液相法制备棒状Al2O3及Al2O3-ZrO2陶瓷复合粉体

采用二乙三胺五乙酸（DTPA）为配合剂,以简易的液相法合成出微纳米纤维状Al和Al-Zr前体,煅烧处理制备了棒状α-Al₂O₃和Al₂O₃-ZrO₂复合陶瓷粉体。同时研究了DPTA∶Al³⁺质量比、反应温度与时间对陶瓷粉体形态的影响。利用X射线衍射（XRD）、热分析（TG/DSC）以及扫描电子显微镜（SEM）对粉体进行了表征。结果表明：较高的DTPA∶Al³⁺质量比以及较长的反应时间有利于制备高长径比的纤维棒状Al和Al-Zr配合物前体。合成纳米纤维状α-Al₂O₃和Al₂O₃-ZrO₂前体的最优条件是反应温度60℃,反应时间5.5h,DTPA∶Al³⁺比例为1.2∶1。相应地,该前体煅烧后可以制备出棒状α-Al₂O₃和Al₂O₃-ZrO₂复合陶瓷粉体。     

高韧性自保护药芯焊丝

采用正交设计方法，研制出一种新氟钙钛渣系（ＣａＦ２－ＴｉＯ２－ＭｇＯ）的自保护药芯焊丝，其焊接工艺性能良好，烟雾少，并且熔敷金属组织均匀，细小，塑性和低温韧性高，是与５５０ＭＰａ级低合金高强钢相匹配的一种高效焊接材料，适于野外焊接重要结构。     

具备反向学习和局部学习能力的粒子群算法

为解决粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法中存在的种群多样性和收敛性之间的矛盾,该文提出了一种具备反向学习和局部学习能力的粒子群优化算法（Reverse-learning and Local-learning PSO,RLPSO）。该算法保留了初始种群中满足排异距离要求的多个较差粒子以及每个粒子的历史最差位置。当检测到算法陷入局部最优时,利用这些较差粒子的位置信息指导部分粒子以较快飞行速度进行反向学习,将其迅速牵引出局部最优区域。反向学习过程可改善粒子种群的多样性,保证了算法的全局探测能力;同时,利用较优粒子间的差分结果指导最优粒子进行局部学习与搜索,该过程可与粒子群的飞行过程并行执行,且局部学习的缩放因子可随进化过程动态调节。局部学习可提高算法的求解精度,保证算法的迅速收敛。实验结果表明,RLPSO 算法同其他 PSO 算法相比,在高维函数优化中具有收敛速度快、求解精度高的特点。     

基于敏感度的个性化(α,l)-匿名方法

目前多数隐私保护匿名模型不能满足面向敏感属性值的个性化保护需求,也未考虑敏感属性值的分布情况,易受相似性攻击.为此,提出基于敏感度的个性化(α,l)-匿名模型,通过为敏感属性值设置敏感度,并定义等敏感度组的概念,对等价类中各等敏感度组设置不同的出现频率,满足匿名隐私保护的个性化需求.通过限制等价类中同一敏感度的敏感属性值出现的总频率,控制敏感属性值的分布,防止相似性攻击.提出一种基于聚类的个性化(α,l)-匿名算法,实现匿名化处理.实验结果表明,该算法能以与其他l-多样性匿名模型近似的信息损失量和时间代价,提供更好的隐私保护.     

量化粗糙集的单调性属性约简方法

单调性在经典粗糙集属性约简过程中发挥着重要的作用。然而,在一些泛化模型(如量化粗糙集模型)中该性质并不存在。针对该问题,提出了量化粗糙集模型中下近似单调约简的定义,并给出了求得该约简的启发式方法。实验结果表明,相较于下近似保持约简算法,下近似单调约简算法不仅耗时短,而且增加了由正域和边界域表示的确定性,同时降低了由边界域带来的不确定性。     

Creating Disk Images of Born Digital Content: A Case Study Comparing Success Rates of Institutional Versus Private Collections

Although libraries maintain collections of material on computer disks in climate controlled environments, a significant amount of digital heritage is in private collections. In this study we compared the outcomes of creating disk images of the State Library of South Australia’s born digital collections with those of a private collector to gauge the effect of long term storage conditions. The failure rates of both collections give cause for concern, and the results from the private collection are alarming.     

对比度、颜色一致性和灰度像素保持的消色算法

目的 为了解决目前消色算法中不能同时保持原始图像的对比度,颜色一致性和灰度像素特征的问题,提出一种新的优化算法,最大限度地同时保留这些视觉特性。方法 为了保持原始图像的结构和局部对比度信息,用双高斯模型构建像素对之间的误差能量项;为了保持颜色一致性,采用局部线性嵌入模型构建能量项,确保原始图像中颜色一致的像素在结果图像中也拥有一样的灰度级;为了保持灰度像素特征,先标记出原始图像中的灰度像素,并强制规定这些像素的灰度值是已知的且在消色变换的过程中始终不变,然后用双高斯模型构建出灰度像素与其他像素之间的误差能量项。线性结合这3个能量项,得到目标能量函数,再通过迭代法求解出使总能量值达到最小的灰度值,从而得到了最终的消色结果。结果 实验结果表明,本文算法能够同时较好地保持原始图像中的对比度、颜色一致性和灰度像素特征。结论 本文算法基本符合人类对图像对比度变化的感知程度,而且能够很好地保持细节信息和全局结构,可应用于数字打印、模式识别等方面,具有很大的应用价值。     

Toward a Conceptual Emulation Framework for the Preservation of Archaeological 3D Visualizations

Through the Preservation of Complex Objects Symposia (POCOS), leading researchers and practitioners have managed to propose strategies for preserving digital art and computer games. The same is not true for the preservation of archaeological visualizations. This article therefore discusses the following question: “Can emulation be employed to effectively preserve obsolete computer visualizations from the Archaeology domain?” Guidelines and test results coming from this work would be of great benefit to the archaeological community, and would contribute knowledge to other research communities, specifically those interested in similar data types/3D visualizations.     

Irish Archaeological Data: Toward a Framework

The EU co-funded project Advanced Research Infrastructure for Archaeological Dataset Networking in Europe (ARIADNE) aims to integrate data and services across Europe for the archaeological research community. The Discovery Programme has investigated data holdings and management practices in Irish archaeology, focusing on what information is available in physical and digital forms, approaches to preservation and accessibility, and the challenges and opportunities around dataset networking with Irish archaeological data. While significant work will be required to enable the accessibility expected by researchers now and in future, there is also an opportunity to approach the challenges of digital preservation as a community.