基于用户特定空间的对抗推荐模型

自编码器和生成对抗网络作为强大的模型已经被应用到推荐系统领域,能补充用户项目之间的交互信息。但这种模式的训练下,大量的辅助信息被浪费,比如用户特定信息。结合自编码器、生成对抗网络和辅助信息,提出了基于用户特定空间的对抗推荐模型。为建立辅助信息和交互信息的联系,将自编码器的隐空间替换为用户特定空间,交互信息和用户特定信息的点对点映射又限制了模型的表达,因此,在用户特定空间加入对抗训练增加模型的性能。在两个公开电影数据集的充分实验证明了提出模型的有效性和优越性。     

基于领域驱动的测控任务评定系统设计与实现

随着航天技术的不断进步，尤其是近年来商业航天的快速发展，高密度航天发射成为常态，测控系统作为航天发射场的重要业务系统之一，该系统运行的能力与效率将极大影响航天发射任务执行的结果，因此有必要实施对测控任务过程的决策与评定研究。考虑到未来测控任务快速评定呈现少人化、通用化、自动化与智能化的发展趋势，提出了一种基于领域驱动设计的测控任务评定系统设计思想。通过深入分析测控任务评定业务，结合领域驱动设计和微服务架构特点，经过领域模型设计、微服务识别、微服务实现等步骤进行全系统设计。最后，结合典型航天发射测控任务场景，验证了本方案的可行性，为进一步提升我国测控任务评定效率提供了参考和思路。     

基于卷积神经网络的红外监测系统设计

为了部队后勤物资有效、方便、统一管理，研究设计了一种用于监测物品在位状态的告警监测系统。该系统利用树莓派主板采集红外传感器检测物品在位状态的电平信号以及摄像头拍摄物品的图像数据，并将其转化为通用数据帧，通过指定源组播的方式发送至数据处理模块，最后使用基于卷积神经网络的图像识别算法判断物品的正确性，并在监测模块界面上实时显示其状态。经验证，该系统可以保证数据采集的实时性以及识别物品的准确性，实用性强。     

航天员生理遥测数据处理算法的研究与应用

在载人航天飞行试验任务中，地面指挥人员和医学专家需及时掌握航天员在舱内的生理状况以保障航天员的安全。航天员的心率和呼吸率是评估航天员健康状态的重要生理指标。如何快速、准确地计算航天员心率和呼吸率是工程任务面临的技术难题之一。综合考虑国产自主安全软硬件条件下的计算能力，提出了基于自学习阈值的心率计算R波检测算法，以及呼吸率计算的零点检测算法，设计了一套心率和呼吸率可视化显示软件，提高了航天员生理数据处理的实时性和准确率，能够为指挥人员和专家提供直观可靠的决策依据。数据计算分析说明，所采用算法具备较高的准确率和较低的计算需求，能够满足待发段、上升段对航天员实施医学保障与医学监督的需要。