Kinetics of hydrogen peroxide bleaching of ALCELL® derived pulp

In this study, a kinetic model of the final bleaching stage with hydrogen peroxide in a totally chlorine free (TCF) bleaching sequence for ALCELL® processed pulp was developed. The model was based on the rate of chromophore destruction characterized by the decrease in the light absorption coefficient of bleached pulp at 457 nm, C_K. Based on the fact that the chromophore destruction proceeds rapidly in an initial phase followed by a much slower reaction during which a “floor-level” chromophore concentration is approached asymptotically, we propose that the hydrogen peroxide stage of the ALCELL® derived pulp in the studied TCF sequence consists of two distinct phases. The initial phase is a very fast reaction. The rate equation of the second phase was determined as: which is valid in a pH range of 10.5 to 11.5 and a temperature range of 60 to 92.5°C.     

Disassembly sequence planning using a Simplified Teaching–Learning-Based Optimization algorithm

Disassembly Sequence Planning (DSP) is a challenging NP-hard combinatorial optimization problem. As a new and promising population-based evolutional algorithm, the Teaching–Learning-Based Optimization (TLBO) algorithm has been successfully applied to various research problems. However, TLBO is not capable or effective in DSP optimization problems with discrete solution spaces and complex disassembly precedence constraints. This paper presents a Simplified Teaching–Learning-Based Optimization (STLBO) algorithm for solving DSP problems effectively. The STLBO algorithm inherits the main idea of the teaching–learning-based evolutionary mechanism from the TLBO algorithm, while the realization method for the evolutionary mechanism and the adaptation methods for the algorithm parameters are different. Three new operators are developed and incorporated in the STLBO algorithm to ensure its applicability to DSP problems with complex disassembly precedence constraints: i.e., a Feasible Solution Generator (FSG) used to generate a feasible disassembly sequence, a Teaching Phase Operator (TPO) and a Learning Phase Operator (LPO) used to learn and evolve the solutions towards better ones by applying the method of precedence preservation crossover operation. Numerical experiments with case studies on waste product disassembly planning have been carried out to demonstrate the effectiveness of the designed operators and the results exhibited that the developed algorithm performs better than other relevant algorithms under a set of public benchmarks.     

以写字本为例辨析Canvas绘图机制的优劣

通过比较SVG和Canvas两种绘图机制,辨析了使用Canvas在网页中绘图方案的优缺点。使用一个在线写字本案例,论述了Canvas捕获用户的鼠标事件根据用户输入来绘图的过程。最后总结了Canvas绘图的特性以及应用前景。     

余度系统中的动态同步和表决控制

在多通道余度系统的研究和应用中,同步问题是整个余度系统正确运行的基本保证。基于多交叉通道模型和同步时间的静态分配策略,提出动态时间容错方法。针对该方法,设计基于时间容错的动态表决控制算法,实现多通道系统中的动态同步。给出动态同步表决控制逻辑,用于控制表决时间并监测表决数据。理论分析和实验结果表明,时间容错的动态表决控制算法扩展了任务处理的时间窗口,与静态同步算法相比,可有效降低通道故障率,提高对瞬时干扰的抵御能力以及余度系统的可靠性。     

低熵图像序列无损压缩

大规模的云渲染技术带来了大量的三维图形渲染数据。为了减小集群渲染产生的图像序列数据的传输以及存储代价,针对渲染图像序列低熵的特点,基于字典编码技术提出了降低数据局部复杂性的无损数据压缩方案。该方案通过数据重排技术来大大提高数据的局部冗余度,从而提高数据无损压缩效率。为了进一步解决大规模图像序列的压缩耗时问题,提出了一种云计算平台上的分布式图像压缩处理方案,充分利用现有云计算中Map/Reduce计算模型实现了分布式编码方案。实验结果证明,对于渲染产生的大规模低熵图像序列,提出的方案能够有效提高编码率并减少编码时间。     

