Exploring the Interactions of Storylines from Informative News Events

Today＇s news readers can be easily overwhelmed by the numerous news articles online. To cope with information overload, online news media publishes timelines for continuously developing news topics. However, the timeline summary does not show the relationship of storylines, and is not intuitive for readers to comprehend the development of a complex news topic. In this paper, we study a novel problem of exploring the interactions of storylines in a news topic. An interaction of two storylines is signified by informative news events that play a key role in both storylines. Storyline interactions can indicate key phases of a news topic, and reveal the latent connections among various aspects of the story. We address the coherence between news articles which is not considered in traditional similarity-based methods, and discover salient storyline interactions to form a clear, global picture of the news topic. User preference can be naturally integrated into our method to generate query-specific results. Comprehensive experiments on ten news topics show the effectiveness of our method over alternative approaches.     

影响超声波热量表流量测量单元静态时间差因素的探讨

超声波热量表主要包含流量测量单元和温度测量单元两部分,其中流量测量单元主要由传感器管道、反射片保持架、换能器等零部件组成。流量测量单元的静态时间差很大程度决定了热量表整体性能。我们通过大量的标定实验来验证各个要素对测量单元静态时间差的影响。     

基于物联网技术下的数字化油气田设计与实现

数字化油气田建设是我国油气企业发展的方向,本文介绍了一种基于物联网数字化油气田系统,通过传感器、射频识别（RFID）、通信网络、云计算等新技术建立一套覆盖油气生产、处理等全过程的物联网系统,实现生产数据自动采集、关键流程连锁控制,工艺流程可视化展示、生产过程实时监测的综合信息平台,实现人与物理系统的“智能”整合,实现工业化与信息化的融合。     

BELL整体比例调节型电动执行机构的电路连接与调试方法

天津贝尔自动化仪表技术有限公司引进法国先进技术,生产的电动执行机构广泛用于自动控制系统。新一代“卓越引进系列”具有多种保护功能和多种控制方式,更适宜现代工控需求。在百种以上规格中,搞清楚最基本类型——标准整体比例调节型是其他类型的基础。文章结合厂家提供的资料,针对整体比例调节型电动执行机构的重要方面进行了深入的分析与总结：一是组成与原理框图;二是电路器件的作用与电路连接;三是调试的项目与具体方法。     

核电厂小型承压容器泄漏率直读的可行性分析

对比气体泄漏率的精确计算值与直读值的差异,分析误差的成因并找出切实可行的缩小误差的方法,使得直读法在小型承压容器的大批量泄漏率检测中发挥了重要的作用。     

煤化工专用黑水阀阀座流通性能研究

介绍了一种煤化工专用黑水阀的结构构成,并提出进行该型号阀门流通性能研究的重要性。建立流道三维模型,应用CFD有限元分析软件,模拟黑水阀内部流场分布情况,分析可视化结果,确定阀座/阀芯易损位置。分别对不同阀座渐扩角时模型进行仿真模拟,得到阀门进、出口压力值,并依此计算Cv值大小,拟合流量系数曲线,提出阀门在实现最大介质流通时阀座渐扩角范围,为阀门设计提供重要的理论参考。     

城际铁路GSM-R技术向LTE-R技术演进

LTE-R是国际铁路联盟（UIC）确定的铁路下一代宽带移动通信系统。本文从系统应用、系统架构、系统性能等方面对GSM-R和LTE-R进行对比分析,以珠三角某城际铁路为例,结合城际铁路特点,阐述了城际铁路GSM-R向LTE-R演进策略。     

融合动态层次聚类和邻域区间重组的蚁群算法

针对蚁群算法搜索速度过慢以及解质量不足等问题,提出一种融合动态层次聚类和邻域区间重组的蚁群算法。在初始阶段,调整层次聚类阈值并按照类间距离最小合并的原则迭代至目标簇集,根据预合并系数进行簇间合并,通过蚁群系统得到小类路径并断开重组以加快算法整体收敛速度;接着使用蚁群系统对解空间进行优化,同时并行处理簇集与簇集邻域区间扩散重组,增加解的多样性,进一步固定迭代次数进行比较,若邻域区间重组解质量优于当前优化解则进行推荐处理,提高解的精度;当算法停滞时,引入调整因子降低各路径信息素之间差异以增强蚂蚁搜索能力,有助于算法跳出局部最优。实验结果表明,在面对大规模问题时,算法的精度在3%左右,该方法相比传统方法可以有效提高解的精度和收敛速度。     

基于数据分布的聚类联邦学习

联邦学习(federated learning)可以解决分布式机器学习中基于隐私保护的数据碎片化和数据隔离问题。在联邦学习系统中,各参与者节点合作训练模型,利用本地数据训练局部模型,并将训练好的局部模型上传到服务器节点进行聚合。在真实的应用环境中,各节点之间的数据分布往往具有很大差异,导致联邦学习模型精确度较低。为了解决非独立同分布数据对模型精确度的影响,利用不同节点之间数据分布的相似性,提出了一个聚类联邦学习框架。在Synthetic、CIFAR-10和FEMNIST标准数据集上进行了广泛实验。与其他联邦学习方法相比,基于数据分布的聚类联邦学习对模型的准确率有较大提升,且所需的计算量也更少。     

Discovering social structures of local influence by using tweetStimuli

Information diffusion in large-scale networks has been studied to identify the users influence. The influence has been targeted as a key feature either to reach large populations or influencing public opinion. Through the use of micro-blogs, such as Twitter, global influencers have been identified and ranked based on message propagation (retweets). In this paper, a new application is presented, which allows to find first and classify then the local influence on Twitter: who have influenced you and who have been influenced by you. Until now, social structures of tweets’ original authors that have been either retweeted or marked as favourites are unobservable. Throughout this application, these structures can be discovered and they reveal the existence of communities formed by users of similar profile (that are connected among them) interrelated with other similar profile users’ communities.