基于多因素耦合分析的冲击地压卸压技术研究

为有效预防ZF2803工作面的冲击地压,本文采用多因素耦合分析法研究了初次来压、见方、煤柱、断层、邻近空区支承压力、煤层厚度变化及巷道底煤等7个因素的单独影响区域及叠加效果,确定了7个危险区:中等冲击危险区4个、强冲击危险区3个,给出了相应的煤层及底板大钻孔预卸压措施,工业性应用取得了良好的防治效果。     

机制砂混凝土耐磨性的主要影响因素分析及多因素计算模型

本文研究了砂类型、砂率、石粉含量和抗压强度对机制砂混凝土耐磨性的影响,建立了磨损量的多因素计算模型。结果表明:由于含石粉及具有更高的粗糙度和坚固性,石灰岩与辉绿岩机制砂制备的C30、C40混凝土耐磨性比河砂混凝土提高20%以上;在0.40~0.44范围内选取较低的砂率可获得较优的耐磨性;利用石粉含量为5%~11%(质量分数)的机制砂制备混凝土,石粉含量为9%时可获得最佳的混凝土耐磨性,微观分析表明此时混凝土密实度最佳;通过灰色系统理论确定了耐磨性影响因素的影响程度排序为:砂率R₃>压碎值R₂>粗糙度R₁>抗压强度R₅>石粉含量R₄>0.6;对比验证表明提出的混凝土磨损量多因素计算模型具有较高的预测精度和良好的适用性。     

EFFECT OF ALLOY ELEMENTS ON QUASIEQUILIBRIUM MICROSTRUCTURE IN Fe-Mn-Ni-Cr STEELS

The microstructures of Fe-Mn-Ni-Cr steels with medium carbon and the effect of alloy ele-ments on them have been investigated by means of X-ray diffraction quantitative phase ana-lyses,metallography and hardness tests.The volume fraction of martensite in steels quenchedat 1100℃ can be expressed as:f_M~(1100)=162.643-15.482Mn-7.36Ni-4.286(Cr+Mo+V)Based on this expression,the quasi-equilibrium microstructure diagram has been obtained.Itis shown that the effect of Mn on the austenite stability is greater than that of Ni.The equiva-lent [Ni]=2.104Mn+Ni and equivalent [Cr]=Cr+Mo+V.The driving force for martensite transformation at M_s point has been calculated to hedrastically decreased by element Mn.     

固定总价合同下建筑工程多因素激励合同的设计

立足于承包、发包双方的收益,结合固定总价合同的特点,从质量一工期交换关系出发,把工期作为激励因子,质量作为约束条件,整合到一个模型中．考虑使用固定总价合同时,通过建立主从递阶决策激励模型,对招标、投标双方的收益进行优化,使得承包、发包双方都能达到最好收益．     

移动终端智能引擎平台研究

随着移动终端的不断发展与普及,它已经变成了一个交流、传感的设备。普通市民只需要通过移动设备就可以从周围的环境中获取海量信息以及分享自己的信息。文中研究了群智感知原理,结合普适环境下情境信息的特点,提出了移动终端智能引擎平台。该平台通过接口能实时、有效地获取、处理用户的感知数据,还原用户情境,获取用户需求,并把用户需求和处理好的数据供第三方应用使用,第三方应用通过平台提供的接口提供应用服务。实验证明,该平台能够有效地获取用户情境信息,提供给第三方应用。     

云数据中心能量与热量感知的虚拟机合并与部署

动态的虚拟机合并是降低云数据中心能耗的有效手段,然而,激进的合并可能导致局部热点,影响系统可靠性。针对该问题,提出一种基于能量和热量感知的虚拟机合并算法。利用贪婪随机自适应搜索机制,在主动避免产生热点的情况下,可以进行动态的虚拟机合并决策,最小化数据中心计算系统和冷却系统的总体能耗。在现实负载流的仿真测试结果表明,该算法不仅可以节省更多能源,避免热点主机生成,而且在性能保障方面(SLA违例)也表现出很好的性能。     

