KSN:一种基于知识图谱和相似度网络的Web服务发现模型

服务发现旨在解决服务信息爆炸的问题,找到定位满足服务请求者需求的服务.由于服务描述信息主要由带有噪声的短文本组成,并且具有语义稀疏的特征,因此很难提取服务描述文档的隐含上下文信息,此外,传统的服务发现方法在获取服务的特征表示后,直接进行相似度计算,其使用的度量函数是不符合人类感知的.针对上述两个问题,文中提出了一种基于知识图谱和神经相似网络的服务发现框架(KSN).它使用知识图谱来连接服务描述和规格中的实体以获得丰富的外部信息,从而增强服务描述的语义信息,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)提取服务的特征向量,并将其作为神经相似网络的输入,神经相似网络会学习一个相似度函数,用于计算服务和请求之间的相似度以支持服务发现过程.通过对ProgrammableWeb爬取的真实服务数据集的大量实验结果表明,就多种评估指标而言,KSN优于现有的Web服务发现方法.     

基于ARM-Linux/Qt便携式智能γ能谱仪软硬件设计与实现北大核心CSCD

针对核辐射区域γ射线在线监测需求,设计了一款易操作、小体积、便携带、低功耗的智能γ能谱仪。该能谱仪在硬件上选用NaI(TI)闪烁体探测器,使用ADC+FIFO+ARM架构实现ARM高速采集接口,采用NXPARM(imx6ull)微控制器实现了数字多道脉冲幅度分析器及能谱显示与处理;软件运用ARM-Linux4.1.15内核的嵌入式系统完成了驱动开发、任务调度及资源管理,利用跨平台QT编程完成了梯形成型、幅值提取、能谱寻峰、本底扣除等多种核信号与能谱处理算法。测试表明:谱仪能量分辨率为7.50%(@662 keV),且能量响应积分非线性为9.5%,能量刻度平均偏差小于1%,仪器工作稳定,人机交互友好,能谱仪性能良好,满足现场需求,适用于多种场合下的γ能谱测量及核素识别。     

基于用户签到和地理属性的个性化位置推荐算法研究

针对基于LBSNs (Location-based Social Networks)的位置推荐算法考虑因素单一且不能有效解决用户位于不同城市的位置推荐的问题,综合考虑潜在的社交影响、内容匹配影响和地理属性影响等因素,提出了基于用户签到和地理属性的个性化位置推荐算法SCL (Social-Content-Location)。该算法在协同过滤的基础上,引入了用户兴趣特征比较,改进了用户的相似度计算;同时,在分析位置的内容信息时,融入用户评论,缓解了位置标签的短文本特性对LDA (Latent Dirichlet Allocation)主题提取的影响,提高了用户兴趣和城市偏好主题提取的准确率。实验结果表明,SCL算法在本地城市召回率上较协同过滤算法U提高近65%,较LCA-LDA算法提高近 30%;在异地城市召回率上,高于LCA-LDA算法近26%。这表明SCL算法在不同城市下的位置推荐具有一定的可行性。     

SOA中基于属性的访问控制安全策略

SOA环境具有分布性.异构性和动态性的特点,传统的访问控制模型已经不能满足其需求.为解决SOA环境下的访问控制问题,提出了一种基于属性的访问控制模型(Attribute-based Access Control,ABAC).模型以实体的属性作为评价的基本单位.通过对主体属性、资源属性以及环境属性的动态评估,结合访问控制策略来对用户的访问进行控制.并采用XACML和SAML两个规范对模型进行了实现.分析了框架中属性和访问控制策略的查询响应方法,以及访问授权的流程.分析结果表明,结合XACML和SAML标准实现的ABAC模型具有较好的安全性和移植性,适用于异构的SOA环境.     

联合检测钻孔灌注桩的完整性

钻孔灌注桩的完整性检测,有其自身的特点.而常用的低应变法本身也有其局限性,对于缺陷的类型(如缩径、离析、夹泥等)无法进行明确的判别,通过一个工程实例结合钻芯法做进一步的检测,以确定桩身的完整性等级,取得较好效果.     

云制造服务组合研究综述

随着工业化的飞速发展,制造业作为推动工业化的主力军必须加快发展步伐,因此,一种新的面向服务的制造模式——云制造被提出.云制造旨在在分布式制造资源和能力之间进行共享和协作并与需求构成一种按需的资源分配和使用方式,在选取最优性能服务的同时将这些服务组合成一个满足用户需求的复合服务需要不断进行探索.云制造服务组合是一种典型的NP-hard问题,是云制造最具有挑战性的课题之一.现阶段的云制造服务组合方法存在时间复杂度高、组合效果差、组合路径只能达到次优解等问题.如何利用微粒度的服务组合成复合服务以提升制造能力并满足用户需求已引起学术界和产业界研究人员的广泛关注,因此,对这种NP-hard问题的研究进行全面的综述是非常有必要的.文中首先对云制造服务组合中的组合流程和组合优化目标进行描述,然后从组合指标、优化算法和多目标与单目标优化问题等不同的角度对云制造服务组合中的重点和热点进行系统综述,最后对云制造服务组合的应用场景、实验数据和目前存在的不足进行概述和探讨.     

食盐浓度对传统四川泡菜发酵过程中乳酸菌菌相的影响

研究了萝卜、白菜、豇豆3种蔬菜原料的泡菜自然发酵过程中,不同盐浓度对乳酸菌数量及产酸量的影响,以及在6%食盐浓度下,采用新老泡菜水泡制3种蔬菜的乳酸菌群变化。结果表明6%的盐浓度最适宜3种蔬菜的乳酸发酵,在同一盐浓度6%新盐水中,乳酸发酵的速度白菜>萝卜>豇豆;在6%的老盐水中,3种蔬菜发酵速度差异不明显。从3种发酵蔬菜泡菜水分离鉴定共得到6株革兰氏阳性菌株,其中4株为食窦魏斯氏菌(Weissella cibaria),1株为柠檬明串珠菌(Leuconostoc citreum),1株为植物乳杆菌(Lactobacillus plantarum)。四川泡菜生产宜充分考虑原材料差异性及利用老盐水优势性。     

基于位置聚类和张量分解的Web服务推荐算法

基于服务质量（QoS）的Web服务推荐能在众多功能相似的Web服务中发现最能满足用户非功能需求的Web服务,但QoS属性值预测算法仍存在预测准确度不高和数据稀疏性的问题。针对以上问题,提出了一种基于位置聚类和分层张量分解的QoS预测算法ClustTD,该算法基于用户和服务的位置属性将用户和服务聚类成多个局部组,分别对局部组和全局的用户、服务和时间上下文进行张量建模和分解,将局部和全局张量分解的QoS预测值进行加权组合,同时考虑了局部和全局因素,获得最终QoS预测值。实验结果表明,该算法具有较高的QoS预测准确率和Web服务推荐质量,并能在一定程度上解决数据稀疏性问题。