多特征融合的兴趣点推荐算法

基于位置社交网络的兴趣点推荐越来越受到工业界和学术界的关注。由于用户签到数据集的稀疏性以及签到地理位置的聚集性，使得目前的推荐算法效率普遍不高，特别是当用户外出到新的地点时，推荐效果更是急剧下降。因此本文提出了一种基于用户-区域-内容主题的多特征联合推荐算法（UCRTM），以隐主题模型为基础，在统一的框架下利用隐含因子关联性融合了用户的偏好、兴趣点的内容以及兴趣点所属地理区域主题等信息来进行推荐，使得用户无论身处何地，都能获得理想的推荐服务。本文在两种真实的数据集上进行了实验，结果表明该方法不仅能够克服数据的稀疏性以及弱语义性等问题，而且与其他方法相比具有更高的推荐准确率。     

读懂衡器的最大允许误差

本文主要讨论衡器的检定分度数能否大于传感器的最大检定分度数nmax,这是一直困扰大家和争论不休的问题。作者由分析最大允许误差mpe本质入手,指出mpe是人为规定的误差,不是传感器实际的物理特性。通过理论分析得出的对单只传感器的衡器,n≤nmax和v≥vmin的误差限原则是不能违背的。对于四只传感器的衡器,不受上述误差限原则限制。     

湿法氧化锌种类和用量对天然橡胶性能的影响

研究湿法氧化锌种类和用量对天然橡胶(NR)性能的影响。结果表明:与添加普通氧化锌的胶料相比,对于未填充炭黑NR体系,减半用量的湿法氧化锌混炼胶的焦烧时间和t90较短,Fmax较大;硫化胶的定伸应力、拉伸强度和剪切模量(G′)较大,拉断伸长率、损耗模量(G″)和损耗因子(tanδ)较小。对于填充炭黑NR体系,减半用量的湿法氧化锌混炼胶的门尼粘度、G′和G″较大,tanδ较小,焦烧时间和t90较短,Fmax较大;硫化胶的密度稍低,硬度和定伸应力较大,耐老化性能较好,玻璃化温度较低,tanδ较小,其他物理性能变化不大。湿法氧化锌FF的性能优于湿法氧化锌HR。     

天荣矿二2煤储层物性及特征

煤储层物性及特征是煤层气地质理论的重要内容，加强其研究对提高煤层气勘探开发成效至关重要。基于天荣矿地质、煤层气勘探及相关测试等资料，采用地质与煤层气地质理论对该矿二₂煤储层物性及特征进行了研究。结果表明:天荣矿二₂煤层物理性质良好，生烃物质丰富；煤层含煤性、稳定性、可采性好，煤层气含量和纯度高，可为煤层气开发提供良好对象和气源条件；煤变质程度高，煤中裂隙相对发育，但其渗透性整体较差，渗透率分异显著且普遍低下；煤储层能量较强且分异显著，煤储层压力状态为欠压—超压型，并以正常—超压煤储层压力状态为主，有利于煤层气高产富集。     

[工程应用]智能制造场景的5G应用展望

为满足智能制造领域物联网当前发展的需求，研究了相应制造场景的5G应用技术。介绍了5G的关键技术，包括5G支持的应用场景、网络切片、网络功能虚拟化（NFV）/软件定义网络（SDN）、多接入边缘计算、设备对设备通信技术等；给出了基于扩展的信息物理系统5层框架，基于该框架分析了多个智能制造场景的5G应用（包括人机界面和生产信息技术、流程自动化、工厂自动化、物流和仓储、设备监控和维护等）；给出了以上应用的5G边缘计算开发框架，以集成上述场景；探讨了5G应用于智能制造场景所面临的多个挑战，以助于5G使能智能制造的落地应用。     

多共振分量融合CNN的行星齿轮箱故障诊断

针对行星齿轮箱中各部件所激起的振动成分混叠、早期故障特征经常被较强的各级齿轮谐波成分以及环境噪声所湮没的问题，提出一种多共振分量融合卷积神经网络（multi-resonance component fusion based convolutional neural network，简称MRCF-CNN）的行星齿轮箱故障诊断方法。首先，对振动信号进行共振稀疏分解，得到包含齿轮谐波成分的高共振分量和可能包含轴承故障冲击成分的低共振分量；其次，构建多共振分量融合卷积神经网络，将得到的高、低共振分量和原始振动信号进行自适应的特征级融合，通过有监督的方式训练模型并进行行星齿轮箱故障诊断。对行星齿轮箱实验数据的分析结果表明，该方法能够有效分类行星齿轮箱中滚动轴承和齿轮的故障，成功对行星齿轮箱故障进行诊断，同时能够进一步增强卷积神经网络对振动信号所蕴含的故障信息的辨识能力。     

