冻融黏土动态回弹模量演变规律及预估模型

为研究冻融循环影响下路基黏土动态回弹模量的变化规律,开展了不同初始含水率、压实度、冻融循环次数、偏应力及围压条件下的动三轴试验。结果表明：路基黏土的动态回弹模量随初始含水率和偏应力的增加而减小,而与压实度及围压均呈正相关关系;冻融作用导致动态回弹模量发生衰减,而经历5次冻融循环后其值基本稳定。基于此,建立了全面考虑冻融循环影响、物理状态及应力条件的路基黏土动态回弹模量回归模型,预测效果较好。     

业务规则技术在国际漫游清算中心系统中的应用

依照GSMA组织规定,国际漫游清算中心系统需要对其客户漫游伙伴上发的TAP话单中的资费信息进行准确性校验.为使国际漫游清算中心系统能够适应国际漫游资费标准纷繁多样、变化频繁的特点,提供稳定、灵活的资费校验服务,在对业务规则技术进行深入研究的基础上,提出将规则引擎引入到国际漫游清算中心系统的计费批价过程中,将其中变化最为频繁的资费标准、灵活性要求最高的批价逻辑从系统中抽取出来,并以业务规则的方式存放在系统之外,为其提供良好的计费和校验支持.     

钢-混凝土连续组合梁的恢复力模型

通过8根钢-混凝土连续组合梁在低周反复荷载作用下的试验,研究其恢复力特性。结果表明,荷载-跨中挠度滞回曲线随着位移的增大由梭形逐步过渡到近似的四边形;增大剪力连接度η和纵向综合力比Rp(中支座负弯矩区)连续组合梁仍然有很好的延性;组合梁的加、卸载刚度退化规律呈指数函数变化。根据研究结果提出能考虑剪力连接度和纵向综合力比影响的钢-混凝土连续组合梁的骨架曲线公式及恢复力滞回规则,建立荷载-跨中挠度(P-Δ)恢复力模型。     

中文药品知识库的研究与构建

分类体系完善、药品信息全面的药品知识库能够为临床决策以及临床合理用药提供依据和支持。该文以国内的多个医药资源作为参考和数据来源,建立了药品库知识描述体系和分类体系,对药品进行标准化分类并形成详细的知识描述,构建了多来源的中文药品知识库(Chinese Medicine Knowledge Base, CMKB)。所构建的CMKB的分类包括27种一级类别和119种二级类别,从药品的适应证、用法用量等多个层面对14 141种药品进行描述并采用BiLSTM-CRF和T-BiLSTM-CRF模型将非结构化描述中的疾病实体进行了信息抽取,形成了对药品属性的结构化信息抽取,建立了药品实体与自动抽取的疾病实体之间的知识关联。所构建的CMKB能够与中文医学知识图谱进行连接,扩充药品信息,并能够为智能诊断和医疗问答等提供知识基础。     

新型电流变智能隔震装置的结构隔震效果分析

将电流变智能阻尼器与叠层橡胶隔震垫相结合,形成新型电流变智能隔震装置,对结构进行智能隔震控制。首先,进行了新型电流变智能隔震装置的设计,推导了转动电流变阻尼器控制力的计算公式,提出了电场强度和装置剪切变形之间的函数关系,实现了拟限位型和拟摩擦型的隔震装置模型;然后,针对电流变智能隔震控制的特点,提出了摩擦控制的判别规则并给出了计算公式,编制了相应的程序;最后,对应用电流变智能隔震装置的单自由度结构进行了数值分析,结果表明:两种类型的隔震装置对结构都有较好的控制效果,限制了隔震层变形的同时不增加隔震层的加速度,控制效果比较理想。     

关联规则中一种改进的Apriori算法

对挖掘关联规则的Apriori算法关键思想进行了研究,给出该算法的一个改进算法,提高了原算法的性能。     

自动网格法在井下精确定位中的应用

基于矿井的恶劣环境,为了精确定位采矿活动对地层沉降可能造成的影响,找出运动规律,在相似材料模型的基础上利用自动网格法对井下开采后的位移进行了精确测量,并且详细讨论了自动网格法的实验步骤,提出了一种新的图象匹配矫正方法,并利用井下开采前后的实际位移数据说明了这种方法的可行性和不足。     

数据挖掘技术在水厂生产分析中的应用

本文在研究数据挖掘方法的基础上,探讨了基于时间序列数据挖掘技术和算法,并探索其在水厂生产分析及控制领域中的应用。在分析水厂工艺生产特点及生产数据的特征后,应用关联规则挖掘技术对离散化后的水厂生产数据进行数据挖掘。     

VSC-HVDC输电系统的电磁暂态建模与仿真

基于电压源换流器(VSC)的新型直流输电(VSC-HVDC)系统技术优点很多,建立能够准确描述VSC-HVDC动态特性的详细模型及仿真算法对该项输电技术的深入研究具有重要意义,还可为含有VSC-HVDC的电力系统机电、电磁混合仿真奠定基础。为此首先分析了VSC-HVDC的工作原理;利用隐式梯形积分法建立了双端VSC-HVDC的详细电磁暂态仿真模型,并利用一阶惯性环节模拟锁相环测量了VSC交流母线电压相位的动态特性;鉴于对应VSC-HVDC电磁暂态模型的差分方程为右端项含有待求变量的隐式方程,提出了相应的迭代求解数值计算算法。在VSC交流母线电压幅值和相位突变的条件下,通过与PSCAD/EMTDC中所建VSC-HVDC仿真电路电磁暂态响应的对比,验证了VSC-HVDC电磁暂态模型及其数值计算算法的正确性。     

ICA1L Is Associated with Small Vessel Disease: A Proteome-Wide Association Study in Small Vessel Stroke and Intracerebral Haemorrhage

Small vessel strokes (SVS) and intracerebral haemorrhages (ICH) are acute outcomes of cerebral small vessel disease (SVD). Genetic studies combining both phenotypes have identified three loci associated with both traits. However, the genetic cis-regulation at the protein level associated with SVD has not been studied before. We performed a proteome-wide association study (PWAS) using FUSION to integrate a genome-wide association study (GWAS) and brain proteomic data to discover the common mechanisms regulating both SVS and ICH. Dorsolateral prefrontal cortex (dPFC) brain proteomes from the ROS/MAP study (N = 376 subjects and 1443 proteins) and the summary statistics for the SVS GWAS from the MEGASTROKE study (N = 237,511) and multi-trait analysis of GWAS (MTAG)-ICH–SVS from Chung et al. (N = 240,269) were selected. We performed PWAS and then a co-localization analysis with COLOC. The significant and nominal results were validated using a replication dPFC proteome (N = 152). The replicated results (q-value < 0.05) were further investigated for the causality relationship using summary data-based Mendelian randomization (SMR). One protein (ICA1L) was significantly associated with SVS (z-score = −4.42 and p-value = 9.6 × 10⁻⁶) and non-lobar ICH (z-score = −4.8 and p-value = 1.58 × 10⁻⁶) in the discovery PWAS, with a high co-localization posterior probability of 4. In the validation PWAS, ICA1L remained significantly associated with both traits. The SMR results for ICA1L indicated a causal association of protein expression levels in the brain with SVS (p-value = 3.66 × 10⁻⁵) and non-lobar ICH (p-value = 1.81 × 10⁻⁵). Our results show that the association of ICA1L with SVS and non-lobar ICH is conditioned by the cis-regulation of its protein levels in the brain.