ATSP:时态网络可视化的自适应时间片划分方法

现有的时态网络可视化方法大多采用等量时间片来可视化网络的演变，不利于时态模式的快速挖掘和发现。为此，根据时态网络固有的特征提出自适应时间片划分方法（Adaptive Time Slice Partition method，ATSP）。在时态网络的两种表示方式（基于事件的表示方式和基于快照的表示方式）的基础上，构建了ATSP的基础模型，同时提出了一种改进模型用来描述事件间隔时间服从长尾分布的时态网络。为了实现时间片的不等量划分，针对探索任务的不同提出了基于时态模式的ATSP规则和基于中心节点的ATSP规则，并提出了实现算法--层次划分算法（Hierarchical Partition algorithm，HP）和增量划分算法（Incremental Partition algorithm，IP）。实验结果表明，ATSP方法比传统的时间片划分方法更能准确地表示网络的时态特征，且该方法应用于可视化时，能有效归纳并展示网络的特征，明显提高了视觉分析的效率。     

基于桥连接的词典学习方法的语义解析

现阶段的语义解析方法大部分都基于组合语义,这类方法的核心就是词典。词典是词汇的集合,词汇定义了自然语言句子中词语到知识库本体中谓词的映射。语义解析一直面临着词典中词汇覆盖度不够的问题。针对此问题,该文在现有工作的基础上,提出了基于桥连接的词典学习方法,该方法能够在训练中自动引入新的词汇并加以学习,为了进一步提高新学习到的词汇的准确度,该文设计了新的词语—二元谓词的特征模板,并使用基于投票机制的核心词典获取方法。该文在两个公开数据集(WebQuestions和Free917)上进行了对比实验,实验结果表明,该文方法能够学习到新的词汇,提高词汇的覆盖度,进而提升语义解析系统的性能,特别是召回率。     

Stream-Based Data Sampling Mechanism for Process Object

Process object is the instance of process. Vertexes and edges are in the graph of process object. There are different types of the object itself and the associations between object. For the large-scale data, there are many changes reflected. Recently, how to find appropriate real-time data for process object becomes a hot research topic. Data sampling is a kind of finding c hanges o f p rocess o bjects. There i s r equirements f or s ampling to be adaptive to underlying distribution of data stream. In this paper, we have proposed a adaptive data sampling mechanism to find a ppropriate d ata t o m odeling. F irst o f all, we use concept drift to make the partition of the life cycle of process object. Then, entity community detection is proposed to find changes. Finally, we propose stream-based real-time optimization of data sampling. Contributions of this paper are concept drift, community detection, and stream-based real-time computing. Experiments show the effectiveness and feasibility of our proposed adaptive data sampling mechanism for process object.     

采用八叉树和OSG分页结点的海量点云三维可视化

针对现有海量点云可视化方法存在索引构建时间长、内存占用大等问题，研究一种八叉树索引结合OSG分页结点的快速可视化方法，可在占用较小内存的基础上快速建立点云索引并实时调度。采用八叉树索引结构对海量点云进行数据组织，建立各层级的八叉树结点并以文件映射的方式分块保存，对结点文件重组织转换为支持OSG渲染引擎的多分辨率点云数据。采用基于OSG分页结点的实时调度技术，对海量点云进行高质量可视化。与目前两款主流的点云数据处理商业软件进行实验对比分析，结果表明所提方法具有索引建立速度快、内存占用小等优点，同时可视化交互更加流畅，适用于各种配置计算机下海量点云数据的调度管理与实时可视化。     

基于神经网络算法的井下裂缝诊断与堵漏技术

在钻井过程中，常常钻遇不同宽度的井下地层裂缝。钻遇裂缝时容易发生钻井液漏失现象，甚至发生钻井液失返现象，严重影响了安全、高效钻井。目前裂缝封堵的方法常存在封堵成功率不高、堵漏承压能力低的问题，其中一个重要的原因是对井下地层的裂缝宽度等特征认识不清。基于地层裂缝产生的岩石力学机理，确定影响裂缝宽度关键的6个力学和工程因素，并利用神经网络计算的非线性、大数据特点建立了井下地层裂缝宽度的分析模型，模型包含输入层、输出层和3个隐藏层。通过该模型诊断井下裂缝宽度，提高了计算精度，平均误差仅为2.09%，最大误差为5.88%，解决钻井现场仅凭经验判断裂缝误差较大和依靠成像测井成本较高的问题。同时根据神经网络模型诊断得到的裂缝宽度优化堵漏材料的粒径配比，提高了裂缝内的架桥封堵强度和架桥的稳定性，封堵层的承压能力达到12.8 MPa，反向承压能力达到4.5 MPa。现场堵漏试验最高憋压10 MPa，经过封堵作业后大排量循环不漏，达到了裂缝性地层高效堵漏的目的，堵漏一次成功。      

Enhanced photoreactivity of MOFs by intercalating interlayer bands via simultaneous ?NCO and ?SCu modification

Herein, we propose a novel method to enhance the photoreactivity of an MOF catalyst by grafting isocyanate bonds ( NCO) and sulfhydryl-complexed copper ( SCu) onto ZIF-8 (NIF-SCu). The grafting process intercalated interlayer bands between the conduction and valence bands of ZIF-8, thereby providing a “ladder” for facile electron transition. The extreme improvement in the photoreactivity of NIF-SCu could be attributed to the enhancement in light responses in the range of 350–450 nm by  NCO groups and the widening of the visible light range of the MOF by  SCu groups. The formation of staggered energy levels in NIF-SCu could also narrow the band gap, lower the resistance, and facilitate the transfer of photogenerated carriers, thereby generating electrons with strong reduction potential in the  SCu conduction band. This study provides a new strategy for improving or even endowing the photoactivity of environmental functional materials with wide bandgaps.     

杭州湾南岸滩涂沉积物中HCHs与DDTs污染特征分析

摘 要：目的 了解六六六（hexachlorocyclohexanes,HCHs）与滴滴涕(dichloro diphenyl trichloroethanes,DDTs)在杭州湾南岸滩涂沉积物中的污染现状。方法 于2018年4月，采集杭州湾南岸地区4个采样点不同深度（0~80 cm）滩涂沉积物，利用气相色谱-串联质谱法（gas chromatography tandem mass spectrometry, GC-MS/MS）测定了该区域中HCHs与DDTs的含量，对其分布规律进行分析，使用共识沉积物质量基准法对其生态学风险进行了评估。结果 所有样品中均检出，HCHs与DDTs含量分别为4.20~6.24 μg/kg与3.37~4.73 μg/kg，主要以β-HCH、δ-HCH以及DDE为主，其污染主要来源于历史性工业品，整体污染处于较低水平；20.3%的沉积物样品中DDEs含量以及28.1%的样品DDTs总量介于阈值效应浓度(threshold concentration, TECs) 和可能效应浓度(probable effect concentration, PECs)之间。结论 杭州湾南岸沉积物中HCHs与DDTs的污染处于较低水平，具有较小的生态学风险。     

基于大数据的电网公司安全生产数据分析平台设计

本文基于大数据视角设计了电网公司安全生产数据分析平台.通过平台挖掘分析电网公司实时运行数据信息,可全方位充分掌握公司安全生产状态,还可及时发现、共同解决不符合公司发展需要的相关问题,对于公司安全生产与长远稳定发展发挥着重要作用.通过研究表明,安全生产数据分析平台的设计可推动电网公司创新改革安全生产管理模式,切实整合信息资源,提高安全生产水平,实现精益化运营;而明确的平台发展定位与功能优化设计,可确保安全生产数据分析平台高效稳定运转.