改良剂对重金属污染根际土壤理化性质影响的研究进展

针对现阶段土壤中重金属污染较为严重的问题及各类修复方法各有利弊的现状,分析了近年来相关学者对于改良剂对重金属污染根际土壤理化性质影响的研究进展,研究了常见有机和无机改良剂对重金属胁迫下根际土壤pH值、氧化还原电位(Eh)、酶活性、化学性质、微生物菌落种群等理化性质的影响以及对重金属的化学沉淀和溶解平衡的影响。后期应加强超富集植物与一般植物根际、非根际理化性质的差异研究;土壤中重金属种类及污染程度与根际土壤理化性质的关系研究;土壤中其他环境因子的影响以及根际土壤中重金属的作用机理方面的研究。     

煤矿安全监控系统的发展简述

煤矿安全监控系统是煤矿日常安全管理和灾害防治不可或缺的安全装备,然而现有安全监控系统普遍存在网络结构可靠性差、抗干扰能力弱、数字化程度低、兼容性差、智能化水平低等问题。结合监控系统升级改造的具体要求,对我国煤矿安全监测监控系统的现状,包括存在的主要问题进行了论述,并对系统升级改造后的变化及未来的发展趋势进行了探讨。分析表明,基于工业太环网、数字总线双重冗余结构的新一代全数字式煤矿安全监控系统集多主通讯、智能传感、电磁兼容等多项关键技术于一体,满足监控系统数字化、智能化以及网络化的升级改造要求,也是未来监控系统的发展趋势。新系统的应用可有效提高煤矿的防灾抗灾能力,为煤矿的安全生产提供保障。     

Sarcopenia: Molecular Pathways and Potential Targets for Intervention

Aging is associated with sarcopenia. The loss of strength results in decreased muscle mass and motor function. This process accelerates the progressive muscle deterioration observed in older adults, favoring the presence of debilitating pathologies. In addition, sarcopenia leads to a decrease in quality of life, significantly affecting self-sufficiency. Altogether, these results in an increase in economic resources from the National Health Systems devoted to mitigating this problem in the elderly, particularly in developed countries. Different etiological determinants are involved in the progression of the disease, including: neurological factors, endocrine alterations, as well as nutritional and lifestyle changes related to the adoption of more sedentary habits. Molecular and cellular mechanisms have not been clearly characterized, resulting in the absence of an effective treatment for sarcopenia. Nevertheless, physical activity seems to be the sole strategy to delay sarcopenia and its symptoms. The present review intends to bring together the data explaining how physical activity modulates at a molecular and cellular level all factors that predispose or favor the progression of this deteriorating pathology.     

A multilevel sampled‐data approach for resilient navigation and control of autonomous systems

Autonomous systems are rapidly becoming an integrated part of the modern life. Safe and secure navigation and control of these systems present significant challenges in the presence of uncertainties, physical failures, and cyber attacks. In this paper, we formulate a navigation and control problem for autonomous systems using a multilevel control structure, in which the high‐level reference commands are limited by a saturation function, whereas the low‐level controller tracks the reference by compensating for disturbances and uncertainties. For this purpose, we consider a class of nested, uncertain, multiple‐input–multiple‐output systems subject to reference command saturation, possibly with nonminimum phase zeros. A multirate output‐feedback adaptive controller is developed as the low‐level controller. The sampled‐data (SD) design of this controller facilitates the direct implementation on digital computers, where the input/output signals are available at discrete time instances with different sampling rates. In addition, stealthy zero‐dynamics attacks become detectable by considering a multirate SD formulation. Robust stability and performance of the overall closed‐loop system with command saturation and multirate adaptive control are analyzed. Simulation scenarios for navigation and control of a fixed‐wing drone under failures/attacks are provided to validate the theoretical findings.