基于注意力机制与文本信息的用户关系抽取

随着社交媒体的发展,用户之间的关系网络对于社交媒体的分析有很大的帮助。因此,该文主要研究用户好友关系检测。以往的关于用户好友关系抽取的研究主要基于社交媒体上的结构化信息,比如其他好友关系,用户的不同属性等。但是,很多时候用户本身并没有大量的好友信息存在,同时也不一定有很多确定的属性。因此,我们希望基于用户发表的文本信息来对用户关系进行预测。不同于以往的潜在好友推荐算法,该文提出了一种基于注意力机制以及长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的好友关系预测模型,将好友之间的评论分开处理,通过分析用户之间的评论来判断是否具备一定的好友关系。该模型将好友双方信息拼接后的结果作为输入,并将注意力机制应用于LSTM的输出。实验表明,用户之间的评论对于好友关系预测确实有较大的实际意义,该文提出的模型较之于多个基准系统的效果,取得了明显的提升。在不加入任何其它非文本特征的情况下,实验结果的准确率达到了77%。     

一种变步长D-Rake多用户检测器

在时变多径衰落信道下,接收到的CDMA信号功率变化较大,此时D-Rake盲自适应多用户检测器性能显著下降,将变步长LMS算法与基于主分量的相干合并引入到D-Rake(DecorrelatingRake)检测器中,构成一种变步长D-Rake,称之为VD-Rake(Variablestep-sizeDecorrelatingRake)检测器。该检测器能克服原D-Rake检测器对信号功率变化较敏感等缺点,有效地改善了D-Rake检测器的性能。     

地震平衡技术及其在地震反演中的应用

地震平衡技术是一种在地震反演中改善井震关系的新技术。它通过单井对比、空间分形建模以及平衡处理的手段 ,克服地震反演中子波空变的影响 ,使得经过地震平衡技术处理的地震剖面井震关系得到较好改善 ,从而可以用统一的子波对研究区的地震资料进行反演     

中国古典园林三维造型研究

论述了采用层次结构化及参数化三维造型方法，建立一个以造型函数库为核心，从而构造各类、各级园林景观构件表面模型的方法和过程。对于某些非建筑类的园林配景构件，采用了Ｆｒａｃｔａｌ方法进行造型。     

Synthesis, Characterization, and Formation Process of Na-X Zeolite from Coal Fly Ash

Using the SiO₂ and Al₂O₃ components of the amorphous phase in coal fly ash (Fa), Fa was converted to Na-X zeolites in NaOH-NaAlO₂ solutions by stirring at 35°C for 72 hr and then aging at 85°C for a given period. The molar ratio SiO₂/Al₂O₃ of the starting materials was controlled from 2.0 to 13.2. The resulting materials were characterized by various means. Increasing the SiO₂/Al₂O₃ ratio of the starting material increased the degree of crystallinity of faujasite, exhibiting a maximum at SiO₂/Al₂O₃ = 8.0. The faujasite formed was identified as Na-X zeolite with Si/Al = 1.20. The amorphous phase in Fa was dissolved during the stirring to form a precursor of zeolite, such as amorphous aluminosilicate. The Na-X zeolite was formed by aging for 24 hr, and the degree of crystallinity of this material was increased with the increasing aging period. The cation exchange capacity and specific surface area were increased with the increasing degree of crystallinity of the Na-X zeolites.     

Introduction of a nonlinearity measure for principal component models

Although principal component analysis (PCA) is an important tool in standard multivariate data analysis, little interest has been devoted to assessing whether the underlying relationship within a given variable set can be described by a linear PCA model or whether nonlinear PCA must be utilized. This paper addresses this deficiency by introducing a nonlinearity measure for principal component models. The measure is based on the following two principles: (i) the range of recorded process operation is divided into smaller regions; and (ii) accuracy bounds are determined for the sum of the discarded eigenvalues. If this sum is within the accuracy bounds for each region, the process is assumed to be linear and vice versa. This procedure is automated through the use of cross-validation. Finally, the paper shows the utility of the new nonlinearity measure using two simulation studies and with data from an industrial melter process.     

软件构件技术在管理信息系统中的应用

软件构件技术是一种前沿的软件设计思想，其方法与传统的软件制作方法有很大区别．通过介绍软件构件技术在开发管理信息系统的应用，与其它软件制作方法进行比较，得出这样的结论：在软件编制中应用这种思想，不仅能大幅度地加快软件的开发速度，而且对整个软件行业的发展有着至关重要的推动作用。     

加氢处理润滑油基础油各组分对光安定性的影响

将经紫外光照前后的加氢处理润滑油基础油分离为饱和烃、轻质芳烃、中质芳烃、重质芳烃和极性组分，分别采用薄层色谱、质谱和紫外吸收光谱分析了各组分的烃组成、硫和氮含量的变化，并通过将从原料油中分离出的各组分反加到光安定性好的饱和烃中，试验验证了加氢处理润滑油基础油中的重质芳烃和极性组分是光不安定组分，其中含有硫、氮的芳香杂环化合物光安定性差。     

一种新的变步长ICA自适应算法

结合互信息极小的优化判据，基于估计函数期望平方准则、外点法和最速下降法的思想，本文导出了一种新的变步长独立分量分析(ICA)自适应算法。该算法克服了固定步长在分离矩阵推导过程中出现的稳态失调问题，比基于模拟退火步长的ICA算法有更快的仞始收敛速度和较高的分离精度。同时，该算法还具有较好的时变系统跟踪能力。理论分析和仿真计算结果证实了其可以有效地提高ICA的自适虚性，更准确地完成盲信号分离。