基于XML的IP核通信接口建模技术

提出了一种通用的接口模型,在SoC设计的接口综合中对IP核的通信接口进行了建模。基于可扩展标记语言(XML),提出了接口描述文件(IDF-XML)的概念,利用XML的优势对该模型进行描述,并提出了一种转换机制,将IDF-XML中的通信接口信息转换为接口综合中的对象模型。该文以一个简单数码相机的设计为实例,使用建模技术对其中的DCT模块进行接口建模。接口综合算法生成的接口电路将DCT模块与整个系统相连,实现了模块间的平滑通信。     

通用访问控制框架LSM的研究

由于用户安全需求的多样性与复杂性,如何构建一个支持多安全策略的访问控制框架成为操作系统安全的焦点.Linux安全模块是一种新的通用访问控制框架,它为用户定制自己的安全模块提供了一个通用接口.文中通过研究通用访问控制框架的发展历程,详细论述了LSM访问控制框架的原理,及如何在LSM下编写自己的安全模块.     

基于复杂结构信息的图神经网络序列推荐算法

图结构因其在序列推荐场景中的自然适应性而备受关注,而现有的基于图神经网络的会话序列推荐算法虽然能够利用图结构信息达到较好的推荐效果,但是没有考虑用户在会话序列中的重复点击行为和项目之间的复杂转换,且未很好地利用图中复杂的结构信息,导致推荐的效果受到一定程度的限制。提出有向与无向信息同注意力相融合的图神经网络序列推荐算法,并基于推荐算法给出项目隐含向量建模算法,结合会话序列图中的有向结构信息与无向结构信息,通过考虑用户的重复点击行为和引入注意力机制建立会话中点击项目的复杂转换模型。图节点在特征传播的过程中平衡邻居节点信息与自身信息的比例,以更准确地预测推荐过程中生成的会话向量。在Diginetica、Yoochoose 1/64、Yoochoose 1/4 3个数据集上的实验结果表明,与SR-GNN、TAGNN算法相比,该算法精度最高提升4.34%,能够更好地预测用户在会话中的下一次点击精度。     

计算机辅助研究高温冶金过程的热力学行为——Ⅰ.基本原理及计算机程序系统的设计

本文简单介绍了一个新型、通用的计算程序系统—高温冶金热力学程序系统(PSTP)。结合我们现有的工程化学数据库(ECDB),该系统可以解决各种类型复杂矿高温冶金过程中的多相多组元平衡问题。通过计算给出体系中各组元的状态及分布受各种参数如氧化气氛、渣型、富氧量、温度以及还原气氛的影响的综合信息,并依此推荐最佳操作条件。PSTP的建立不仅减轻了实验工作量,而且可以对工艺过程的可行性及半工业试验给予指导,从而加快试验进程,节约试验费用。     

通用神经网络预测程序包(GNWP)

本文介绍一个以神经网络并行分布PDP模型为基础。以δ学习规则为核心算法的通用预测程序包,它可以在任何层次上与已有的数据库文件接口,具有灵活构造预测模型,自动学习,外推预测等功能。     

可控硅——电动机系统计算机辅助设计及仿真程序包

本程序包是为了进行可控硅——电动机系统(以下简称SCR—D系统)的工程设计与计算机仿真而设计的专用程序包。按电子最佳调节理论或典型系统的工程最佳方法计算动态参数,然后进行数字机仿真,输出阶跃突加给定信号下的起动特性与负载扰动下的全部时域性能指标及过渡过程曲线。本程序包用PASCAL语言编写,采用复盖技术,包括一个根程序,一个模块入口地址文件,15个模块,共324KB,在EXO(NOBUS)微型机上通过。     

UNIX分时系统:资料准备

在一个通用操作系统范围内,UNIX操作系统为完善的资料准备工作提供了一枇程序。资料准备软件包括一个正文编辑程序、可程序设计的正文格式加工程序、为各种各样页面设计式样服务的宏定义程序包、为数学表达式和表格材料专用的处理程序以及大批支援程序(如检测拼写错误的程序)。实践证明,上述这一套功能是易于学习和使用的。多次试验表明:本系统对复杂资料的准备速度比其它系统大约快2倍。用一个普通的操作系统来代替专门做单项工作的终端或一个专用于“字处理”的系统有许多好处。在UNIX系统上,这些好处包括:具有一个极好的软件研制条件,以及在一个用户集团中各用户具有共享计算和数据资源的能力。     

