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。     

新发展阶段中国水资源安全保障战略对策

进入新发展阶段，中国水资源安全保障需要以“节水优先、空间均衡、系统治理、两手发力”治水思路为指导，厘清问题、研判趋势、优化对策，支撑新阶段水利高质量发展。本文在全面分析我国水资源安全保障存在的突出问题与面临形势基础上，阐述了新发展阶段中国水资源安全保障的基本思路与战略路径，从保证资源安全、构建国家水网、强化供水保障、建设美丽河湖、改善水环境质量等方面提出了战略对策和需要进一步回答的重大问题，以期为完善新发展阶段中国水资源安全保障战略，全面提高国家水资源安全保障能力提供有力支撑。     

基于区块链技术的公益时间银行系统

在现有的时间银行系统中，时间币的发行功能和结算功能完全集中到一个中心节点上。这种极度中心化的功能结构，不仅存在容易发生中心节点单点失效、数据容易被篡改等信息安全问题，还存在着时间币的发行和流通缺乏透明度以及时间币的结算依赖中心化的结算机构等问题。针对这些问题，提出了一种基于区块链技术的解决方法。首先，将时间币的发行功能和结算功能从中心节点上分离出来；然后，利用具有分布式去中心化、集体维护和不可篡改等特性的区块链技术，将分离出来的发行功能逐步去中心化，将分离出来的结算功能去中心化，形成公益时间链（PWTB）；最终，PWTB利用区块链技术以去中心化的方式将时间银行系统由单个节点维护账本变成由集体维护一个分布式的共享账本，使时间币的发行和流通公开透明，时间币的结算不依赖某个中心化的节点。安全分析表明所设计的PWTB能够实现安全的信息传输与存储，以及数据的共享。     

一种使用多跳事实的端到端知识库实体描述生成方法

自动化实体描述生成有助于进一步提升知识图谱的应用价值,而流畅度高是实体描述文本的重要质量指标之一。该文提出使用知识库上多跳的事实来进行实体描述生成,从而贴近人工编撰的实体描述的行文风格,提升实体描述的流畅度。该文使用编码器—解码器框架,提出了一个端到端的神经网络模型,可以编码多跳的事实,并在解码器中使用关注机制对多跳事实进行表示。该文的实验结果表明,与基线模型相比,引入多跳事实后模型的BLEU-2和ROUGE-L等自动化指标分别提升约8.9个百分点和7.3个百分点。     

Evolution of Local Structural Ordering and Chemical Distribution upon Delithiation of a Rock Salt–Structured Li1.3Ta0.3Mn0.4O2 Cathode

Lithium‐rich disordered rock‐salt oxides have attracted great interest owing to their promising performance as Li‐ion battery cathodes. While experimental and theoretical efforts are critical in advancing this class of materials, a fundamental understanding of key property changes upon Li extraction is largely missing. In the present study, single‐crystal synthesis of a new disordered rock‐salt cathode material, Li_1.3Ta_0.3Mn_0.4O₂ (LTMO), and its use as a model compound to investigate Li concentration–driven evolution of local cationic ordering, charge compensation, and chemical distribution are reported. Through the combined use of 2D and 3D X‐ray nanotomography, it is shown that Li removal accompanied by oxygen oxidation is correlated with the development of morphological defects such as particle cracking. Chemical heterogeneity, quantified by subparticle level distribution of Mn valence state, is minimal during Mn redox, which drastically increases upon the formation of cracks during oxygen redox. Density functional theory and bond valence sum mismatch calculations reveal the presence of local short‐range ordering in the pristine oxide, which gradually disappears along with the extraction of Li. The study suggests that with cycling the transformation into true cation–disordered state can be expected, which likely impacts the voltage profile and obtainable energy density of the oxide cathodes.     

Combining molybdenum carbide with ceria overlayers to boost Mo/CeO2 catalyzed ammonia synthesis

The design of an efficient non-noble metal catalyst is of burgeoning interest for ammonia synthesis. Herein, we report a Mo₂C/CeO₂ catalyst that is superior in ammonia synthesis activity. In this catalyst, molybdenum carbide coexisted with the ceria overlayers which is from the ceria support as the strong metal–support interaction. There is a high proportion of low-valent Mo species, as well as high concentration of Ce³⁺ and surface oxygen species. The presence of Mo₂C and CeO₂ overlayers not only leads to enhancement of hydrogen and nitrogen adsorption, but also facilitates the desorption and exchange of adsorbed species with the gaseous reagents. Compared with the Mo/CeO₂ catalyst prepared without carbonization, the Mo₂C/CeO₂ catalyst is more than sevenfold higher in ammonia synthesis rate. This work not only presents an explicit example of designing Mo-based catalyst that is highly efficient for ammonia synthesis by tuning the adsorption and desorption properties of the reactant gases, but opens a perspective for other elements in ammonia synthesis.     

结合优化支持向量机与K-means++的工控系统入侵检测方法

针对工业控制系统传统单一检测算法模型对不同攻击类型检测率和检测速度不佳的问题，提出一种优化支持向量机和K-means++算法结合的入侵检测模型。首先利用主成分分析法（PCA）对原始数据集进行预处理，消除其相关性；其次在粒子群优化（PSO）算法的基础上加入自适应变异过程避免在训练的过程中陷入局部最优解；然后利用自适应变异粒子群优化（AMPSO）算法优化支持向量机的核函数和惩罚参数；最后利用密度中心法改进K-means算法与优化后的支持向量机组合成入侵检测模型，从而实现工业控制系统的异常检测。实验结果表明，所提方法在检测速度和对各类攻击的检测率上得到明显提升。     

两阶段领域自适应学习

针对领域自适应问题中源域和目标域的联合分布差异最小化问题,提出两阶段领域自适应学习方法.在第一阶段考虑样本标签和数据结构的判别信息,通过学习一个共享投影变换,使投影后的共享空间中边缘分布的差异最小.第二阶段利用源域标记数据和目标域非标记数据学习一个带结构风险的自适应分类器,不仅能最小化源域和目标域条件分布差异,还能进一步保持源域和目标域边缘分布的流形一致性.在3个基准数据集上的实验表明,文中方法在平均分类准确率和Kappa系数两项评价指标上均表现较优.     

Oxide-Scale Evolution on a New Ni–Fe-Based Superalloy at High Temperature

Oxidation of Metals - The isothermal oxidation behavior and oxide-scale evolution on a newly developed Ni–Fe-based superalloy were investigated. Three oxidation stages were generally...