计算机专业硕士研究生学位论文质量影响因素分析及对策

设计针对50位计算机研究生导师和100位计算机研究生的问卷,统计问卷调查结果并进行分析,发现导师和研究生观点的差异性。探究影响计算机专业研究生学位论文质量的原因,深入研究有争议的因素,挖掘其背后的矛盾点并提出有效的解决方法。最后对计算机专业研究生培养及研究生学位论文改革提出可行性建议。     

自行车架用碳纤维与环氧树脂浸润性研究

采用三种RTM工艺成型的环氧树脂体系分别对碳纤维进行浸润,并制备了自行车架用碳纤维复合材料。采用自制浸润度观察仪,粘度、表面张力和力学性能测试以及红外光谱和扫描电镜分析研究了不同环氧体系对碳纤维的浸润性。结果表明:粘度低的AF-802环氧树脂体系对碳纤维的浸润性最佳,最大浸润高度为28.41 mm;环氧树脂体系对含上浆剂碳纤维的浸润性能优于无上浆剂的碳纤维。浸润性改进有益于碳纤维复合材料弯曲强度提高,发挥碳纤维车架的整体效能,提高整车安全性。     

情景感知驱动的移动对象多模式轨迹预测技术综述

如何利用多源异构时空数据进行准确的轨迹预测并且反映移动对象的移动特性是轨迹预测领域的核心问题.现有的大多数轨迹预测方法是长序列轨迹模式预测模型,根据历史轨迹的特点进行预测,或将当前移动对象的轨迹位置放入时空语义场景根据历史移动对象轨迹预测位置.综述当前常用的轨迹预测模型和算法,涉及不同的研究领域.首先,阐述了多模式轨迹预测的主流工作,轨迹预测的基本模型类;其次,对不同类的预测模型进行总结,包括数学统计类、机器学习类、滤波算法,以及上述领域具有代表性的算法;再次,对情景感知技术进行了介绍,描述了不同领域的学者对情景感知的定义,阐述了情景感知技术所包含的关键技术点,诸如情景感知计算、情景获取和情景推理的不同类模型,分析了情景感知的不同分类、过滤、存储和融合以及它们的实现方法等.详细介绍了情景感知驱动的轨迹预测模型技术路线及各阶段任务的工作原理.给出了情景感知技术在真实场景中的应用,包括位置推荐,兴趣点推荐等,通过与传统算法对比,分析情景感知技术在此类应用中的优劣.详细介绍了情景感知结合LSTM (long short-term memory)技术应用于行人轨迹预测领域的新方法.最后,总结了...     

基于树型门控循环单元的基数和代价估计器

基数估计和代价估计可以引导执行计划的选择,估计准确性对查询优化器至关重要.然而,传统数据库的代价和基数估计技术无法提供准确的估计,因为现有技术没有考虑多个表之间的相关性.将人工智能技术应用于数据库(artificial intelligence for databases, AI4DB)近期得到广泛关注,研究结果表明,基于学习的估计方法优于传统方法.然而,现有基于学习的方法仍然存在不足:首先,大部分的方法只能估计基数,但忽略了代价估计;其次,这些方法只能处理一些简单的查询语句,对于多表查询、嵌套查询等复杂查询则无能为力;同时,对字符串类型的值也很难处理.为了解决上述问题,提出了一种基于树型门控循环单元, Tree-GRU (tree-gated recurrent unit)的基数和代价估计方法,可以同时对基数和代价进行估计.此外,采用了有效的特征提取和编码技术,在特征提取中兼顾查询和执行计划,将特征嵌入到Tree-GRU中.对于字符串类型的值,使用神经网络自动提取子串与整串的关系,并进行字符串嵌入,从而使具有稀疏性的字符串变得容易被估计器处理.在JOB、Synthetic等数据集上进...     

基于Single-Pass的网络舆情热点发现算法

考虑网络事件的时间距离,基于半结构化网页中不同位置特征项重要程度的不同,提出改进的single-pass文本聚类算法single-pass*,优势在于对Web文本不同位置特征项的加权处理,仅需计算新文档与同类别种子文档间的相似度。实验结果表明,相比single-pass,改进算法极大减少了漏检率和错检率,降低了由于新文本流内文档进行相似度计算导致系统性能的下降,平均提高Web文本聚类效率40%。将聚类后的Web文本应用于网络舆情分析,进行主题关注度分析和话题热度特性分析。     

移动行为感知计算技术研究综述

随着智能计算、无线通信、传感器等技术的快速发展,具有GPS定位功能的移动便携设备日益普及和流行,这些设备会产生能够反映设备的移动行为运动规律的大规模轨迹数据,可以为出行规划、城市道路规划、共享单车站点分布、出租车调度等提供有力支撑。本文从轨迹数据的采集、提取和移动行为感知分析等方面进行阐述,讨论当前主流技术基本思想及工作原理,最后对未来的研究工作进行展望。     

基于“闭环”质量监控的硕士论文量化评价模型

通过调研高等院校学术和专业型硕士生教育现状,深入剖析硕士研究生学位论文质量存在的问题以及硕士生培养和学位论文评价体系的弊端,提出新型基于"闭环"质量监控法的硕士生培养模式和硕士生学位论文量化评价模型,最后通过一致性比例CR和问卷调查法综合评价,说明该培养模式和学位论文评价模型在实践中的应用效果。     

CuO-TiO2气敏材料的制备及其低温丙酮气敏特性研究

采用溶胶-凝胶法制备了CuO掺杂TiO_2纳米材料并用于丙酮气敏传感器制备,通过XRD和SEM对样品的物相结构和表面微观形貌进行表征,利用EDS对样品的元素种类与平面分布进行了分析,研究了CuO掺杂量、工作温度、光激发等对元件气敏性能的影响。结果表明,CuO-TiO_2对丙酮表现出良好的选择性,掺杂6.6%(质量分数)CuO的CuO-TiO_2,经500℃退火后,在75℃下,对体积分数为1000×10~(-6)丙酮的灵敏度达到106.71,响应时间和恢复时间均为2 s;同时研究还显示光激发可以有效提高元件的气敏性能,紫外光照射下元件对丙酮的灵敏度相比无光条件下增幅95%,而可见光照射下元件对丙酮的灵敏度相比无光条件下仍能增幅50%。     

基于时空特征的社交网络情绪传播分析与预测模型

社交网络用户情绪传播与用户的空间距离和时间跨度有关,并且受到多种交互机制的影响.从大规模社交网络数据中提取情绪传播的时空特征,研究用户行为对情绪传播的影响,对预测情绪传播趋势具有实际意义.利用线性回归获取的各行为子层的情绪传输率之间存在差异.提出一种基于多层社交网络的情绪传播模型,被称为ECM模型（Emotional contagion model）.该模型包括三个行为子层,每层的拓扑结构各不相同,由该行为的交互历史决定.在真实数据上对ECM模型进行仿真分析,可以获得社交网络中情绪传播的过程与规律:1）中性情绪用户所占比例随时间逐渐增大,接近57.1%,而正向情绪与负向情绪比例始终接近.2）情绪传输率越大,用户情绪更容易受到其他用户的影响而发生变化;初始情绪越中立的用户,在演化过程中情绪波动越小,而初始情绪极性越大的用户情绪波动越大.此外,通过实验对比该模型与其他情绪传播模型,表明ECM模型更加接近真实数据,对社交网络中情绪传播具有较好的预测效果,预测准确率相比其他模型可以提高1.8%~7.8%.