标准金属量器检定过程中影响因素分析及探讨

标准金属量器的职能是量值传递功能,但是在发挥职能作用的同时,可能也会出现一些问题,各种影响因素的出现导致了最终标准金属量器检定的精准度,为此,我们在该文中对此问题进行分析讨论,研究标准金属量器检定过程中的影响因素以及一些注意事项,减少误差,确保在标准金属量器检定的过程中能够不会影响最终结果及其准确度。     

河南省农村居民污水处理改造意愿及影响因素分析——基于河南省1102户农户的实地调查

在农村污水从零到一的背景下,大量的农村污水示范工程已经完成,但是闲置状况普遍,并且缺乏居民的理解和支持。但却鲜有学者对居民是否愿意进行污改进行调研,从而使得污改失去群众基础,因此文章调查当地居住者对污改的意愿以及影响因素,并通过SPSS统计软件进行因子分析,了解居民对污改的看法,从而为推行污改提供群众基础。     

硬件木马旁路检测方法的影响因素研究

旁路检测方法通过采集电路功耗、延迟、电磁场等物理参数特性筛查硬件木马电路,但其检测性能会受到工艺波动的严重影响,且工艺的不确定性会随着芯片工艺尺寸缩小和亚阈值泄漏电流增大而增加。为此,研究硬件木马旁路检测的影响因素。通过构建旁路检测模型,在中芯国际130 nm和65 nm标准CMOS工艺下对ISCAS’85 c880基准和木马电路进行实验,结果表明,优化测试向量和适当降低电源电压能够降低工艺波动的影响,平均综合灵敏度分别提升5. 60%(130 nm)和0. 40%(65 nm)。同时,利用静/动态测试向量组的绝对差异比作为辅助判别依据,可降低测试向量筛选迭代次数。     

工业废水中硫化物影响因素的探讨

对亚甲基蓝分光光度法测定硫化物过程中容易忽视的环节,如测定用水和试剂、样品采集和保存、预处理过程中所用磷酸的质量、样品测试等能对测定产生影响的因素进行了探讨,确定了最佳实验条件并对废水样品进行分析,提高测试的准确度和精密度。     

探索成品油质量影响因素及质量检验

随着工业技术的不断进步,各个领域对于成品油的质量要求不断提高。要求成品油的质量能够保证工业等领域的生产正常稳定运行。因此在成品油质量的影响因素和质量检验问题上进行了很多的理论和实践的探索。本文就围绕成品油的质量影响因素和质量监测展开分析,期望能够为成品油的质量管控提供参考。     

融合时间隐语义填充和子群划分的推荐算法

随着个性化推荐技术的发展，推荐系统面临着越来越多的挑战。传统的推荐算法通常存在数据稀疏性和推荐精度低等问题。针对以上问题，提出了一种融合时间隐语义填充和子群划分的推荐算法[K]-TLFM（Time Based Latent Factor Model Integrated with [k]-means）。该算法利用融合时间因素的隐语义模型对原始用户物品评分矩阵缺失项进行填充，避免了用全局平均值或者用户/物品平均值补全矩阵带来的误差，有效缓解了数据稀疏性问题，同时融合时间因素有效地刻画了用户偏好随时间的变化；完成评分矩阵缺失项填充后，基于二分[k]-means聚类算法将偏好、兴趣特征相似的对象划分到同一个子群中，在目标用户所属的子群中基于选定的协同过滤算法为用户产生推荐列表，提高了推荐效率和准确性。在MovieLens和Netflix数据集上对该算法的推荐性能进行了对比实验，结果表明该算法具有更高的推荐精度。     

Oracle数据库性能的优化设计思路研究

Oracle数据库被广泛应用在各大领域,对Oracle数据库性能也提出了更高的要求,普通的Oracle数据库已经难以满足实际需求,需要通过一系列方法进行优化处理,才能更好发挥出Oracle数据库应有的价值和作用。文章基于理论实践,在简要阐述Oracle数据库概述的基础上,分析了影响Oracle数据库性能的主要因素,并提出优化设计思路,希望对今后Oracle数据库的合理应用有一定帮助。     

基于粗糙集的属性约简及其在高校就业数据分析中的应用

粗糙集理论是数据分析与知识发现的数学工具,近年来已被广泛应用于各个研究领域。本文利用粗糙集理论的属性约简算法,找出了影响高校数学专业学生就业的约简集。研究成果可以帮助高校学生更好地制定职业规划,为将来就业提供一定的帮助。     

基于多特征融合的电影推荐系统

协同过滤算法（CF）根据用户-物品的评分矩阵做推荐，未考虑物品自身属性。本文将MovieLens数据集上的电影属性，作为影响推荐结果的因素，融合电影的简介、评论、评分、导演和演员等多种因素，进行推荐。使用CNN（卷积神经网络）和Word2Vec（Word to Vector,词向量模型）处理电影简介；使用AFINN（Finn rup Nielsen情感词典）处理评论，并对结果进行映射；对导演和演员数据进行建模，得到该因素下的预测评分，最后将各因素下的结果进行加权融合，通过调整权重，得到最佳效果。经验证，该方法的推荐性能优于传统的CF算法。