Microstructural,mechanical, and thermal properties of microwave-sintered KLS-1 lunar regolith simulant

KLS-1 Lunar regolith simulant was microwave sintered to explore its potential applicability in future lunar construction. The effects of sintering temperature on linear shrinkage, density, porosity, and microstructural, mechanical, and thermal properties were investigated. As the sintering temperature increased, linear shrinkage and density increased and porosity decreased. Structural evolution in the sintered samples was characterized by scanning electron microscopy and X-ray diffraction. Unconfined compressive strength testing showed that mechanical strength increased significantly with increasing sintering temperature, with 1120 °C giving the highest strength of 37.0 ± 4.8 MPa. The sintered samples exhibited a coefficient of thermal expansion of approximately 5 × 10⁻⁶ °C⁻¹, which was well-maintained even after cyclic temperature stress between −100 and 200 °C. Therefore, this microwave processing appears promising for the fabrication of building material with sufficient mechanical strength and thermal durability for lunar construction.     

基于测绘地理信息技术的涉地税源风险识别模式应用研究

为解决沧州市涉地税源管理手段单一等问题,文中提出以测绘地理信息技术为支撑,通过对多源数据组织管理,建立风险分析指标,采用多种GIS空间分析方法构建了涉地风险税源识别模式并在沧州进行应用。结果表明:该模式能有效识别多种涉地风险,为涉地税源管理提供了支撑。     

基于层次化语义框架的知识库属性映射方法

面向知识库的自动问答是自然语言处理的一项重要任务,其旨在对用户提出的自然语言形式问题给出精练、准确的回复。目前由于缺少数据集,存在特征不一致等因素,导致难以使用通用的数据和方法实现领域知识库问答。因此,该文将“问题意图”视作不同领域问答可能存在的共同特征,将“问题”与三元组知识库中“关系谓词”的映射过程作为问答核心工作。为了考虑多种层次的语义并避免重要信息的损失,该文分别将“基于门控卷积的深层语义”和“基于交互注意力机制的浅层语义”通过门控感知机制相融合。在NLPCC-ICCPOL 2016 KBQA数据集上的实验表明,该文方法与现有的CDSSM和BDSSM方法相比,效能有明显提升。此外,该文通过构造天文常识知识库,将问题与关系谓词映射模型移植到特定领域,结合Bi-LSTM-CRF模型构建了天文常识自动问答系统。     

智能电网中D2D网络的通信资源管理优化方案

当前在智能电网的应用中,各种智能终端的使用,使得移动数据流量空前增长,电力互联方式在面临海量数据传输的需求时,由于资源受限,信道间会产生一定的干扰,从而影响通信质量。为了解决通信资源管理这一问题,与常见的移动边缘计算(MEC)方法不同,文中提出了一种网络资源分配方法,优化链路选择和子信道分配,以实现能量效率的最大化。仿真结果表明,与没有卸载和部分优化的方法相比,此方法在能效方面有了很大的提高。     

基于光谱尺度空间与管道滤波的红外目标检测

为了准确地从复杂干扰背景下检测出真实弱小目标，本文引入视觉显著性，设计了基于快速光谱尺度空间与动态管道滤波的红外目标检测算法。基于真实目标与背景内容之间的整体差异，引入快速光谱尺度空间与阈值分割技术，设计视觉显著性机制，对红外图像完成处理，输出全局显著性映射，以高效过滤干扰背景内容。考虑目标与背景的局部特征差异，构建自适应局部对比度增强机制，对粗检测结果实施处理，获取对应的局部显著性映射，改善视觉显著性区域内目标的对比度。引入高斯差分理论，通过估算每一帧红外图像中的目标像素直径，形成动态管道滤波，充分消除虚警，准确识别出弱小目标。多组实验数据显示：较已有的红外目标检测技术而言，在各种不同的复杂背景干扰下，所提算法呈现出更好的检测能力，拥有更理想的接收机工作特性ROC曲线。     

