UNIFAC及其改进模型的评价研究

用UNIFAC及其修正模型估算了含芳香烃、二甲苯同分异构体和极性物质体系的汽液平衡,并将计算结果与实验数据相比较。结果表明,原始UNIFAC模型对含二甲苯同分异构体体系计算精度高于UNIFAC(Larsen)模型和UNIFAC(Dortmund)模型好,而对于极性或弱极性体系,则后2种模型结果较令人满意,但对于强极性体系偏差较大。     

拓扑距离特征指数对多氯联苯的QSPR研究

根据分子拓扑理论,提出1种新的多氯联苯(PCBs)化合物分子中,顶点原子(基团)点价值δ_i的计算方法,据以构建分子的结构参数——拓扑距离特征指数(TDEI);同时考虑分子体积以及氯原子在苯环上的位置和数目对PCBs性质的影响,引入分子体积参数(V_R)和基团定位指数(D),然后,采用多元线性回归法,分别建立了PCBs的正辛醇-水分配系数(lgK_(OW))和水溶解度(-lgS_w)的定量结构-性质相关模型,其相关系数分别达到0.9972和0.9730,均优于前人的工作。利用模型预测另外7个PCBs分子的lgK_(OW)和-lgS_W,预测值与实验值的一致性令人满意。     

基于时变系数与社会认知模拟的粒子群优化

粒子群优化算法利用一群在可行区域内飞行的粒子来搜索最优解,具有易实现、收敛速度快的特点,然而也面临"早熟"的问题.提出了一种基于时变系数与社会认知模拟的粒子群优化算法.实验结果显示,在5种不同的标准化测试函数下,新算法较另外3种常用的算法优越.     

The Topology of Transportation Networks: A Comparison Between Different Economies

This paper presents an analysis of the topology of transportation networks within different systems of cities. Urban entities and their components are complex systems by their nature; there is no central force that affects their spatial structure. Thus, we study transportation networks within different countries as complex networks. Based on the above, we consider cities as nodes, while direct air and railways routes represent the links. We present characteristics of these networks including their degree and clustering coefficient. Transportation networks can be used as an indicator of economic activity between cities. Cities with strong economic relationship are characterized by high volume of connectivity. Our findings suggest that the topology of the analyzed transportation networks can be used to classify the countries they belong to based on their economic development.

固态功率组件热耦合效应研究

文中基于热叠加原理研究了固态功率组件中多个离散分布的集中热源的热耦合效应,并证明强迫对流下应用热叠加原理计算的温度场与整场系统数值模拟的结果相当吻合,用它来进行热耦合效应的分析研究是有效的.     

有机物料及其配施在潮土中的残留特点

试验采用尼龙布袋埋袋法研究了5种单一物料(玉米秸、稻秸、苜蓿、鸡粪、猪粪)和2种混合物料(玉米秸-猪粪-鸡粪、苜蓿-猪粪-鸡粪)在潮土中的腐解状况,以了解土壤中有机质的积累规律,探讨有机肥料对土壤的培肥效果。研究结果表明,玉米秸、稻秸、苜蓿、鸡粪、猪粪等是增加土壤有机质的较好物料;对C/N比较高的物料,当增加N素(添加猪粪、鸡粪这些氮含量较高的物料)、调节C/N比值时,可以促进混合物料有机碳的分解和向腐殖质的转化。     

基于Kubernetes的AI调度引擎平台

文中介绍了基于Kubernetes的AI调度引擎平台的设计与实现, 针对当前人工智能调度系统中存在的服务配置复杂, 集群中各节点计算资源利用率不均衡以及系统运维成本高等问题, 本文提出了基于Kubernetes实现容器调度和服务管理的解决方案. 结合AI调度引擎平台的需求, 从功能实现和平台架构等方面设计该平台的各个模块. 同时, 针对Kubernetes无法感知GPU资源的问题, 引入device plugin收集集群中每个节点上的GPU信息并上报给调度器. 此外, 针对Kubernetes调度策略中优选算法只考虑节点本身的资源使用率和均衡度, 未考虑不同类型的应用对节点资源的需求差异, 提出了基于皮尔逊相关系数 (Pearson correlation coefficient, PCC)的优选算法, 通过计算容器资源需求量与节点资源使用率的互补度来决定Pod的调度, 从而保证调度完成后各节点的资源均衡性.     

智能路灯控制系统缺失数据流关联修复仿真

为了避免智能路灯控制系统受缺失数据影响,研究了智能路灯控制系统缺失数据流关联修复仿真方法。选取嵌套窗口的流数据处理模型检测智能路灯控制系统的缺失数据流,嵌套窗口的流数据处理模型将滑动窗口分割为多个嵌套滑动窗口,滑动窗口过程中,利用Pearson相关系数确定智能路灯控制系统中相邻数据的相关性,依据获取的数据相关性重构相关图,利用相关图检测智能路灯控制系统缺失数据流。选取GMM算法划分存在缺失数据的智能路灯控制系统的数据集,选取EM插补算法关联修复完成初始数据集划分后的数据流。仿真测试结果表明,该方法可以有效修复智能路灯控制系统缺失数据流,不同数据缺失率情况下,均具有较高的缺失数据流关联修复精度。