基于自适应网格重划分的织物动态仿真

一直以来织物细节的动态模拟是图形学界研究的热点和难点。针对这一问题,文章提出了一种基于自适应网格重划分的织物动态模拟方法。首先,分析织物的物理特性,基于经典的质点弹簧模型,建立织物仿真模型。在织物动态仿真过程中,由于不同时刻织物的受力情况不同,导致织物不同程度的变形。根据其变形幅度的不同,利用边缘曲率准则对网格进行自适应重划分,采用推进波前法对网格重新生成,实现织物的自适应动态仿真。实验结果表明,自适应网格重划分的织物动态仿真方法,在确保仿真实时性的同时,能够有效改进织物的仿真效果,鲁棒性强。     

我国油气探矿权竞争性出让改革与油气企业创新实践研究

近年来,国家不断深化石油天然气市场体系改革,竞争性出让已成为获取新探矿权的主要方式。《自然资源部关于推进矿产资源管理改革若干事项的意见(试行)》(自然资规[2019]7号)实施4年以来,国家共挂牌出让14轮66个油气探矿权,面积为4.19×10⁴km²,总成交价达93.16亿元。在系统梳理国家矿产资源管理改革进程的基础上,对矿业权出让制度改革不同阶段特征、油气企业积极参与改革的创新举措及出让区块勘探实践开展了系统研究,结果表明：(1)矿业权出让制度改革可划分为油气改革试点、出让政策落地、竞争性出让全面实施3个阶段,各具特点。(2)为积极应对激烈的竞争形势,中国石油等企业创新管理举措,建立了竞争性出让快速响应机制及管理制度,形成了一套区块价值评估方法和技术流程。(3)出让区块勘探实践取得一定成效,但除中曼石油天然气集团股份有限公司温宿区块建产外,总体油气发现较少,大部分区块已退减。油气探矿权竞争性出让在促进企业勘查投入、保障国家能源安全方面起到了重要作用,多元化油气市场已具雏形;为促进资源的高效利用,真正实现保障国家能源安全、有效培植油气矿业权...     

基于用户兴趣感知的多关系推荐模型

由于图卷积网络（GCN）能够利用高阶邻居的协作信号来更好地学习用户和项目的嵌入，它已经广泛应用于推荐系统。但在当前基于GCN的多关系推荐模型中用户节点的嵌入学习会受到与之兴趣不相似的高阶相邻用户的干扰，导致拥有不同兴趣的用户经过多层图卷积后会得到相似的嵌入，从而产生了过度平滑问题。因此针对上述问题提出了一个基于用户兴趣感知的多关系推荐模型（IMRRM）。该模型会在用户项目异构交互图中利用轻量化的图卷积网络得到每个用户的图形结构信息。子图生成模块利用用户的图结构信息和初始特征有效地识别出兴趣相似的用户，并将相似用户及其交互项目组成一个子图。通过在子图中进行深层嵌入学习来防止兴趣不相关的高阶邻居传播更多的负面信息从而得到更精确的用户嵌入。因此IMRRM模型减少了噪声信息对用户节点嵌入学习的影响，有效地缓解了过度平滑问题来更加准确地进行多关系推荐。通过在Beibei和Taobao这两个公共数据集上实验来验证IMRRM的有效性和鲁棒性。实验结果表明，IMRRM模型在HR10上分别提高了1.98%和1.49%，在NDCG10上分别提高了1.58%和1.81%，具有较好的性能。     

基于动态规划和流形排序的知识库问答未登录词处理

为解决知识库问答中较多实体未被纳入到词库中以及新词层出不穷旧词库无法及时更新的问题，提出一种基于动态规划和流形排序的知识库问答模型DPQA来为未登录词选择最优表征，缓解知识库未登录词描述信息不足的问题。该方法通过动态规划获取未登录词的子词序列；使用一种基于流形排序的子词排序方法得到最优子词；使用最优子词的向量表示未登录词。实验结果表明，基于动态规划的方法在多个数据集上的问答结果表现最佳。     

深水水下采油树系统完整性测试技术分析

针对深水区域的高压环境和复杂的地质条件，水下采油树安装时压力系统的完整性难以判断的问题，建设并形成了自主的水下采油树完整性测试技术。该技术通过自主化水下采油树完整性测试设备方案及测试步骤，提升水下采油树气密测试压力等级至10000psi，扩大移动式气压试验单元压力范围为50～22500psi，实现水下采油树在海底生产过程工况模拟，确保水下采油树保持压力系统完整状态入水安装。技术成果广泛应用于深水气田勘探开发钻完井工程中，有力保障了深水油气田安全高效开发。