腰果酚有效成分的定性分析

为了分析腰果酚中的有效成分,采用红外光谱仪（IR）对腰果酚进行初步定性;然后采用气相-质谱联用仪（GC／MS）对腰果酚有效成分进行有效分离和准确定性。色谱柱：DB-5柱（30mm×0．25mm×0．25μm）;溶剂：氯仿;柱温：起始温度210℃（保持3．0min）,升温速率1℃2／min,最终温度230℃（保持3．0min）。在此条件下,腰果酚中的有效成分可以较好的分离。     

基于在线聚类的协同作弊团体识别方法

针对大规模服务计算环境中聚集反馈、协同作弊和虚假评价等问题,通过融合在线聚类与共谋欺骗检测技术,提出了一种支持大规模服务可信度分析的在线协同作弊用户发现方法.首先,根据大规模服务系统日志中用户反馈评分信息,综合考虑大规模服务计算的大数据特性问题,设计了一种新颖的基于改进更新规则的在线KMeans聚类算法：在基于随机梯度法的在线聚类算法的基础上,采用了一种改进的基于小批量学习的在线聚类方法;并且,通过自动修正权重的聚类分组方差计算,进行递减增量优化,提高了在线KMeans算法的聚类质量,同时保证了聚类算法的时间效率;然后,充分考虑了协同作弊团体的同谋行为特征和协同攻击现象,利用聚类分组的性质和同谋团体异常性的特征,检测出协同作弊团体.仿真实验结果表明：提出的基于在线聚类的协同作弊团体识别方法具有良好时间性能,有效地解决了大规模服务计算中虚假反馈的问题.     

贵金属氧化物涂层电极催化降解苯胺

采用贵金属氧化物涂层电极对不同体系苯胺溶液进行了电化学催化氧化研究.结果表明:中性与碱性体系的降解过程类似,按苯胺-苯醌-马来酸的过程氧化降解,但由于碱性体系易于析氧而降低了降解效率;酸性体系生成聚苯胺物质增加了降解难度,降解效率最低.分析表明,苯胺在电化学催化氧化时最易形成对位和间位中间产物,而其对位和间位中间产物又难于降解,这是苯胺难于降解的根本原因.提出了在电解苯胺溶液过程中增加物理过滤步骤的新工艺.该工艺不仅能够有效地降解苯胺,化学需氧量(COD_Cr)去除率达到82%,且提高降解速度,降低能耗.     

通用图形处理器缓存子系统性能优化方法综述

随着工艺和制程技术的不断发展以及体系架构的日趋完善,通用图形处理器(general purpose graphics processing units, GPGPU)的并行计算能力得到了很大的提升,其在高性能、高吞吐量等通用计算应用场景的使用越来越广泛.GPGPU通过支持大量线程的并发执行,可以较好地隐藏长延时访存操作,从而获得高并行计算能力.然而,GPGPU在处理计算和访存不规则的应用时,其存储子系统的效率受到很大影响,尤其是片上缓存的争用情况尤为突出,难以及时提供计算操作所需的数据,使得GPGPU的高并行计算能力不能得到充分发挥.解决片上缓存的争用问题、优化缓存子系统的性能,是优化GPGPU性能的主要解决方案之一,也是目前研究GPGPU性能优化的主要热点之一.目前,针对GPGPU缓存子系统的性能优化研究主要集中在线程级并行度(thread level parallelism, TLP)调节、访存顺序调节、数据通量增强、最后一级缓存(last level cache, LLC)优化和基于非易失性存储(non-volatile memory, NVM)的GPGPU缓存新架构设计等5个方面.也从这5个方面重点分析讨论了目前主要的GPGPU缓存子系统性能优化方法,并在最后指出了未来GPGPU缓存子系统优化需要进一步探讨的问题,对GPGPU缓存子系统性能优化的研究有重要意义.     

