AD7581模数转换器在8031单片机中的应用

介绍了ＡＤ７５８１转换器的主要技术参数和功能在８０３１为核心的单片机系统中的应用实例,Ａ／Ｄ７５８１具有智能化自动模／数转换功能,转换不占用系统ＣＰＵ时间,应用该器件作为Ａ／Ｄ接口的单片机控制系统可以大幅度提高性能,对ＣＰＵ时间资源紧张的系统具有很高搂实用价值。     

一种串联谐振高频高压电源设计

电除尘用高频电源是上世纪90年代末发展起来的一种新的电除尘供电电源,它不但具有体积小,重量轻,效率和功率因数高,对电网干扰小等优点,而且可提高静电除尘器的运行电压和电流,提高除尘效率.国外已有一些大公司的产品投入了现场应用,并获得了很好的效果.由于电除尘用高频电源要求高电压、大功率及电除尘负载和控制功能具有特殊性等原因,其研制技术难度很大.所研究的静电除尘用高频电源采用串联负载和串联谐振方式,功率器件采用IPM智能模块,变压器用非晶材料作铁心,容量可达32kW(400mA/80kV),谐振频率可达40kHz.     

科研项目同行评议专家学术专长匹配方法

现有的评审专家推荐过程通常依赖于人工匹配,在进行专家推荐时不能充分捕捉评审项目所属学科与专家研究兴趣之间的语义关联,导致专家推荐的精确性较低。为解决这个问题,提出了一种科研项目同行评议专家学术专长匹配方法。该方法构建学术网络以建立学术实体联系,并设计元路径捕捉学术网络中不同节点间的语义关联;使用随机游走策略获得项目所属学科与专家研究兴趣共现关联的节点序列,并通过网络表示学习模型训练得到具有语义关联的项目所属学科与专家研究兴趣的向量表示;在此基础上,按照项目学科树层次结构逐层计算语义相似度,以实现多粒度的同行评议学术专长匹配。在爬取的知网和万方论文数据集、某专家评审数据集、以及百度百科词向量数据集上得到的实验结果表明,所提方法能提升项目所属学科与专家研究兴趣间的语义关联,并能有效应用于项目评审专家的学术专长匹配。     

社交网络用户隐私泄露量化评估方法

社交网络用户隐私泄露的量化评估有利于帮助用户了解个人隐私泄露状况,提高公众隐私保护和防范意识,同时也能为个性化隐私保护方法的设计提供依据.针对目前隐私量化评估方法主要用于评估隐私保护方法的保护效果,无法有效评估社交网络用户的隐私泄露风险的问题,提出了一种社交网络用户隐私泄露量化评估方法.基于用户隐私偏好矩阵,利用皮尔逊相似度计算用户主观属性敏感性,然后取均值得到客观属性敏感性;采用属性识别方法推测用户隐私属性,并利用信息熵计算属性公开性;通过转移概率和用户重要性估计用户数据的可见范围,计算数据可见性;综合属性敏感性、属性公开性和数据可见性计算隐私评分,对隐私泄露风险进行细粒度的个性化评估,同时考虑时间因素,支持用户隐私泄露状况的动态评估,为社交网络用户了解隐私泄露状况、针对性地进行个性化隐私保护提供支持.在新浪微博数据上的实验结果表明,所提方法能够有效地对用户的隐私泄露状况进行量化评估.     

无残压放电计数器

介绍一种新型电子式无残压放电计数器，对波形为８／２０，幅值１００Ａ～１０００Ａ 雷电流能准确计数，可替代机械指针式计数器，避免对电气设备绝缘造成损坏。     

电除尘器节能优化控制系统研究

介绍了一种新型的节能优化控制系统,阐述了这种控制系统的设计思想,并通过技术指标对比说明了这种节能优化控制方法的优越性。结合工程实例给出了改造后的节能优化结果,论述了采用这种节能优化控制方法所取得的社会经济效益。     

电场闪络时除尘用三相电源的运行特性分析

研制了一种基于DSP的静电除尘用三相电源。基于三相交流调压主电路拓扑,分析了除尘器电场火花闪络发生时三相电源的运行特点,提出了火花闪络发生时三相电源的控制策略,指出此时多为高能火花。实验结果验证了对闪络发生时三相电源运行特性分析的正确性。     

一类理想非线性积分器的研究

根据文〔1〕介绍的非线性积分器原理,本文提出了一种理想的实现方案。仿真及工程实验表明:采用这类积分器构成的非线性校正电路,能显著地改善某些控制系统的静、动态性能。     

支持隐私保护的社交网络信息传播方法

社交网络影响力传播重点关注如何使用少量的种子集合在社交网络中产生尽可能高的影响力,并将转发作为信息传播的唯一方式,忽略了其他传播方式,例如用户可通过发布一条与所见信息内容相似的信息来进行传播,这种传播方式(称为转述)因为难以追踪,所以存在隐私泄漏的风险。针对上述问题,定义了一种支持转述关系的社交网络信息传播模型,提出了一种支持用户隐私保护的信息传播方法 LocalGreedy,确保用户发送的信息不泄漏到指定黑名单的同时,最大化传播产生的影响力,平衡了隐私保护和信息传播的矛盾。针对种子集合选取的枚举问题,提出了支持隐私保护的递增策略构造种子集合,减少时间开销;给出了计算节点的局部影响子图方法,快速估计种子集合传播产生的影响力;为确保种子集合满足隐私保护约束限制,提出了推导节点泄漏态概率上限的方法,避免使用蒙特卡洛方法产生的时间开销。使用爬取的新浪微博数据集进行实验验证和实例分析,结果表明了所提方法的有效性。     

融合多源信息的专家学术专长语义匹配方法

通过评议文档与专家库的专家学术专长匹配,可以输出领域相关的候选专家列表,是同行评议中专家遴选和专家推荐的重要参考依据.针对学术专长匹配存在语义鸿沟、无法反映专家和评议文档多源信息间语义关联的问题,首先对专家信息和评议文档的多源信息进行语义特征抽取,融合多类特征进行表示学习,利用卷积神经网络设计专家特征抽取器ExpFeat和评议特征抽取器RevFeat,采用词嵌入方法和注意力机制对专家专长标签、评议文档关键词、学科分类树语义特征进行抽取和融合,生成具有“小同行”特征的专家和评议文档语义特征向量表示,解决多类信息源间不同学术分类标准造成的语义差异,反映内在语义联系,利用低维稠密向量表达语义信息,降低匹配复杂度.然后,根据专家语义特征表示和评议文档语义特征表示进行学术专长语义匹配,将专家和评议文档特征向量映射到相同语义空间,计算向量间余弦相似度衡量语义相似性,引入负例专家进行模型训练,通过softmax函数计算最大化正例专家概率优化特征提取器参数,进一步提升语义差异的捕捉能力,解决专家信息和评议文档之间的语义鸿沟问题,提升专家匹配效果.最后,在开源的论文评审数据集和项目评审数据集上进行了实验...