中等浓度含硅铝酸钠溶液深度脱硅过程物理化学性质的研究

通过对脱硅过程中含硅铝酸钠溶液表面张力和黏度的测定,研究脱硅温度、氧化铝浓度、苛性比等因素对溶液的表面张力和黏度的影响.实验结果表明：低温、高浓度、高苛性比的溶液表面张力和黏度较大,反之则较小.通过XRD检测手段对脱硅后的渣相进行分析,用衍射峰与结构的关系解释溶液的表面张力和黏度的变化对硅量指数的影响.     

重力坝深层抗滑稳定极限状态函数的适用性

建立重力坝坝基深层抗滑稳定极限状态函数是进行可靠度研究的第一步,对已有4种极限状态函数进行比较研究,探讨其合理性.研究结果表明:根据剩余推力法、被动抗力法及等K法表达式建立的极限状态函数计算得到的可靠指标是一致的,3种极限状态函数可统一表达为安全系数极限状态函数,而以上、下游块等可靠指标为约束条件的等β法高估了双滑块模型的失效概率,以此来评价坝基深层抗滑稳定的安全度并不合理.     

Development of Zr/ZrO<Subscript>2</Subscript> high temperature and high pressure sensors for <Emphasis Type="Italic">in-situ</Emphasis> measuring chemical parameters of deep-sea water

In order to in situ measure chemical parameters of deep-sea water and hydrothermal fluids at midocean ridge(MOR), it is necessary to use high temperature and high pressure chemical sensors.Developing new sensors is essential to measure in-situ pH and other chemical parameters(dissolved H2, dissolved H2S) of deep-sea water and hydrothermal fluids in a wide temperature range(2℃―400℃) at MOR vents.The YSZ(Yttria Stabilized Zirconia, 9%Y2O3) ceramic-based(HgO/Hg) chemical sensors possess excellent electrochemic...     

不同支护结构的实测土压力及其分析

通过对南京某大厦深基坑支护结构侧土压力的实测研究 ,分析和研究了软土地区悬臂支护结构、单层支点混合支护结构、连拱支护结构侧土压力分布的基本规律。     

LSTM变体模型在径流预测中的性能及其可解释性

基于湘江流域1999—2013年实测水文气象数据,采用LSTM模型和其变体模型研究多个预见期下不同输入变量和不同模型结构对径流预测结果的影响,评估LSTM模型及其变体模型在短期径流预测中的性能,基于排列重要性法和积分梯度法探究了LSTM模型对流域径流预测的可解释性。结果表明：在历史径流输入数据的基础上增加有效的水文气象变量输入,可以明显改善模型的预测效果,输入变量的改变比模型结构的差异对预测结果的影响更大;随着预见期的增大,降水数据的加入对预测效果表现出不同程度的提升,预见期为1 d时,预测结果的纳什效率系数(NSE)提升2.0%,预见期为2～4 d时,NSE提升可达13.6%;降水和历史径流在预测中起着重要的作用,而前期湿润条件与降水事件的共同作用是湘江流域洪水的主要诱发因素;LSTM模型可反映两种不同的输入输出关系,这两种关系对应于近期降雨和历史降雨两种洪水诱发机制。     

