基于深度学习的标签推荐研究

标签是一种可以有效缓解数据稀疏问题的辅助信息,在个性化推荐研究中受到广泛关注。研究者们致力于结合标签信息挖掘出用户的行为偏好特征以及物品间隐含的语义关系,从而更好地产生推荐。本文从利用深度学习方法为被推荐对象(图像、文本等)推荐标签与从已有标签信息中提取用户、物品特征两个角度出发,通过对当前国内外相关文献分析基础上,指出了现有研究方法的优点与不足,最后提出了基于深度学习标签推荐未来主要研究方向。     

利用无线通信网络本身资源实现GSM粗定位

随着移动通信从2G向3G的过渡，各种增值业务需求大大提高，其中的定位业务更是成为其中的主力军。为了弥补传统GPS定位昂贵、响应慢等不足，文中论述了几种利用GSM网络现有资源就可以进行快速的粗定位的模型和实现原理，包括基于小区识别号定位和三角定位等方法，并针对三角定位中的增强型观测时间差（E-OTD）定位方法提出了两种不同的计算模型。通过比较，可以发现这些GSM粗定位比传统的GPS定位在某些方面有了很大改善，但这些定位方法仍然有很多不足。     

图神经网络推荐研究进展

图神经网络(graph neural network, GNN)具有从图的领域对数据进行特征提取和表示的优势,近年来成为人工智能研究的热点,图神经网络推荐也是推荐系统研究的一个新方向。本文对GNN模型进行深入研究的基础上,分析了GNN推荐过程,并从无向单元图推荐、无向二元图推荐、无向多元图推荐3个方面详细讨论了现有GNN推荐研究取得的主要进展及不足,阐明了现有GNN推荐研究中存在的主要难点,最后提出了GNN上下文推荐、GNN跨领域推荐、GNN群组推荐、GNN推荐的可解释性等未来GNN推荐的研究方向。     

利用无线通信网络本身资源实现GSM粗定位

随着移动通信从2G向3G的过渡,各种增值业务需求大大提高,其中的定位业务更是成为其中的主力军。为了弥补传统GPS定位昂贵、响应慢等不足,文中论述了几种利用GSM网络现有资源就可以进行快速的粗定位的模型和实现原理,包括基于小区识别号定位和三角定位等方法,并针对三角定位中的增强型观测时间差(E-OTD)定位方法提出了两种不同的计算模型。通过比较,可以发现这些GSM粗定位比传统的GPS定位在某些方面有了很大改善,但这些定位方法仍然有很多不足。     

基于注意力机制的深度学习推荐研究进展

近年来,注意力机制AM被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理任务中,基于注意力机制的深度学习推荐也成为推荐系统研究的一个新方向.探讨了注意力机制的结构和分类标准,从基于注意力机制的DNN推荐、CNN推荐、RNN推荐、GNN推荐4个方面分析了现有融合注意力机制的深度学习推荐研究的主要进展和不足,阐明了其中的主要难点,最后指出了多特征交互的注意力机制推荐、多模态注意力机制深度学习推荐、融入注意力机制的多种深度神经网络混合推荐和注意力机制的群组推荐等基于注意力机制的深度学习推荐未来的主要研究方向.     

基于PSpice的动态电压恢复器研究

随着现代电力电子设备的广泛应用,电压跌落已日益成为电力部门和用户关注的电能质量问题。介绍了减少电压跌落的几种方法,分析了采用动态电压恢复器(Dynamic Voltage Restorer)的优点,重点研究了DVR的核心单元基于全控器件的电压源逆变器,及其实现原理,并对设计电路进行了PSpice仿真,仿真结果表明逆变器的输出是符合DVR的要求的。     

大型储罐中常用球面拱顶的扇形板个别计算公式的商榷

对大型储罐拱顶扇形板个别计算公式进行探讨,列举计算实例,提出看法。     

气力输送设备的研究与应用

对长距离粉状物料的输送,气力输送设备是最佳选择。气力输送设备工艺布置灵活,不受场地限制,管道密闭不受气候影响,无扬尘,利于环保,但输送粉料设备易磨损管道。DB仓式泵系统设计合理,管道弯径准确、浓相低速输送,管道磨损大大低于常规值,电耗低、设备运行可靠、维修量少,经济效益明显。     

大型低耗气力输送设备的研究与应用

我院承担了科技部2002专项资金技术开发研究项目“大型低耗气力输送设备研究开发”,其成果项目——DB仓式泵。经实际应用表明,系统操作简便,节能降耗显著。本文分析对比不同类型的气力输送设备,并重点介绍DB仓式泵的研究与应用。