基于树搜索算法的多用户MIMO系统的自由度分配

针对最大化多用户MIMO系统的和速率的问题,提出了将迭代式干扰对齐技术（Iterative Interference Alignment：ⅡA）和系统自由度（DoF）分配策略相结合的一种算法.系统的DoF分配是通过树搜索算法（Tree search）来实现的.理论分析及实验仿真结果表明,该算法获得的系统容量,接近遍历法（exhausting search：EX）的结果,但是在算法复杂性及收敛时间上明显优于遍历法.     

基于音频的视频拷贝检测

提出了一个兼具实时性和鲁棒性的短视频拷贝检测框架,并以长视频中的广告检测为应用进行研究.框架主要分为两个部分：1.基于音频匹配的短视频拷贝检测;2.基于图像的边界精确定位.第一阶段从原始视频中获得声谱图,并进一步地提取出音频特征并在音频库中寻找匹配;在第二阶段,对检测到的视频片段进行合并,然后利用视频片段在边界处附近的图像特征,对边界片段进行精确定位.实验结果显示,准确率高达99％,取得了很好的效果.     

一种适合Underlay认知无线传感网络的跨层路由算法

在Underlay认知无线传感网络（Underlay Cognitive Radio Sensor Network,Underlay CRSN）中,由于每个信道被主用户所使用的状态随机变化,设计路由算法不仅需要考虑网络中节点的能量消耗以及延长网络寿命的需求,还要考虑路由路径上各链路的信道选择策略对路径数据传输可靠性的影响。该文研究了Underlay认知无线电模型下的CRSN路由问题,提出了一种适合该路由问题的链路Utility函数,并将这类问题建模为以最小化Utility为目标的最优化问题。在讨论了几种传统的无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）路由算法之后,提出了一种适合Underlay CRSN的跨层路由算法,并给出了该算法的分布式实现方案。计算机仿真表明所提出的路由算法能很好地适应UnderlayCRSN中信道可用状态的随机变化。     

帆船VMG时间序列模糊边界研究

VMG（Velocity Made Good）是帆船在前进过程中船速在风的方向上的投影,它体现了帆船在风向上前进的能力,反映了帆船运动员利用风的能力.因此,对运动员而言,若能掌握VMG的变化范围,即为他们制定帆船航行方向决策提供了科学依据.基于与上海体育局合作的《帆船帆板赛场环境监测和运动技术分析系统开发》课题所采集到的有关帆船运动的原始数据,首先,采用基于模糊集的信息粒化方法将原始数据粒化,得到VMG的模糊粒子;之后,采用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的学习方法实现对模糊粒子的上下界的回归预测,从而实现了帆船VMG时间序列的模糊边界的变化范围预测.实验仿真结果证明了这种研究方法的有效性.     

用于热门路径查询的动态热度路网的构建方法

基于位置的服务在蓬勃发展的同时,产生出大量的用户位置轨迹数据,同时基于轨迹数据的热门路径问题也越来越受到人们的重视。对于求解点到点热门路径的问题,一张带有动态热度信息的热度路网是非常必要的。首先,提出了一个高效的交叉口生成算法,用于构建静态的热度路网,并在此基础上提出一种新的时间段分割算法来使得路网中对应热度边动态化。采用希腊雅典的一部分卡车的GPS轨迹数据集,通过大量充分的实验,印证了算法的合理性和高效性。     

Reprint of “Suppressing propylene carbonate decomposition by coating graphite electrode foil with silver”

A method has been developed to suppress the decomposition of propylene carbonate (PC) by coating graphite electrode foil with a layer of silver. Results from electrochemical impedance measurements show that the Ag-coated graphite electrode presents lower charge transfer resistance and faster diffusion of lithium ions in comparison with the virginal one. Cyclic voltammograms and discharge-charge measurements suggest that the decomposition of propylene carbonate and co-intercalation of solvated lithium ions are prevented, and lithium ions can reversibly intercalate into and deintercalate from the Ag-coated graphite electrode. These results indicate that Ag-coating is a good way to improve the electrochemical performance of graphitic carbon in PC-based electrolyte solutions.     

