面向时空数据的区块链研究综述

时空数据包括时间和空间2个维度,常被应用于物流、供应链等领域。传统的集中式存储方式虽然具有一定的便捷性,但不能充分满足时空数据存储及查询等要求,而区块链技术采用去中心化的分布式存储机制,并通过共识协议来保证数据的安全性。研究现有区块链1.0、2.0和以Block-DAG为代表的3.0体系架构及性能特点,分析三代区块链架构应用于时空数据时的性能支持度、优化方式以及局限性,并对区块链技术在时空数据领域的应用前景、存在的问题和未来的研究方向进行展望。     

一个分层的BLOG社区识别算法

近年来,blog网站作为新型的网络媒体得到越来越多的个人和企业的关注。针对blog数据,提出了一种社区识别的算法。该算法认为具有相近兴趣、爱好的blogger会去阅读和评论类似的post,利用blog网站中各blogger对post的评论信息可以找出这些blogger因共同兴趣而形成的潜在社区。该算法分层识别blog空间中的社区,形成社区的层次结构。实验结果显示该算法是可行且有效的。     

基于协同过滤和隐语义模型的混合推荐算法

协同过滤算法一般根据用户的评价信息来推测用户的喜好,但受到数据稀疏问题的影响,很多时候无法得到较为理想的推荐结果;除此之外,一般协同推荐算法忽略了用户兴趣的动态变化;文中提出的算法主要融合了相似度传递、用户兴趣迁移、隐语义模型等用以解决上述问题。首先提出了基于项目相似度的协同推荐算法。该算法深入研究了改进的余弦相似度方法,在执行过程中首先需要对项目进行信任关系建模,基于此来传递相似度,然后将这两部分相似度关系进行加权得到新的项目相似关系,可以将其应用到项目的评分中。其次,提出了基于用户兴趣迁移的隐语义模型推荐算法。该算法引入时间函数,重构用户的兴趣模型,实现对传统模型的修正,然后再使用梯度下降法来求解。最后,采用线性融合的办法,将以上两种算法进行融合。实验对比结果表明,混合推荐算法的推荐准确率较原先的算法有了较大的提高,因为它可以对丢失的信息进行补充,对于用户兴趣的变化能够较好的适应,同时大大弱化了数据的稀疏导致的一系列负面影响。     

基于MapRed uce的增量式数据集的相似性连接

相似性连接,即利用相似函数度量数据之间的相似程度,满足条件后进行连接操作。MapReduce框架下已存在很多相似性连接算法,但仍然存在一些不足,如大量的索引加大时间、空间的开销;现有算法不能有效地完成增量式数据集的相似性连接等。针对海量增量式数据集进行了研究,采用抽样技术得到有效中枢,形成更为合理的分区,建立分区索引和分配原则,完成新增数据的相似性连接操作。实验证明,该算法能够有效地解决海量增量式数据集的相似性连接问题,验证了分区索引的建立,可以提高新增数据的相似性连接操作的效率。     

英语教学语料库管理系统CMS的设计与0实现

讨论了英语教学语料库管理系统CMS的主要功能,总体结构和对一些关键问题的处理技术。     

时间序列流的分层段模型

本文工作针对这样一类时间序列流,其特点为:(1)序列动态增长,高维,甚至是无限的;(2)对序列中的数据只能一趟扫描,利用一趟扫描建立时间序列流的近似概要,其后的处理只能依赖该概要结构;(3)对序列中的数据的重视程度由近及远降低,对远的数据逐步遗忘.针对这些特点,本文提出一种称为"分层段模型"的时间序列流通用处理框架.在这一框架下,每一时间序列流将被动态地划分成若干子序列,每个子序列抽取成一个称为"段"的概要结构.段是分层组织的,通过段把传统静态时间序列的主要近似方法应用到时间序列流的场合,并实现流中数据的遗忘机制.所进行的实验验证了该模型的有效性.     

软材料的微磨损测试研究(Ⅰ)——磨痕测量与磨损率计算

利用自行研制的多功能微磨损试验机,研究了软材料的微磨损问题,如Cu、Al、镁合金、45钢等,并与硬度相对较高的Ni60B涂层和TiN涂层进行对比.分析了磨痕形貌中出现的粗糙环形区域,主要讨论了磨痕测量及一系列磨损率计算的有关问题,并提出解决办法.研究结果将对软材料微磨损特性的系统研究以及在磨损工况下的选择和合理应用起到指导作用.     

基于残差注意力机制和金字塔卷积的表情识别

随着深度学习的应用,表情识别技术得到快速发展,但如何提取多尺度特征及高效利用关键特征仍是表情识别网络面临的挑战.针对上述问题,文中使用金字塔卷积有效提取多尺度特征,使用空间通道注意力机制加强关键特征的表达,构建基于残差注意力机制和金字塔卷积的表情识别网络,提高识别的准确率.网络使用MTCNN(Multi-task Convolutional Neural Network)进行人脸检测、人脸裁剪及人脸对齐,再将预处理后的图像送入特征提取网络.同时,为了缩小同类表情的差异,扩大不同类表情的距离,结合Softmax Loss和Center Loss,进行网络训练.实验表明,文中网络在Fer2013、CK+数据集上的准确率较高,网络参数量较小,适合表情识别在现实场景中的应用.     

Fe2+对铝合金无铬磷化的影响

通过电化学、X射线衍射、能谱仪、扫描电镜等分析方法研究了铝合金在含Fe2 磷化液中的磷化过程.结果表明,在磷化液中加入Fe2 后可使磷化膜均匀、致密,促进磷化膜的形成,磷化膜的主要成分为Zn3(PO4)2·4H2O和Zn2Fe(PO4)2·4H2O.     

基于基窗口的多维数据流相关性分析算法

多维数据流相关性分析的研究较少,且主要集中在单一滑动窗口分析。文中提出一种基于基窗口的在线典型相关分析算法(Base_win_CCA)。算法动态维护基窗口的统计量用于多维相关性分析,时空复杂度大为减少,并且可根据多用户并发请求获取多个窗口范围的相关性,较灵活,运算结果精确。理论分析和实验结果表明算法在基窗口越大,相关性查询窗口越大,数据流条数越多,查询用户越多的情况下能体现出优越的性能。