论惠特曼诗中的三大主题

瓦尔特.惠特曼(Walt Whitman 1819-1892)是第一个走向世界文坛的美国诗人、是一位伟大而真诚的民主主义战士。他的诗以赞美人和自然,歌颂平等、民主、自由为主调,他自信自立、崇尚自由、平等、民主的个性都鲜明地反映在《草叶集》(Leaves of Grass)中。     

Al2O3陶瓷粉料的喷雾干燥工艺要点

本文阐述了喷雾造粒过程中的相关制备工艺 ,并通过实验总结出一套合理的工艺控制参数     

基于K-SVD的低信噪比WMSN视频图像稀疏去噪

无线多媒体传感器网络WMSN因感知视频等信息的优势而被广泛应用,但受天气、光照等外因干扰,所采集视频图像常含有较为严重的噪声。因此,在低信噪比条件下进行视频图像去噪是保证WMSN视频监测有效性和可靠性的关键。在分析WMSN视频图像特征的基础上,首先对其进行周期性采集、分帧及帧差等预处理;然后对关键帧运用K SVD训练DCT冗余字典以充分稀疏表示图像特征,并采用基于残差比的改进型Batch OMP实现关键帧去噪及重构,而对残差帧则基于DCT冗余字典进行稀疏去噪处理;最后,叠加去噪后的关键帧和残差帧,从而整体上实现低信噪比WMSN视频图像的去噪及重构。实验表明,本算法能更加有效地、较为快速地滤除视频图像噪声,适用于低信噪比WMSN视频图像去噪。     

一类核苷类似物关键中间体的合成

对一类核苷类似物的关键中间体———(4R,5R) 4 (N 甲基羟氨基) 5 [(叔丁基二苯基硅烷基)氧甲基] 3,4 二氢 2(5H) 呋喃酮的合成进行了研究。以L 抗坏血酸为原料,经Pd/C催化加氢和缩酮保护,生成5,6 O 异亚丙基 L 古洛糖酸 1,4 内酯,产率74 3%。该内酯经NaIO4氧化、Wittig反应、水解成环和柱色谱分离,得(R) (+) 5 羟甲基 2 (5H) 呋喃酮,产率43 0%。最后该呋喃酮再经硅烷保护和羟胺Michael加成,即得到目标化合物。这7步反应的总产率27 9%。     

A novel NMF-based authentication scheme for encrypted speech in cloud computing

Multimedia Tools and Applications - Authentication of encrypted speeches is a technique that can judge the integrity of encrypted speech in cloud computing, even the encrypted speeches have been...     

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。     

基于自然最近邻的密度峰值聚类算法

针对密度峰值聚类算法(Density Peaks Clustering,DPC)需要人为指定截断距离d c,以及局部密度定义简单和一步分配策略导致算法在复杂数据集上表现不佳的问题,提出了一种基于自然最近邻的密度峰值聚类算法(Density Peaks Clustering based on Natural Nearest Neighbor,NNN-DPC)。该算法无需指定任何参数,是一种非参数的聚类方法。该算法首先根据自然最近邻的定义,给出新的局部密度计算方法来描述数据的分布,揭示内在的联系;然后设计了两步分配策略来进行样本点的划分。最后定义了簇间相似度并提出了新的簇合并规则进行簇的合并,从而得到最终聚类结果。实验结果表明,在无需参数的情况下,NNN-DPC算法在各类数据集上都有优秀的泛化能力,对于流形数据或簇间密度差异大的数据能更加准确地识别聚类数目和分配样本点。与DPC、FKNN-DPC(Fuzzy Weighted K-nearest Density Peak Clustering)以及其他3种经典聚类算法的性能指标相比,NNN-DPC算法更具优势。     

面向智能电网的PCA近似法错误数据注入攻击

准确的状态估计对于维持智能电网的正常运行至关重要。论文在雅可比(Jacobian)矩阵和状态变量分布假设未知的情况下,采用主成分分析近似法(PCA-Sim)研究了错误数据注入攻击问题,从线路测量的相关性中对Jacobian矩阵进行推导,验证了错误数据注入攻击近似隐形攻击,并且结合累积分布函数(cdf)分析了所提方法的性能。通过对IEEE14配电网系统在均匀状态变量、高斯状态变量和混合状态变量条件下漏检概率与决策阈值的仿真研究,结果证实了所提方法的有效性。     

基于多特征改进卷积神经网络的文本情感分析

目前基于端到端的卷积神经网络在文本情感分析中大量应用,但是其缺乏对罕见词的处理以及对不同领域的泛化性。基于此提出了一种加入词典特征以及词性特征进行特征增强的卷积神经网络模型——多特征改进卷积神经网络模型。首先采用字特征、词典特征以及词性特征表示句子向量,其次采用分段多池操作抽取重要特征,最后采用投票机制判段文本的情感倾向性。实验中,在数据集相同的情况下与多种情感分析网络模型的进行对比,MFICNN模型的情感识别精度最高,达到了0.944。     

Excel规划求解在数据分析与处理中的应用

数据处理与分析主要解决两方面问题:一是对大数据进行统计分析,找出其内在规律,作为决策的依据;二是对实验数据进行分析、归纳,建立数学模型,探求科学真理。Microsoft Excel以其强大的数据处理功能,广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。其中的规划求解宏能很好地求解线性规划问题、数学模型中的参数优化以及单变量求解。随着对规划求解功能的探索,它将会解决数据分析与处理中更多的问题。