基于实时UML顺序图的物联网交互模型

物联网是一个集计算、通信和控制于一体的智能系统,它通过监控和收集物理进程信息并将这些信息进行计算和分析,最终生成正确的控制指令用以执行,从而使物理环境变得更加安全和可靠。在物联网中,各物体通过网络连接或者本地连接的方式进行交互,这些交互具有时间性和地域性。物联网的建模和验证是物联网研究中一个重要的领域。文中提出一种基于实时UML顺序图的物联网交互模型,该模型将物联网中所有参与交互的物体建模为交互对象,并且通过实时UML顺序图对交互对象间的交互进行建模。使用时间自动机对交互对象的内部状态变化进行建模,以形成对交互模型的补充。最后根据转换规则将交互模型转换为时间自动机的形式以便于验证。通过一个实例,显示了如何具体应用物联网交互模型。进一步提出了物联网系统应该满足的一些性质,并使用UPPAAL模型检测工具对物联网交互模型进行分析和验证。     

基于EFPN的模糊离散事件系统可诊断性分析

针对模糊有限自动机及模糊Petri网在模糊离散事件系统(Fuzzy Discrete Event System,FDES)行为建模中的不足,提出一种扩展模糊Petri网(Extended Fuzzy Petri Net,EFPN),并基于EFPN构造了FDES行为模型及系统故障诊断器。EFPN以一种新的事件模型为基础对FDES的系统行为进行建模,并根据事件触发矩阵计算下一系统状态中各分量的可能性分布。与模糊有限自动机及模糊Petri网的对比分析表明,在描述FDES模糊事件时,对于同步距离为0的一组事件所造成的影响,EFPN的表达能力强于经典模糊Petri网;在对含有多个状态分量的FDES建模时,EFPN模型的规模远小于模糊有限自动机。在基于EFPN构造的系统行为模型中,运用可达状态标识图分析系统状态集,可有效地构造FDES的故障诊断器,并可据此进行系统可诊断性分析。     

基于线性动态系统稀疏编码的异常事件检测

线性动态系统模型结合稀疏编码实现异常事件检测。线性动态系统可有效地捕捉动态纹理在时间和空间的转移信息,描述视频的时空小块。然而,线性动态系统属于非欧氏空间,无法直接用传统的稀疏编码进行异常检测。基于约束凸优化公式,将相似性变换与稀疏编码结合,可实现线性动态系统稀疏编码的优化求解。实验表明,所提出的方法具有更好的性能。     

CPR1000核电站三废处理控制系统仿真测试技术应用

为实现工厂测试期间,能够最大限度地模拟核电厂三废系统的工艺设备,对三废控制系统（DCS）的组态逻辑正确性进行验证,通过结构化文本语者编写仿真测试程序,对现场的工艺设备的运行状态进行仿真模拟。同时选取对核电站硼回收系统（TEP）的1号除汽器的仿真测试,验证仿真测试程序的可行性,提出了一种低成本,高效率的测试方法。     

基于字的分布表征的汉语基本块识别

汉语的基本块识别是汉语句法语义自动分析中的重要任务之一。传统的方法大多数直接将汉语基本块识别任务转化成词层面的一个序列标注问题,采用CRF模型来处理。虽然,在许多评测中得到最好的结果,但基于词为标注单位,在实用中受限于自动分词系统以及汉语词特征的稀疏性。为此,该文给出了一种以字为标注单位,以字为原始输入层,来构建汉语的基本块识别的深层神经网络模型,并通过无监督方法,学习到字的C&W和word2vec两种分布表征,将其作为深层神经网络模型的字的表示层的初始输入参数来强化模型参数的训练。实验结果表明,使用五层神经网络模型,以[-3,3]窗口的字的word2vec分布表征,其准确率、召回率和F值分别达到80.74%,73.80%和77.12%,这比基于字的CRF高出约5%。这表明深层神经网络模型在汉语的基本块识别中是有作用的。