一个递归算法非递归化的算法框架

虽然递归算法具有结构简练、清晰、可读性强等优点,但有时受执行效率和程序设计语言的限制,必须实现递归向非递归的转换.提出一个通用的算法框架实现一般递归算法向非递归算法的转换.该框架产生的非递归算法没有标号,适用于大多数程序设计语言.结合几个典型的实例说明该框架的应用方法和有效性.     

基于CAPE-OPEN标准的热力学物性模块开发

基于CAPE-OPEN标准开发了热力学物性计算模块。首先按照接口标准实现物流对象接口、物性包接口、相平衡计算接口、物性计算接口;其次实现热力学方程的求解计算,将各部分对接,形成一个完整的热力学物性求解模块;最后将热力学方程中的PR物性计算包导入Aspen plus并与其相应物性包的计算结果进行对比,结果表明该模块计算准确,相对误差在0.1%以内。     

现场总线上位机软件的设计

本文利用面向对象的程序设计方法OOP在Windows2000系统环境下对基于单片机的集散控制系统的软件组态问题进行了研究,设计了一个基于现场总线的上位机软件.它由串口(RS232)通信、USB接口、PCI总线、并口、及数据处理模块等五部分组成,主要实现了测试接口以及数据处理的通用化、测试模块的集成化,能够顺利连接到各个接口及设备,完成PC机的系统测试.     

用户驱动的组合服务选择算法

用户需求准确获取和复杂不确定环境下的最优服务选择是服务组合研究中的难题.首先提出一个接近用户表达习惯的用户权重表达模型获取用户服务质量(QoS)权重,然后提出一种基于层次分析法(AHP)和逼近理想解排序法(TOPSIS)的组合服务选择算法(CWSSA)以解决最优服务选择问题.该算法转换用户的QoS属性两两比较矩阵为用户权重,评估区间数表示的复杂不确定环境下的QoS信息.还介绍了一个QoS属性关系表示的用户权重模型和区间数描述的QoS模型及聚合算法.实验验证了该算法的优越性和有效性.     

基于超图嵌入和有限注意力的社会化推荐

近年来,社会化推荐作为推荐算法之一被广泛应用于各大平台.由于引入了用户的社交信息,社会化推荐可以较好地缓解数据稀疏问题.然而,大部分社会化推荐难以高效地从原始信息中提取用户的有效信息,导致引入社会信息的同时也会引入大量噪声.为了解决上述问题,本文提出了SRBHL(Social Recommendation Based on Hypergraph embedding and Limited attention)模型,通过超图嵌入模块提取用户的历史行为信息和社交信息,以缓解原始目标用户数据稀疏问题,并结合有限注意力模块来过滤原始信息的噪声,最后将得到的有效好友信息用于推荐.在Yelp-Urbana、Yelp-Phoenix和Epinions3个真实数据集上的实验结果表明SRBHL模型相比其他的推荐算法表现更出色.此外,本文还对SRBHL模型进行了鲁棒性分析,并给出了模型最优参数的取值范围.     

OHR:一种基于本体的个性化混合服务推荐模型

随着网络信息量的日益增加,为用户提供个性化服务是一种趋势。该文通过建立一个通用的服务本体模型,将项目集合划分到多个服务子类中,经过概率计算得到用户的兴趣分布,并在此基础上提出了一个结合内容过滤和项目协同过滤的个性化混合服务推荐模型(OHR)。实验结果表明了该模型在服务推荐上具有较高的准确率和发现用户新兴趣的能力。     

基于推荐机制的网格资源匹配算法研究

针对网格计算环境下,参与计算用户和计算资源规模日益庞大,用户申请资源过程中所需的资源匹配过程逐步复杂化和大规模化,提出了一种基于推荐机制的网格资源匹配算法.以往的网格计算资源的匹配和调度算法需要在调度计算时遍历所有网格资源,而改进的基于SVD(奇异值分解)的协同过滤算法考虑了用户行为相关性和资源使用频度的相关性,通过用户对资源项的使用历史记录建立用户对资源的满意度评分体系,利用推荐机制给出用户推荐资源集以到达资源匹配的效果.从一个新的角度给出了解决大量资源匹配的方法.     

