基于知识图谱的互补项目推荐

在缺乏用户交互互补项目方面数据的情况下,将用户对项目的偏好融合到只考虑项目关系的互补项目推荐中,提高推荐模型的性能。提出一种基于知识图谱的互补项目推荐方法,在用户历史交互项目集中推测用户交互的互补项目,基于知识图谱提取用户对互补项目的偏好,利用图像与文本学习项目之间的互补关系,最后基于神经网络实现二者的共同学习。提出的方法在Amazon数据集上与次优的基线方法相比,ACC提升了7%,precision提升了3%,这说明提出的方法性能优异。该算法共同学习用户对项目的偏好与项目之间的互补关系,提升了推荐性能。     

实验室排课系统开发与使用

实验室是学生实践实验的必要场所,但是所有高校都会面临着实验室少,学生人数多,如何更好分配实验室的使用,是实验室管理人员值得考虑的首要问题。针对此问题,本院校实验室结合自己实验室的真实情况编写实验室排课系统。     

绿色施工项目管理与实践

为贯彻“绿色奥运”理念,满足青岛奥帆基地工程绿色施工管理要求,通过制定绿色施工项目管理规划,贯彻全过程、全方位、全员参与的施工管理原则,广泛采用绿色施工技术,采取保护生态环境、节能降耗、防止污染等专项管理措施,不仅保护了环境,而且节约了资源,为实践“绿色奥运、科技奥运、人文奥运”的三大理念作出了积极的贡献.     

建设工程社会成本的分析与控制

随着各地工程项目的大规模建设,其不可避免地对社会、环境以及经济系统等产生影响,其中的负面影响则形成了建设工程的社会成本．基于此,首先介绍了建设工程社会成本的概念,然后分析了其构成,主要包括工程对资源环境、交通、社会、经济等方面影响而产生的社会成本．最后,站在工程建设的角度提出了控制社会成本的措施、建议,希望能促进工程领域社会成本观念的形成和发展,真正实现工程建设、资源环境和社会的可持续发展．     

梯级水电枢纽群巨灾风险分析与防控研究综述

伴随超标准巨震、极端暴雨洪水、巨型滑坡等灾害频繁发生,极端载荷作用下梯级水电枢纽群的灾害风险分析与防控等问题成为当前水利工程领域的研究热点。为分析梯级水电枢纽群巨灾风险研究现状,绘制了国内外水库大坝溃坝事件的时间序列图,分析了梯级水电枢纽群的风险特征,总结评述了梯级水电枢纽群巨灾风险分析和巨灾防控研究进展,主要结论如下：1)梯级水电枢纽群巨灾风险是我国水利水电工程风险防控面临的主要问题;2)梯级水电枢纽群风险分析方面主要聚焦于梯级水库连溃概率的分析和计算,对于溃决可能产生的巨灾损失的量化研究不足,缺乏对巨灾因子及其相关影响作用下巨灾风险的评估;3)缺乏对梯级枢纽群灾害链的阻断技术研究和应急避险方案设计研究。为此提出了梯级水电枢纽群可能最大灾难(Probable Maximum Disaster, PMD)的科学内涵,考虑可能遭遇的多种致灾因子和承灾体特征,分析相互因果关系和极端荷载组合情况,初步建立了PMD评估的理论模型,为绘制梯级水电枢纽群在巨灾情景下的灾难空间外包线和估算PMD损失上限值提供科学依据,为梯级水电枢纽群巨灾风险分析和防控提供理论基础和技术支持。     

一种配电网投资项目的综合评价与优选排序方法

配网投资项目具有项目众多、规模相对小、项目繁杂、时间紧迫等配电网建设和运维自身的特点,在投资需求远大于投资能力的情况,基于项目综合评价实现优选排序是实现配电网精准投资的关键手段.为此,提出了一种计及指标约束同时兼顾投资效益的中压配电网项目优选方法.以配电网投资效果为指标构建评价体系,并利用建设目标对项目属性进行分类,基于灰色关联度法深入挖掘项目属性与评价指标间的关联关系,探明指标改善所对应的投资概算.为了同时兼顾规划指标与投资成效,提出了计及指标约束的配网项目两阶段优选排序法,将优选过程分为针对关键规划指标的项目优选和针对普通指标的项目优选两个阶段.通过对某地市电力公司中压配电网项目进行优选评估,验证了所提方法的有效性与合理性.     

Performance Evaluation Indicator (PEI): A new paradigm to evaluate the competence of machine learning classifiers in predicting rockmass conditions

To illustrate an unprejudiced comparison among machine learning classifiers established on proprietary databases, and to guarantee the validity and robustness of these classifiers, a Performance Evaluation Indicator (PEI) and the corresponding failure criterion are proposed in this study. Three types of machine learning classifiers, including the strictly binary classifier, the normal multiclass classifier and the misclassification cost-sensitive classifier, are trained on four datasets recorded from a water drainage TBM project. The results indicate that: (1) the PEI successfully compares the competence of classifiers under different scenarios by isolating the effects of different overlapping-degree of rockmass classes, and (2) the cost-sensitive algorithm is warranted to classify rockmasses when the ratio of inter-class classes is more than 8:1. The contributions of this research are to fill the gap in performance evaluations of a classifier for imbalanced training data, and to identify the best situation to apply this classifier.     

关于质量管理在矿井建设项目中的应用探讨

质量管理是矿井建设项目中的重要组成部分,将质量管理与矿井建设项目结合在一起,并作出相关的应用探讨,有利于矿井企业的健康、稳定发展。简要叙述了矿井建设项目中存在的问题和矿井质量管理的主要内容,进一步研究了质量管理在矿井建设项目中的应用,以期能为矿井建设项目提供一些借鉴。