基于LonWorks技术的城市智能小区OPC Serve网络平台设计与实现

OPC是工业控制领域中应用程序互操作规范.针对LonWorks网络技术平台,研发了该网络OPCDA Server（OPC server）,使得OPC Client软件能方便地从本地或远程访问这种网络.研究了该OPC Server的写命令处理和多线程同步等关键技术.LonWorksOPC Server使得研制的LonWorks网络能同任何符合OPC规范的软件进行通信,大大拓展了这种LonWorks网络的应用范围.     

羽毛球后备人才培养存在的问题分析

通过文献查阅和专家访谈,运用马克思主义哲学思想,从分析制约培养羽毛球运动后备人才中各种矛盾入手,总结过去处理这些矛盾的经验与教训.认为我国羽毛球运动要保持水平不断提高,必须遵循自身的发展规律和人才成长规律,后备人才培养是羽毛球运动发展的战略问题.只有重视后备人才的梯队建设,我国羽毛球运动才能够持续发展.     

传播媒介的使用与误用——雷蒙德·威廉斯的传播异化批判理论

雷蒙德.威廉斯是英国文化研究的开拓者之一,在文学、文化与社会等研究领域取得了巨大的成就,但他在传播领域所进行的革命性探索却很容易为人们所忽视,这种探索也并没有为后来的英国文化研究者所继承。在传播媒介无孔不入的今天,如何建构一种真正健康的大众文化,从而建构一个文化民主的共同体,是我们要面对的问题。重新审视威廉斯的传播思想会让我们有所收获。     

一种基于Normal矩阵的时间序列聚类方法*

提出了一种基于Normal矩阵的时间序列聚类方法。该算法首先对时间序列数据进行向量形式转换,计算出各个时间序列间的相似度并构建复杂网络,然后利用基于Normal矩阵的方法进行复杂网络社团划分,同一类的时间序列被划分到一个社团,即实现对时间序列数据的聚类。为了验证该方法的可行性和有效性,将其应用于股票时间序列数据聚类分析中,并在两个实际的数据集上与其他方法相比较,取得了较好的实验结果。     

共用天线结合导频的自适应跳频同址干扰抵消

针对空间受限平台跳频(FH)通信系统同址干扰的特点,提出共用天线结合导频的跳频同址干
扰抵消(CAP-FH-AIC)算法. 只需在自适应定频同址干扰抵消系统的基础上增加导频产生模
块和窄带滤波器,通过将多参考输入自适应跳频干扰抵消(M-AIC)转化为单参考输入自适应
定频同址干扰抵消(S-AIC)的方式即实现本算法. 算法实现简单、性能稳定,使跳频同址干
扰抵消可以获得和定频同址干扰抵消一致的性能.     

Temporal evolution of contacts and communities in networks of face-to-face human interactions

Temporal dynamics of social interaction networks as well as the analysis of communities are key aspects to gain a better understanding of the involved processes, important influence factors, their effects, and their structural implications. In this article, we analyze temporal dynamics of contacts and the evolution of communities in networks of face-to-face proximity. As our application context, we consider four scientific coil- ferences. On a structural level, we focus on static and dynamic properties of the contact graphs. Also, we analyze the resulting community structure using state-of-the-art automatic community detection algorithms. Specifically, we analyze tile evolution of contacts and communities over time to consider the stability of the respective conmmnities. Furthermore, we assess different factors which have an influence on the quality of com- munity prediction. Overall, we provide first important insights into the evolution of contacts and communities in face-to-face contact networks.     

融合多头自注意力的问答社区专家推荐算法

专家推荐是在线问答社区的研究热点之一,但现有的算法大多关注用户的静态兴趣和问题信息的匹配,忽视了对用户的动态兴趣表征信息的有效捕捉,从而导致推荐的准确度不足。针对上述问题,提出了融合多头自注意力的问答社区专家推荐算法。首先,构造由卷积神经网络和注意力机制组成的问题编码器,来处理目标问题和用户历史回答问题,提取对应的问题表征;其次,将用户历史回答问题序列当作时间序列,利用多头自注意力机制学习序列中所蕴涵的动态兴趣表征,结合用户的静态兴趣表征,获取用户的综合兴趣表征;最后,将目标问题表征和用户综合表征进行相似性计算产生推荐结果。利用来自知乎问答社区的真实数据进行了不同参数配置及不同算法的对比实验,实验结果表明该算法性能要明显优于目前较流行的深度学习专家推荐算法。     

基于梯度的重叠式层次社区检测

社区检测(community detection)任务一直是数据挖掘领域的一个研究热点,近年来,深度学习和图链接数据呈现出多样化和复杂化的发展趋势,层次(Hierarchical)社区检测逐渐成为研究的焦点.层次社区检测任务的目标是,在将同质图中相似的节点聚集到社区中的同时,学习社区之间的层次结构关系,以更好的理解图数据结构.社区间层次关系的引入给社区检测算法带来了更复杂的建模挑战.针对该任务,已经有一些有效的启发式的方法被提出,但是受限于社区分布形态的简单假设和离散的优化学习方式,它们无法描述更复杂的图链路数据,也无法和其它有效的连续优化算法组合获得更好的结果.为了解决这个问题,本文首次尝试建模复杂的重叠式(overlapping)层次社区结构,提出简洁的节点嵌入和社区检测双任务优化模型,通过梯度更新的方式来灵活地探索节点和重叠式层次社区的隶属关系.在学习过程中,我们可以分别获得节点和社区的嵌入表示,以应用于丰富的下游任务.     

基于迁移学习的卷积神经网络通道剪枝

卷积神经网络在计算机视觉等多个领域应用广泛,然而其模型参数量众多、计算开销庞大,导致许多边缘设备无法满足其存储与计算资源要求。针对其边缘部署困难,提出使用迁移学习策略改进基于BN层缩放因子通道剪枝方法的稀疏化过程。本文对比不同层级迁移方案对稀疏化效果与通道剪枝选取容限的影响;并基于网络结构搜索观点设计实验,探究其精度保持极限与迭代结构的收敛性。实验结果表明,对比原模型,采用迁移学习的通道剪枝算法,在精度损失不超过0.10的前提下,参数量减少89.1%,模型存储大小压缩89.3%;对比原剪枝方法,将剪枝阈值从0.85提升到0.97,进一步减少参数42.6%。实验证明,引入迁移策略更易实现充分的稀疏化,提高通道剪枝阈值选取容限,实现更高压缩率;并在迭代剪枝的网络结构搜索过程中,提供更高效的搜索起点,利于快速迭代趋近至搜索空间的一个网络结构局部最优解。     

长江大保护与流域生态学

长江经济带发展的基本点是"共抓大保护、不搞大开发"。在梳理了长江流域主要生态环境问题基础上,从长江大保护的核心是统筹山水林田湖草、山水林田湖草生命共同体即是流域生态系统、流域生态系统是典型的集合生态系统的角度,论述了长江大保护与流域生态学的关系,并从科学研究、规划管理及教育宣传等方面展开思考提出建议,为实现长江大保护的国家需求提供服务。