浅谈侵权法上的“纯粹经济损失”

纯粹经济损失是侵权法领域的前沿问题,被称为法学界的一大难题,近年来各国越来越重视对该问题的研究。本文试图从纯经济损失概念的界定入手作一初步的全景式的描述,特征、主要保护模式及我国的相关规定和实践,从而发现法律中存在的不足,并提出可行的应对之策。     

新型医用无镍奥氏体不锈钢研究获进展

<正>由中国科学院金属研究所生物医用材料与器件课题组研发的新型医用高氮无镍奥氏体不锈钢(00Cr17Mn15Mo2N)在中国药品生物制品检定所通过了细胞毒性、溶血、致敏反应、急性毒性     

Teknor Apex乙烯基“微球”塑料

<正>美国Teknor Apex公司推出了一种乙烯基"微球"塑料--Tek-Spheres,主要用于汽车仪表板、安全气囊盖和饰件等。Teknor Apex公司为非汽车市场生产这种微小直径的塑料颗粒已有多年。目前,该公司已与拜耳     

非开挖定向钻牵引技术在市政工程中的应用

以常州龙城大道改扩建工程牵引管施工为例,介绍了非开挖定向钻牵引技术的基本原理,针对施工现场存在的问题,对非开挖定向钻牵引管技术施工工艺进行了详细介绍,同时对施工过程中的质量控制进行了探讨,对类似工程施工有一定的借鉴作用.     

液固循环流化床换热器管束的固含率

在二维中试循环流化床中使用组合式固液分布器进行实验,考察下管箱表观液速,主分布器内径、主分布器下插深度,颗粒加入量和粒径对径向管束固含率的影响.结果表明:固含率随主分布器内径、颗粒加入量和下管箱表观液速的增加而增大,随粒径的增大而减小,随主分布器下插深度几乎没有变化;固含率不均匀度随颗粒粒径的增大而增大,随下管箱表观液速、颗粒加入量,主分布器下插深度增加而减小,但达到一定深度后,不均匀度不再随之减小,随主分布器内径几乎没有变化.在综合考虑各影响因素的基础上,提出计算固含率的经验公式,并用实验数据拟合了公式中的参数.     

适用于RPA工具的卷积序列推荐算法

在机器人流程自动化(Robotic Process Automation, RPA)软件中,经常采用序列推荐系统让机器人完成判断、选择等人工处理的任务。然而常用的序列推荐系统受限于序列信息的提取困难等问题,难以得到广泛应用。为了解决这一问题,构建一种基于Inception的卷积序列推荐模型,把时间和潜在空间中的用户行为序列信息嵌入进一幅“图像”中,并通过动态和静态2种不同的卷积层提取其中的局部特征,全面地提取用户的短期兴趣偏好,同时将用户嵌入矩阵作为用户的长期兴趣偏好嵌入到卷积层的输出中,共同构建完整的用户兴趣偏好,提升推荐性能。通过在3种公开数据集MovieLens 1M、Gowalla、Steam上分别进行实验,验证了基于Inception的卷积序列推荐模型的性能优于最新的序列推荐模型,在Top-N序列推荐的3种评价指标中（精确率、召回率、平均AP值）,平均提升幅度在10%左右,单个指标上的最大提升幅度为14%。     

基于LDA和Word2vec的微博标签生成算法

针对基于传统LDA主题模型的标签生成算法对用户兴趣主题描述不完整的问题,提出一种基于主题嵌入表示的微博用户标签生成算法TopicERP.该算法在LDA模型的基础上,通过引入Word2vec词嵌入模型,对用户兴趣主题进行全面描述,并对匹配度计算方法进行改进.首先利用LDA主题模型对用户微博进行主题分析,生成用户兴趣主题;然后利用Word2vec词嵌入模型将主题文本转换为主题向量,用于匹配度计算;最后,利用余弦相似度和主题在文档中的条件概率,计算主题向量与候选标签匹配度,选取Top-Q的候选标签作为目标用户标签.本文在公开微博数据集microPCU上进行实验,实验结果表明,该算法在总体性能上高于基于传统LDA主题模型的微博标签生成算法,生成的用户标签能够较为准确地描述用户的兴趣偏好.     

基于注意力机制和BiGRU融合的文本情感分析

针对简单的神经网络缺乏捕获文本上下文语义和提取文本内重要信息的能力,设计了一种注意力机制和门控单元(GRU)融合的情感分析模型FFA-BiAGRU.首先,对文本进行预处理,通过GloVe进行词向量化,降低向量空间维度;然后,将注意力机制与门控单元的更新门融合以形成混合模型,使其能提取文本特征中的重要信息;最后,通过强制向前注意力机制进一步提取文本特征,再由softmax分类器进行分类.在公开数据集上进行实验,结果证明该算法能有效提高情感分析的性能.     

政府吸纳网络民意的现实困境和策略选择

网络民意的发展及其政治地位的确立,使其成为各级政府行政决策合法化的重要考量因素,整合吸纳网络民意成为政府管理职责有效履行的必然选择.然而,政府在吸纳网络民意的过程中,受网络民意表达的非理性、分散性、复杂性、急迫性等特点,以及政府决策理性化、集中性、科学化、滞后性等特点的影响,面临着自由与秩序的冲突、权力与利益的博弈、理性与非理性的抗衡等现实困境,亟须政府优化政民互动、民意甄别分析、民意吸纳反馈等机制,依法加强网络空间治理力度,主动提高官员网络媒介素养,以保障对网络民意吸纳的效度.     

基于堆栈式自编码器的尾矿库安全评价

为有效评估尾矿库的安全状况,针对尾矿库数据的随机波动性、非线性和多数据源的特点,采用堆栈式自编码器算法对尾矿库进行安全评价.基于多层结构、稀疏性限制,该算法采用贪心逐层训练策略对网络权值进行优化,进而对尾矿库进行安全评价.结合淳安某尾矿库的数据进行了安全评价的仿真实验,结果表明:堆栈式自编码器算法能克服多层网络结构权值易陷入局部最小值的缺陷,有效刻画数据的非线性和随机波动性,具备良好的评价准确率.