一种实用的多数据库量子信息检索协议

针对目前量子私有信息检索不能适用与云存储的多数据库问题,基于现在成熟的量子密钥分发方法,提出了一种适合在多数据库环境下,实用的量子私有信息检索协议。对于不同大小的数据库,协议可通过调节参数θ和k,在保证数据库安全及用户隐私的情况下,完成信息的检索。性能分析结果表明,协议的通信复杂度低,检索成功率高、易于实施。     

基于深度学习的人体姿态估计方法综述

基于深度学习的人体姿态估计方法旨在通过构建合适的神经网络，直接从二维的图像特征中回归出人体姿态信息。主要按照2D人体姿态估计到3D人体姿态估计的顺序，并从单人检测与多人检测、稀疏的关节点检测与密集的模型构建等方面，对近年来基于深度学习的人体姿态估计方法进行系统介绍，从而初步了解如何通过深度学习的方法得到人体姿态的各个要素，包括肢体部件的相对朝向和比例尺度、骨骼关节点的位置坐标和连接关系，甚至更为复杂的人体蒙皮模型信息。最后,对当前研究面临的挑战以及未来的热点动向进行概述，清晰地呈现出该领域的发展脉络。     

氧化石墨烯改性碳纤维复合材料抗冲击行为研究

使用单层纳米氧化石墨烯（NGO）粒子对环氧树脂进行改性处理，采用真空辅助树脂传递模塑成型工艺制备了[±45/0/90]_2S铺层角度下的纯树脂及单层NGO改性碳纤维复合材料（CFRP）层合板。通过落锤冲击试验、超声C扫描检测、冲击后压缩试验等对纯树脂及单层NGO改性CFRP进行实验研究。结果表明，纯树脂及单层NGO改性CFRP在损伤阻抗及损伤容限实验中均存在拐点现象，且拐点出现在相同深度位置，其中纯树脂CFRP拐点位置为0.51 mm，单层NGO改性CFRP拐点位置为0.43 mm；相对于纯树脂CFRP，单层NGO改性CFRP可以显著提高复合材料的抗冲击性能及冲击后的压缩性能；通过对冲击后凹坑深度及凹坑面积进行数据模拟，可以用拟合公式实现对复合材料的损伤预测。     

Time-series clustering – A decade review

Clustering is a solution for classifying enormous data when there is not any early knowledge about classes. With emerging new concepts like cloud computing and big data and their vast applications in recent years, research works have been increased on unsupervised solutions like clustering algorithms to extract knowledge from this avalanche of data. Clustering time-series data has been used in diverse scientific areas to discover patterns which empower data analysts to extract valuable information from complex and massive datasets. In case of huge datasets, using supervised classification solutions is almost impossible, while clustering can solve this problem using un-supervised approaches. In this research work, the focus is on time-series data, which is one of the popular data types in clustering problems and is broadly used from gene expression data in biology to stock market analysis in finance. This review will expose four main components of time-series clustering and is aimed to represent an updated investigation on the trend of improvements in efficiency, quality and complexity of clustering time-series approaches during the last decade and enlighten new paths for future works.     

山东栖霞—大柳行地区金矿找矿靶区地质评价及优选

栖霞—大柳行地区位于胶东中部栖霞—蓬莱金矿成矿带内，是胶东重要的金成矿区，成矿条件优越。为了对圈定靶区进行优选分类，通过对该区地质背景、找矿靶区评价、找矿靶区优选方面展开综合研究，并结合勘查工作程度和矿业权设置情况，划分出3类预测区，选定了5个靶区为今后优先部署勘查工作的方向。     

能源互联网技术成熟度等级评估

能源互联网是实现未来可持续发展的重要建设内容之一。构建能源互联网需要众多关键技术的支撑,而技术处于不断地进化过程中,了解技术发展的现实水平,把握技术的未来需求,可以指导正确的发展路线和科学的战略决策的制定。本文旨在评估能源互联网关键技术成熟度。基于文献计量方法评估理念建立具有系统性和普适性的综合评估指标体系,并引入数据分析方法和变异系数法构建技术成熟度综合评估方法,为能源互联网的建设提供科学的指导。对能源互联网的云大物移创新应用关键技术进行算例分析,结果表明该方法能准确地判断技术的成熟度,定位技术性能。     

石油套管质量评价方法研究

石油套管是油气田开采中重要的物资装备,其质量直接影响油气田的生产安全与开采效率。对石油套管质量评价方法进行研究,优选反映石油套管质量的性能参数,通过归一化处理,结合专家知识,建立评价模型,进而得到石油套管质量的评价结果。将所研究的评价方法应用于P110石油套管质量评价中,评价结果准确、直观,方法有效实用。     

自动捕捉平衡系数试验电流工具设计

在电梯平衡系数传统测量方法中,存在电梯轿厢和对重平衡点难以判断、人为因素导致测量误差偏大、测量不准导致效率低等问题,为解决这些问题,设计出一款基于光电传感器和霍尔传感器的电流自动捕捉工具,除能够高效准确识别电梯轿厢和对重平衡点的位置外,还能通过无线信号传输处理,利用钳形电流表精确捕捉平衡点位置的电流值。经测试使用,该工具系统消除了在平衡系数测量过程中捕捉电流值的人为因素影响,并解决了无机房不能准确判断平衡点问题,有效的提高了检验工作的准确性和效率。     

因素空间理论下基点分类算法研究

目前，基于因素空间理论的背景基提取算法计算过程复杂，初始化必须依赖各因素极值，基点数量提取冗余等原因，未能在应用中取得很好效果。为此，结合内点判别法和知识可继承、可扩展的思想，提出一种计算简单、初始化独立、基点数量小的改进的背景基提取算法。然后，利用改进的背景基提取算法构造出一种全新的数据分类算法-基点分类算法，基点分类算法以提取每一类样本的背景基为预测模型，再通过新定义的λ-背景基，优化预测模型。数值实验表明:基点分类算法原理简单、构造难度小、分类模型泛化能力强，预测能力准确率高，同时严格的模型限定区域又能为识别新类别提供新方法。     

覆岩结构类型与开采覆岩损害特征分析

煤层开采打破了上覆岩层原有的平衡,必然引起岩层的移动、破断,导致应力场和裂隙场的改变,工作面出现矿压显现。上覆岩层的岩性和组合结构对工作面开采覆岩损害特征分布影响显著,一般岩性越坚硬,上覆岩层应力集中程度越高,采动裂隙越发育,矿压显现也越明显;坚硬岩层尤其是关键层对覆岩的破断运动起控制作用,覆岩破断发展到一定层位后软弱岩层往往是抑制覆岩破断进一步向上发展的关键。当工作面上覆岩层同时存在远近场关键层时,近场关键层的周期性破断引起裂隙带范围内岩层的运动和工作面周期来压;而远场关键层的周期性破断导致地表裂缝或台阶下沉,工作面压力急剧上升,有时甚至导致煤矿动压灾害,尤其是远近场关键层同步破断时动力现象更明显。通过地面钻孔使远场关键层提前破断是防止此类动力灾害的关键。