Preparation and characterization of chitosan-poly(acrylic acid) polymer magnetic microspheres

A modified method to prepare chitosan-poly(acrylic acid)(CS-PAA) polymer magnetic microspheres was reported in this paper. First, via self-assembly of positively charged CS and negatively charged Fe₃O₄ nanoparticles, magnetic CS cores with a large amount of Fe₃O₄ nanoparticles were successfully prepared. Subsequently, the AA monomers were polymerized on the magetic CS cores based on the reaction system of water-soluble polymer-monomer pairs. These polymer magnetic microspheres had a high Fe₃O₄ loading content, and showed unique pH-dependent behaviors on the size and zeta potential. From the magnetometer measurements data, the CS-PAA polymer magnetic microspheres also had superparamagnetic property as well as fast magnetic response. A continuous release of the entrapped ammonium glycyrrhizinate in such polymer magnetic microspheres occurred, which confirmed the potential applications of these microspheres for the targeted delivery of drugs.     

基于改进降噪自动编码器的点击率预测

点击率(CTR)预测是个性化广告和推荐系统中的一项基本任务. 针对提升点击率预测效果和处理冷启动问题, 本文中提出了一种基于改进降噪自动编码器的点击率预测模型ADVAE (ADditional Variational AutoEncoder),该模型在输入数据加入高斯随机噪声, 利用改进的降噪自动编码器生成新的嵌入特征, 然后分别进行低阶和高阶的特征交互来预测用户点击行为. 该方法可以在数据稀疏以及系统冷启动情况下, 更深层地学习特征嵌入与交叉之间的关系. 该模型关注特征域之间的交互, 动态修复低频数据的特征嵌入, 具有更强的鲁棒性. 此外, 该方法可以动态应用到其他深度学习模型, 具有更高的灵活性. 实验结果表明, 该方法在点击率预测和系统冷启动问题上的性能表现均优于现有方法.     

基于Pylinac的放射治疗QA数字化分析系统

目的: 建立放射治疗直线加速器质量保证(Quality Assurance, QA)标准化体系和数字化分析系统是提升放疗水平和质量的有效途径. 方法: 基于Pylinac函数库, 采用Django框架和MySQL数据库结构搭建QA数字化分析系统, 并通过临床测试来评价该系统的稳定性与实用性. 结果: 放射治疗QA数字化分析系统不仅有利于监控及回顾分析直线加速器的运行状况, 而且有效减少医用直线加速器QA流程中计算分析的时间, 同时该系统还有助于放疗科新入职物理师快速熟悉QA流程. 结论: QA数字化分析系统在简化QA工作流程, 提高工作效率的同时, 更对放射治疗直线加速器的治疗体系中QA标准化起到进一步推进作用.     

基于梯度的重叠式层次社区检测

社区检测(community detection)任务一直是数据挖掘领域的一个研究热点,近年来,深度学习和图链接数据呈现出多样化和复杂化的发展趋势,层次(Hierarchical)社区检测逐渐成为研究的焦点.层次社区检测任务的目标是,在将同质图中相似的节点聚集到社区中的同时,学习社区之间的层次结构关系,以更好的理解图数据结构.社区间层次关系的引入给社区检测算法带来了更复杂的建模挑战.针对该任务,已经有一些有效的启发式的方法被提出,但是受限于社区分布形态的简单假设和离散的优化学习方式,它们无法描述更复杂的图链路数据,也无法和其它有效的连续优化算法组合获得更好的结果.为了解决这个问题,本文首次尝试建模复杂的重叠式(overlapping)层次社区结构,提出简洁的节点嵌入和社区检测双任务优化模型,通过梯度更新的方式来灵活地探索节点和重叠式层次社区的隶属关系.在学习过程中,我们可以分别获得节点和社区的嵌入表示,以应用于丰富的下游任务.