一种结合基于项目和用户的个性化推荐算法

推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一.协同过滤技术是当今应用最普遍的个性化推荐算法.针对用户评分数据的极端稀疏性和算法的可扩展性,首先利用云模型计算项目间相似度来预测用户对未评分项目的评分,来增加用户评分数据,再根据项目分类信息将用户-项目评分矩阵转换为用户-类别矩阵,降低了评分矩阵的维度,最后利用云模型计算用户间相似度,得到目标用户的最近邻居.实验结果表明,该方法具有较小的MAE,提高了推荐系统的推荐质量.     

网格资源管理系统模型的研究

针对已有模型不能实现更多范围内获取所需要的资源,提出了一个改进的通用抽象体系结构模型,通过接口向网格资源管理系统发布、获取自己所需要的资源,实现用户在更大范围内获取所需要的资源.创建了该模型的原型系结构模型,通过接口向网格资源管理系统发布、获取自己所需要的资源,实现用户在更大范围内获取所需要的资源.创建了该模型的原型系统的网格,并在该网格上进行了一些算法研究.实验结果证实了该实践中的可行性和优越性.     

用pH—电位法测定K元配合物稳定常数通用程序的数学基础

本文详细地分析了用pH-电位法测定 K 元(K=1,2,3,4…)配合物稳定常数通用程序的数学基础,应用该程序,只需向微机输入不同的简单整数即可表征不同的化学模型,使计算程序具有很好的通用性,为复杂配位化学体系的稳定性研究提供了强有力的数据处理手段。     

计算机物理化学

这里,向大家简要介绍计算机热力学、计算机统计热力学和计算机表面化学三个程序包。计算机热力学程序包包括一个总控程序和六个子程序:(1)恒容过程;(2)恒压过程;(3)恒温过程,其中包括恒温物理变化、恒温相变过程、恒温自由膨胀、恒温恒外压过程和恒温可逆过程;(4)绝热过程,包括绝热可逆过程、绝热不可逆过程和绝热自由膨胀;(5)多变过程,相应于PV~m=K,Km<γ,(6)其它,包括恒温热传导、高温热传导以及气     

基于联合非负矩阵分解的协同过滤推荐算法*

为了揭示复杂网络结构间存在的隐藏关系,更加准确地向用户推荐物品的效果,并基于联合非负矩阵分解(JNMF)能揭示复杂网络结构间关系的特性,提出利用JNMF并结合基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤的推荐算法,并证明文中算法的正确性和收敛性.实验表明,文中算法能有效结合基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法,在一定程度上降低推荐的平均绝对偏差,提高推荐的准确性.     

基于对偶四元数的协同知识图谱推荐模型

为减轻用户-商品交互数据稀疏和冷启动问题对协同过滤算法推荐效果的影响,许多研究者将知识图谱引入推荐系统.然而既往工作对协同知识图谱中关系的建模较为单一,表达能力较弱,不利于建模实体间的复杂关系以及学习用户和商品的嵌入.为克服这一问题,本文提出基于对偶四元数的协同知识图谱推荐模型(DQKGR),利用富有表达力的对偶四元数嵌入表示用户和商品,以有效建模实体和关系之间复杂的潜在依赖.在商品和用户的嵌入学习部分,本文设计了一个新的知识图谱嵌入模型(DQKGE),可基于莫比乌斯变换捕捉协同知识图谱中实体间多种复杂关系,并基于此设计偏好传播与聚合方法以利用知识图谱中的结构信息进行推荐.为验证所提DQKGR模型的有效性,在公开的Last-FM、MovieLens-20M和Book-Crossing数据集上进行大量实验,结果表明所提DQKGR模型推荐结果在多个评测指标上优于现有方法,可在平均意义上产生2.83%以上的性能提升.