WSN低功耗低时延路径式协同计算方法

针对云计算应用于无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)时延敏感型业务时存在的高传输时延问题,提出了一种WSN低功耗低时延路径式协同计算方法。该方法基于一种云雾网络架构开展研究,该架构利用汇聚节点组成雾计算层;在数据传输过程中基于雾计算层的计算能力分步骤完成任务计算,降低任务处理时延;由于汇聚节点计算能力较弱,时延降低将导致能耗增加,WSN工作寿命减短,为此提出能耗约束下的任务映射策略,并利用离散二进制粒子群优化(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)算法解决能耗约束下的时延优化问题。仿真结果表明,在相同的能耗约束下,对比其他算法,基于BPSO算法得出的映射方案能有效降低业务处理时延,满足时延敏感型业务的需求。     

我国锡矿资源形势及对策分析

锡广泛应用于航空航天、国防和高科技产品制造等领域，也是我国战略性矿产之一。我国锡矿资源丰富，潜力巨大，但受近年来锡矿找矿勘查投入大幅下降、新发现矿产地减少、再生锡产量下降等因素的影响，我国自有锡矿资源的供应能力已无法保障国家锡矿资源安全。本文分析了国内锡矿资源现状、近年来找矿突破以及供需形势，指出应通过加大国内矿产勘查投入力度、提高采选技术、加强资源综合利用、构建锡矿资源全球配置格局等方式，以提高在面对国际重大突发情况下锡矿资源的安全保障能力。     

Adaptive finite-time tracking control for parameterized nonlinear systems with full state constraints

In this article, the issue of adaptive finite-time dynamic surface control (DSC) is discussed for a class of parameterized nonlinear systems with full state constraints. Using the property of logarithmic function, a one-to-one nonlinear mapping is constructed to transform a constrained system into an unconstrained system with the same structure. The nonlinear filter is constructed to replace the first-order linear filter in the traditional DSC, and the demand on the filter time constant is reduced. Based on finite-time stable theory and using modified DSC, the finite-time controller is designed via DSC. Theoretical analysis shows that all the signals in the closed-loop system are semiglobal practical finite-time stable. Furthermore, none of the states are outside the defined open set. In the end, simulation results are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed control schemes with both linear filters and nonlinear filters.     

基于QoE感知的星地一体化网络公平资源分配策略

星地一体化网络是卫星网络和地面网络互联，实现卫星网络和地面网络优势互补的一体化网络。随着无线通信的快速发展，卫星网络和地面网络的同频复用技术可有效提升资源利用效率，满足日益增长的无线数据业务需求。但由于无线数据业务类型的多样化和频谱资源的稀缺性，如何实现用户数据服务的服务体验质量（Quality of experience， QoE）和公平性提升也成为星地一体化网络亟待解决的关键问题。本文综合考虑信道时变性、服务体验多样性和服务公平性，提出了一种基于QoE感知的星地一体化网络资源分配策略。为此，将目标问题描述为基于时间平均的服务体验质量的网络公平效用最大化，并利用李雅普诺夫优化理论，将复杂的动态原始优化问题进一步转化并分解为3个瞬时优化子问题，每个子问题可以在每个时隙独立求解。同时，由于无线资源分配为典型的非凹混合组合优化问题，推导了一个低复杂度的两步算法来求解第三个资源分配子问题。仿真结果揭示了在不同的公平性参数下用户的长时QoE与公平性之间的折衷情况。     

基于Prophet人工智能算法的网络潮汐效应预测研究

本文使用Prophet人工智能算法研究与预测移动通信网络“潮汐效应”现象，探索网络“潮汐效应”在优化网络资源配置实现网络降本增效的作用。Prophet人工智能算法是一种简单、有效，且易于实现的人工智能算法。通过facebook的人工智能开源框架fbprophet，研究4G网络PRB利用率等网络资源指标的“潮汐效应”，并预测这些网络资源指标在未来的变化趋势，用来指导当前4G网络减容、扩容和4/5G节电节能等，实现优化网络资源配置达到降本增效的目的。