正则稀疏化的多因子量化选股策略

针对高维度数据集特征之间的复杂性,而传统的L1惩罚项不满足Oracle性质的无偏性,将逻辑回归弹性网（LR-Elastic Net）中的L1惩罚项替换为SCAD（Smoothly Clipped Absolute Deviation）和MCP（Minimax Concave Penalty）惩罚项,分别构建了LR-SCAD和LR-MCP模型,在保留稀疏性的同时满足了无偏性,并利用ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）算法进行求解。通过模拟实验发现,LR-Elastic Net模型能很好地处理特征存在相关性的小样本数据,而LR-SCAD和LR-MCP模型在特征存在相关性的大样本数据中表现较好;建立LR-Elastic Net、LR-SCAD和LR-MCP策略,并应用于沪深300指数成分股数据。回测结果显示,LR-SCAD和LR-MCP策略在股票相关性很强的数据中比LR-Elastic Net策略表现更好。     

突变型P53特异性活化T细胞的诱导与扩增

采用多种细胞因子诱导外周血单核细胞分化为成熟的树突状细胞（DC,Dentritic Cell）,将成熟DC与初始T细胞共培养,并连续加入DC刺激从而避免活化的T细胞凋亡。将活化的T细胞转入包被有CD3和CD28抗体的板中,使活化T细胞进一步大量扩增。流式检测多因子诱导后DC表型发现,高表达CD83、CD11c、CD11b、CD80、CD86、CCR7、CD54,低表达CD14、CD3、CD33,说明因子成功诱导单核细胞为成熟DC。流式检测扩增的活化T细胞发现高表达CD3、CD8,含有很低量的调节性T细胞（Treg）,分泌大量的IFN-γ,表明扩增出的细胞中活化T的含量很高,为临床研究提供参考。     

Toward Self‐Motivated,Cognitive, Continually Planning Agents

We present a flexible initial framework for defining self‐motivated, self‐aware agents in simulated worlds, planning continuously so as to maximize long‐term rewards. While such agents employ reasoned exploration of feasible sequences of actions and corresponding states, they also behave opportunistically and recover from failure, thanks to their continual plan updates and quest for rewards. Our framework allows for both specific and general (quantified) knowledge and for epistemic predicates such as knowing‐that and knowing‐whether. Because realistic agents have only partial knowledge of their world, the reasoning of the proposed agents uses a weakened closed‐world assumption; this has consequences for epistemic reasoning, in particular introspection. The planning operators allow for quantitative, gradual change and side effects such as the passage of time, changes in distances and rewards, and language production, using a uniform procedural attachment method. Question answering (involving introspection) and experimental runs are shown for our particular agent ME in a simple world, demonstrating the value of continual deliberate, reward‐driven planning. Though the primary merit of agents definable in our framework is that they combine all of the aforementioned features, they can also be configured as single or multiple goal‐seeking agents and as such perform comparably with some recent experimental agents.     

一种用户需求感知的无线接入点关联策略

在无线局域网中,接入点(access point,简称AP)的稠密部署使得AP的关联策略成为一个重要的研究问题.目前,用户与AP的关联仅依据AP的信号强度,然而,这种方法未能考虑到网络中AP的异构性,以及不同用户对资源(例如带宽、安全性、时延等)的不同需求,并且分布式的AP关联会造成网络中AP负载的不均衡.针对以上问题,基于软件定义网络(software defined network,简称SDN)技术提出一种集中式的AP关联策略模型.该模型同时考虑了网络管理员和用户的目标,对网络负载均衡和用户资源满足度同时进行优化.采用蚁群算法对模型进行求解,并通过仿真实验对算法进行验证.实验结果表明,针对随机生成的数据集,用户资源满足度可由54.5%分别提升至86.8%(重负载时)和94.1%(轻负载时),并且管理员目标(负载均衡)得到了明显的改善.