科研项目同行评议专家学术专长匹配方法

现有的评审专家推荐过程通常依赖于人工匹配,在进行专家推荐时不能充分捕捉评审项目所属学科与专家研究兴趣之间的语义关联,导致专家推荐的精确性较低。为解决这个问题,提出了一种科研项目同行评议专家学术专长匹配方法。该方法构建学术网络以建立学术实体联系,并设计元路径捕捉学术网络中不同节点间的语义关联;使用随机游走策略获得项目所属学科与专家研究兴趣共现关联的节点序列,并通过网络表示学习模型训练得到具有语义关联的项目所属学科与专家研究兴趣的向量表示;在此基础上,按照项目学科树层次结构逐层计算语义相似度,以实现多粒度的同行评议学术专长匹配。在爬取的知网和万方论文数据集、某专家评审数据集、以及百度百科词向量数据集上得到的实验结果表明,所提方法能提升项目所属学科与专家研究兴趣间的语义关联,并能有效应用于项目评审专家的学术专长匹配。     

社交网络用户隐私泄露量化评估方法

社交网络用户隐私泄露的量化评估有利于帮助用户了解个人隐私泄露状况,提高公众隐私保护和防范意识,同时也能为个性化隐私保护方法的设计提供依据.针对目前隐私量化评估方法主要用于评估隐私保护方法的保护效果,无法有效评估社交网络用户的隐私泄露风险的问题,提出了一种社交网络用户隐私泄露量化评估方法.基于用户隐私偏好矩阵,利用皮尔逊...     

锻造用锭模效率的热控制和冶金控制

意大利Soe Terni公司的工作人员认为控制钢锭的凝固过程是显著改善化学和物理性能均匀性、屈服点及减少钢锭废品的方法。该公司使用数学模型按操作程序模拟凝固的过程以决定钢锭的几何形状和操作程序。为了达到产量和质量的要求,他们建议采取的措施有,用轻型圆柱形热顶辅以绝缘衬垫,锭模的斜度小于1.3,使顶部的比重大于锭体的23％,以减少浇注所需的时间,使用较高的浇注温度等。     

透视图在汽车车身造型设计中的运用

从汽车造型设计时画效果图的角度出发，对机械专业学生介绍了透视图的特点及画法，并以客车为例阐述了具体画图图时所碰到的几种特殊处理方法。     

过渡闪沸喷雾对缸内直喷汽油机性能影响研究

利用CONVERGE软件仿真分析了缸内直喷汽油机中速大负荷工况下过渡闪沸喷雾对整机性能的影响规律,对比分析了过渡闪沸喷雾状态和冷态喷雾状态下汽油机的缸内混合气形成、燃烧及排放特性。结果表明：随着燃料温度升高,燃油喷雾液滴粒径减小,喷雾破碎和雾化速度加快,当燃料温度达到380 K时,喷雾在速燃期之前索特平均粒径已降低至0 mm附近。过渡闪沸状态下,发动机缸内平均温度、缸压峰值和放热率峰值均高于冷态喷雾状态。燃料温度为380 K时与360 K时缸压峰值相差不大。过渡闪沸状态下发动机的soot排放低于冷态喷雾,且NO_x排放较高,燃料温度为380 K时相对于360 K时soot排放下降了80%以上,而NO_x排放仅上升8%。在低温冷态喷雾下,燃料温度的提高对发动机缸内混合气形成、缸内燃烧状态以及soot排放生成均有显著影响。过渡闪沸喷雾状态下,缸内气流运动对于缸内混合气形成的影响效果相比于喷雾破碎程度的影响效果更为显著。过渡闪沸喷雾状态下继续提高燃料温度对于发动机混合气形成、燃烧状态和发动机排放改善效果逐渐减弱。     

住宅的翻新和修复

一、现状在过去的35年里,大多数第三世界国家都把注意力集中在新住宅的开发和建造上面。因此,一些新的住宅区迅速发展起来。其特点是:人口密度大、缺少公共设施、建筑质量低、环境欠佳等等。同时,在人多数第三世界国家中,政府和高级决策者们往往相信:只有新的“摩登”住宅才可称之为现代化。任何老的或传统形式的建筑物都被看得微不足道并加以拆除,它们之中最好的处境也不过是被放置一旁,置之不理。     

支持隐私保护的社交网络信息传播方法

社交网络影响力传播重点关注如何使用少量的种子集合在社交网络中产生尽可能高的影响力,并将转发作为信息传播的唯一方式,忽略了其他传播方式,例如用户可通过发布一条与所见信息内容相似的信息来进行传播,这种传播方式(称为转述)因为难以追踪,所以存在隐私泄漏的风险.针对上述问题,定义了一种支持转述关系的社交网络信息传播模型,提出了...     

基于图卷积的异质网络节点分类方法

图神经网络能够有效学习网络语义信息,在节点分类任务上取得了良好的效果.但仍面临挑战：如何充分利用异质网络丰富语义信息和全面结构信息使节点分类更精准.针对上述问题,提出了一种基于图卷积的异质网络节点分类框架(heterogeneous network node classification framework, HNNCF),包括异质网络约简和图卷积节点分类,解决异质网络节点分类问题.通过设计转换规则约简异质网络,将异质网络化简为语义化同质网络,利用节点间的关系表示保留异质网络多语义信息,降低网络结构建模复杂度;基于消息传递框架设计图卷积节点分类方法,在语义化同质网络上学习无1-sum约束的邻居权重等网络结构信息,深入挖掘关系语义特征,发现不同连接关系和邻居语义提取的差异性,生成节点的异质语义表示用于节点分类,识别节点类别标签.在3个公开的节点分类数据集上进行了实验,结果表明HNNCF能够充分利用异质网络多种语义信息,有效学习邻居节点权重等网络结构信息,提升节点分类效果.