基于重排序的迭代式实体对齐

现有的知识图谱无法避免地存在不完整这一问题.缓解此问题的可行方法是引入外部知识图谱中的知识.在此过程中,实体对齐是最关键的步骤.当前最先进的实体对齐解决方案主要依靠知识图谱的结构信息来判断实体的等价性,但在真实世界知识图谱上,大部分实体只具有较低的节点度数以及微少的结构信息.此外,标注数据的缺乏也大大限制了实体对齐模型的效果.为解决上述问题,提出将不受节点度数影响的实体名信息与结构信息相结合,从更全面的角度实现实体对齐.在此基本框架上,利用基于课程学习的迭代训练方法从易至难地选择高置信度结果加入到训练数据中,扩增标注数据的规模.最后使用词移距离模型进一步改进实体名信息的利用方式,并对前序对齐结果重排序,提升实体对齐准确率.在跨语言以及单语言实体对齐任务上的实验结果表明,提出的实体对齐方法性能远好于当前最好的方法.     

卡尔曼滤波技术在高干扰环境下海流测量中的应用

声学多普勒流速剖面仪(ADCP)测流技术是目前海流测量中最先进的技术之一,在海流测量中应用越来越广泛.但在高干扰条件下,由于其本身测量原理所致,测量结果往往会夹杂一些干扰信号,造成测量结果与真实结果有一定大的误差.文中介绍一种利用卡尔曼滤波技术,使用Percent Good4作为参数,对ADCP海流测量数据的实时滤波处理方法.实践证明,滤波的效果比较令人满意.     

基于ZigBee的校园火灾防范系统上位机软件设计

本文设计了一种基于ZigBee的校园火灾防范系统上位机软件,通过上位机软件可以实时查询到ZigBee终端节点通过传感器采集到的数据信息。终端节点通过传感器采集校园内需监测地点的温度、烟雾等发生火灾后会出现变化的环境参数值,采集到的有效数据通过ZigBee网络传输到ZigBee协调器,ZigBee协调器经串口连接上位机,最终在上位机上实现数据的显示和报警。上位机软件可以实时显示监测点的温度、CO值和烟雾数据,还可以修改各参数的报警阈值,超过阈值显示报警信息。     

基于有限元分析的开孔补强结构优化设计

利用ANSYS的APDL语言对某开孔压力容器进行参数化建模并完成了优化设计,将其与原设计方案通过应力评定进行比较。结果表明,这种方案可以用于工程设计,并对压力容器开孔补强的分析设计起到一定的指导作用。     

MicroRNAs as Potential Biomarkers in the Differential Diagnosis of Lipomatous Tumors and Their Mimics

Adipocytic tumors are the most common subtype of soft tissue tumors. In current clinical practice, distinguishing benign lipomas from well-differentiated liposarcomas (WDLPS), as well as dedifferentiated liposarcomas (DDLPS) from their morphologic mimics, remains a significant diagnostic challenge. This is especially so when examining small biopsy samples and without the aid of additional ancillary tests. Recognizing the important role that microRNAs (miRNAs) play in tumorigenesis and their potential utility in tumor classification, we analyzed routine clinical tissue samples of benign and malignant lipomatous tumors, as well as other sarcoma mimics, to identify distinguishing miRNA-based signatures that can aid in the differential diagnosis of these entities. We discovered a 6-miRNA signature that separated lipomas from WDLPS with high confidence (AUC of 0.963), as well as a separate 6-miRNA signature that distinguished DDLPS from their more aggressive histologic mimics (AUC of 0.740). Functional enrichment analysis unveiled possible mechanistic involvement of these predictive miRNAs in adipocytic cancer-related biological processes and pathways such as PI3K/AKT/mTOR and MAPK signaling, further supporting the relevance of these miRNAs as biomarkers for adipocytic tumors. Our results demonstrate that miRNA expression profiling may potentially be used as an adjunctive tool for the diagnosis of benign and malignant adipocytic tumors. Further validation studies are warranted.