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991.
制备了HDI(1,6-己二异氰酸酯)型聚酯聚氨酯/聚(甲基丙烯酸甲酯-甲基丙烯酸-β羟乙酯)(HDI-PU/P(MMA-HEMA))互穿网络胶粘剂,研究了接枝剂甲基丙烯酸-β羟乙酯(HEMA)用量对其形态、性能与分子结构的影响。结果表明,接枝剂HEMA可使分散相接枝到连续相中形成复合网络,从而改善其界面的相容性,提高其胶液粘度和初粘力,并可广泛作为制鞋工业用胶。 相似文献
992.
如何高效快速地应对网络中的故障是设计路由协议的基本要求和主要任务。由于动态路由协议在应对网络中的故障时,在协议动态收敛的过程中将会有大量的报文被丢弃。因此,目前路由器厂商普遍采用路由保护方法来克服网络故障,在众多的路由保护方法中,DC(downstream criterion)规则是一种被普遍认可的方法。然而,已有的实现 DC规则算法的时间复杂度普遍较高,并且复杂度随着网络节点平均度的增加而迅速增加。为了应对上述问题,提出一种线性时间复杂度的高效路由保护方案ERPLR(an efficient routing protection method with linear time complexity),该方法首先提出了备份下一跳计算规则,然后在已有最短路径树的基础上,根据备份下一跳计算规则为所有的源目的节点对计算备份下一跳。在计算备份下一跳的过程中,每个节点和其邻居最多被访问一次,因此ERPLR的时间复杂度为O(V+E)。实验结果表明,与已有的实现DC规则相比较,ERPLR在故障保护率和路径拉伸度两个度量指标结果相似的情况下,在真实网络拓扑和模拟拓扑中,ERPLR分别降低了大约74.93%和78.91%的计算开销,该方法可以极大地降低DC规则的计算开销。 相似文献
993.
车联网在生活中扮演着越来越重要的角色,它可以有效地防止交通拥堵从而减少交通事故。然而,在车联网中总是有非法车辆试图接入车联网并发布虚假消息。此外,现有方案多数存在计算效率低下的问题。针对上述存在的问题进行了研究,提出了一种车联网中基于雾计算和多TA的条件隐私保护认证方案。在保护车辆用户身份的条件下实现了车辆、雾节点、TA三者之间的身份认证,且在车辆追踪阶段可以还原车辆用户的真实身份,从而实现条件隐私保护。雾计算的使用降低了方案的计算和通信开销,同时多TA模型的使用也解决了单TA单点故障的问题。安全性证明和性能分析的结果表明该方案是安全且高效的。最后对当前方案进行了总结以及对未来研究作出了展望。 相似文献
994.
现有基于会话的推荐算法主要通过挖掘单个目标会话的项目转换关系进行推荐,对来自其他不同会话中项目之间的复杂转换信息考虑较少。为此,提出一种融合全局和近邻协同信息的会话推荐算法SFGN-GNN,同时考虑来自全局与近邻会话的协同信息,以充分挖掘用户偏好。通过学习会话表示来表达用户偏好,先按目标会话与近邻会话的成对项目转移关系构建近邻图,依据所有会话中的成对项目转移关系构建全局图,再利用图神经网络获取目标会话节点近邻级和全局级的项目表示,采用融合门融合得到会话级项目表示,并在其中嵌入项目在目标会话中的位置信息和时间信息,然后通过软注意力机制得到最终的会话表示,最后经过softmax函数预测下一个可能交互的项目。在两个数据集上的实验验证了SFGN-GNN算法有效性。 相似文献
995.
Contrastive Meta-learning on Heterogeneous Information Networks for Cold-start Recommendation
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Yang Fang Zhen Tan Ziyang Chen Weidong Xiao Lingling Zhang Feng Tian 《International Journal of Software and Informatics》2023,13(4):469-488
In recommender systems, the cold-start issue is challenging due to the lack of interactions between users or items. Such an issue can be alleviated via data-level and model-level strategies. Traditional data-level methods employ auxiliary information like feature information to enhance the learning of user and item embeddings. Recently, Heterogeneous Information Networks (HINs) have been incorporated into the recommender system as they provide more fruitful auxiliary information and meaningful semantics. However, these models are unable to capture the structural and semantic information comprehensively and neglect the unlabeled information of HINs during training. Model-level methods propose to apply the meta-learning framework which naturally fits into the cold-start issue, as it learns the prior knowledge from similar tasks and adapts to new tasks quickly with few labeled samples. Therefore, we propose a contrastive meta-learning framework on HINs named CM-HIN, which addresses the cold-start issue at both data level and model level. In particular, we explore meta-path and network schema views to describe the higher-order and local structural information of HINs. Within meta-path and network schema views, contrastive learning is adopted to mine the unlabeled information of HINs and incorporate these two views. Extensive experiments on three benchmark datasets demonstrate that CM-HIN outperforms all state-of-the-art baselines in three cold-start scenarios. 相似文献
996.
997.
采用原子转移自由基聚合(ATRP)法合成了聚(苯乙烯一甲基丙烯酸甲酯)[P(St—MMA)],采用两步法制备了SBS/P(St—MMA)热塑性互穿聚合物网络(TIPN)。在双螺杆挤出机上通过熔融挤出方法对SBS/P(St—MMA)直接进行水解,制备了含有离子键的SBS/P(St—MMA)TIPN。离子化后TIPN的拉伸强度明显增加,在离子化程度为25%时达到最大,断裂伸长率明显下降。TIPN的中PB和PS嵌段的Tg均明显增加,PS嵌段增加更加明显,提高20℃;弹性模量E’均明显提高。 相似文献
998.
999.
1000.