深厚覆盖层上高心墙坝地震惯性力动态分布系数研究

对于强震区坐落在深厚覆盖层(深度超过50 m)上的高土石坝,通过拟静力稳定分析结果初步判定其抗震稳定性是抗震设计的主要内容,其中水平向地震惯性力沿坝基覆盖层至坝顶的动态分布系数是关键。然而,现行《水工建筑物抗震设计标准》(GB 51247—2018)中地震惯性力动态分布系数多基于坐落在基岩上的高土石坝的动力响应规律确定,现有动态分布系数忽略了深厚覆盖层和地震动强度对地震动传播规律的影响。因此,以坐落在深厚砂砾石覆盖层上150 m级高黏土心墙堆石坝为研究对象,结合现行土石坝设计规范和国内已建高土石坝实例,基于统计平均的方法确定了坝顶宽度、坝料分区、坝坡坡比、覆盖层材料的静、动力特性等关键参数,深入探讨了150 m级高黏土心墙堆石坝在小震(0.1 g)、中震(0.2 g)和大震(0.4 g)规范谱地震动作用下不同深度砂砾石料覆盖层的动力响应分布规律,进而总结归纳出不同深度覆盖层下150 m级高黏土心墙堆石坝的水平向地震惯性力的动态分布系数,将其引入到拟静力法稳定分析中,最后基于最危险滑动面和最小安全系数与现行规范所得结果进行对比分析。研究结果表明,小震(0.1 g)和中震(0.2 g)下采用文中推荐的考虑深厚覆盖层和地震动输入强度影响的水平向地震惯性力动态分布系数时将得到更符合工程实际的评价结果。研究成果可为深厚覆盖层上的高土石坝抗震设计提供参考依据。     

基于稀疏特征改进的单视图表面重建

基于深度学习的单视图三维重建是当前的研究热点。为重建出更多的高频细节,SDF-SRN算法引入了位置编码,但在缺乏精确监督时,网络容易过拟合而导致凹凸不平的重建结果。针对这个问题,提出一种基于稀疏特征的网络模型,该模型凭借残差学习机制,令容易过拟合的网络预测高频残差。通过特征提取网络得到稀疏特征和全局特征,稀疏特征输入到一个超网络中生成预测浅头,该浅头负责预测符号距离函数的低频部分,而全局特征输入到另一个超网络生成另一个浅头来预测高频残差,这两部分通过权重因子构成最终的符号距离函数。频谱分析表明实验结果达到了相应的设计目的;与不同平滑表面重建方案对比,基于残差学习的平滑重建方案可以实现更平滑的表面重建,克服了SDF-SRN过拟合的问题,同时保留足够的细节;与其他先进的单视图重建方法的定性和定量对比结果证明了该方法的优越性。     

KENAOTE：一种知识增强的方面和意见对提取多任务学习模型

方面和意见对提取旨在根据给定句子提取方面和意见项并匹配关系,然而相关研究通常独立提取方面和意见项,而不识别关系。为了识别方面和意见项关系,提出一种知识增强的方面和意见对提取多任务学习模型。首先使用预训练语言模型为文本生成具有语义信息的词向量,为了实现知识增强的效果,使用遮蔽注意力的方式将知识图谱的语义信息融入词向量中,然后使用基于距离注意力和条件随机场的序列标注方法提取方面和意见项,最后再将提取的方面和意见项两两匹配预测对应关系。为了加强方面和意见项提取模块和匹配模块的联系,采用共享编码层的方式实现联合训练。在训练流程中,匹配模块采用真实标签作为输入,在测试过程中采用提取模块的结果作为输入。为了证明模型的有效性,使用三个通用领域数据集进行对比实验,该模型在方面和意见项匹配任务中F1值分别达到66.99%、75.17%和67.30%,并优于其他比较模型。     

一种新的基于隐喻地图的RPA路径规划算法

智能化地制定机器人流程自动化(robotic process automation, RPA)执行路径有利于企业节约相关人力成本以及提高RPA的推广,提出基于改进深度双Q网络(double deep Q-learning algorithms, DDQN)算法进行RPA路径规划。首先针对存在RPA的作业环境即Web页面,不满足深度增强算法的探索条件的问题,借助隐喻地图的思想,通过构建虚拟环境来满足路径规划实验要求。同时为了提高DDQN算法探索效率,提出利用样本之间的位置信息的杰卡德系数,将其作为样本优先度结合基于排名的优先级(rank-based prioritization)构建新的采样方式。通过随机采用任务样本在虚拟环境上进行验证,证明其符合实验要求。进一步比较改进DDQN、深度Q网络(deep Q network, DQN)、DDQN、PPO以及SAC-Discrete算法的实验结果,结果显示改进算法的迭代次数更少、收敛速度更快以及回报值更高,验证了改进DDQN的有效性和可行性。     

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。