焙烧及其浸出

采用湿式破碎分选、钴酸锂与碳粉混合物预焙烧、钴酸锂预焙烧产物与硫酸钠和浓硫酸混合体系焙烧、热水浸出焙烧产物中的钴,研究了钴酸锂的焙烧及浸出过程。实验结果显示:锂离子电池经湿式破碎分选后铜箔的回收率大于97%,钴酸锂粉末回收率大于98%;钴酸锂与碳粉混合物经700℃预焙烧2 h后再与硫酸钠和浓硫酸在200℃下焙烧4 h,焙烧产物用70℃热水浸出30 min,钴的浸出率可达97%;XRD分析焙烧产物发现生成了Na2Co(SO4)2和Na6Co(SO4)4。     

TBS分选机在王家岭选煤厂的应用

阐述了TBS分选机的工作原理和技术参数。分析了两种TBS分选机入料及产物的粒度和密度组成,对比了两种TBS分选机的分选精度。结果表明:两种TBS分选机的入料粒度组成类似,0.2~1.0 mm质量分数大于60%,属主导粒级,适合采用TBS分选机分选,其精煤灰分均小于10%,尾煤灰分均高于57%,分选效果较好。当精煤灰分为9.50%时,两种TBS分选机的入料煤样均属易选煤。两种TBS分选机的Ep值分别为0.178和0.183,I值分别为0.239和0.246,分选效果基本相同,均达到较高水平,分选下限达到0.2 mm。