高瓦斯大倾角煤层综采工艺

介绍深部矿井大倾角工作面综采工艺、工作面运输机防滑、支架防倒、防滑措施。     

浅谈砂石骨料加工系统中PLC电气控制设计与应用

随着21世纪科学技术的高速发展，工程的工期缩短，对砂石骨料系统中的电气控制要求越来越高，为减少运行成本并保证设备正常、可靠、高效的运转，现结合水电四局在砂石骨料系统中PLC控制系统的应用，浅谈砂石骨料系统PLC设计与应用方案。     

基于MapReduce模型的分布式天文交叉证认*

交叉证认是实现多波段数据融合的关键技术,目前还缺乏对其分布式算法的研究。快速增长的数据规模使该问题必须要依赖分布式并行计算技术解决。提出了一种基于MapReduce分布式模型的新方法,根据Map-Reduce的要点,尽量减少了任务间的通信量,并通过合理设置划分粒度保证了效率与存储间的平衡。实验结果表明,该方法对海量数据交叉证认的效率提升明显,在大规模集群上达到了接近线性的加速比。该方法为交叉证认提供了一种快速有效的解决途径。     

自然语言处理中的深度学习:方法及应用

该文围绕特征表示和模型原理,以神经网络语言模型与词向量作为深度学习与自然语言处理结合的切入点,概述了当前主要深度神经网络的模型原理和相关应用。之后综述了当前研究人员在自然语言处理热点领域上所使用的最新深度学习方法并及所取得的成果。最后总结了深度学习方法在当前自然语言处理研究应用中所遇到的瓶颈,并对未来可能的研究重点做出展望。     

基于16S rRNA 基因的戈登氏菌演化分析

探讨19种戈登氏菌共31株间16S rRNA基因演化关系。利用16S rRNA基因序列进行相似性分析和同源性比对,并运用Neighbor-Joining法构建进化树,进行演化分析。其中13条16S rRNA基因序列来自临床分离株,其他16S rRNA基因序列来自Genbank。结果表明：13株临床分离菌株包含4株Gordonia paraffinivorans,6株Gordonia bronchialis 和3株 Gordonia sputi,临床分离株的相似性百分比为93．5％-99．7％;16S rRNA基因序列在戈登氏菌不同种间存在较为明显的差异性（2％—6．2％）,可将临床分离株鉴定到种。进化分析结果显示：戈登氏菌分为两大类群,三种临床分离株在演化上按出现的先后依次为Gordonia bronchialis、Gor-donia sputi、Gordonia paraffinivorans。所做研究可为戈登氏菌相关疾病的流行、预防、治疗和控制提供一定的参考。     

结核分枝杆菌链霉素耐药临床分离株 rrs基因突变与其耐药水平相关性研究

研究武汉地区耐链霉素（ SM）结核分枝杆菌的耐药分子机制,进一步研究阐明rrs基因突变与结核分枝杆菌耐链霉素的关系;同时探究武汉地区结核分枝杆菌“北京基因型”菌株的流行趋势,为进一步研究武汉地区耐链霉素菌株rrs基因突变与“北京基因型”的相关性奠定基础。84株结核分枝杆菌中,44株对链霉素耐药,20株耐其它药物,20株对链霉素敏感,采用PCR直接测序法分析链霉素菌株rrs基因突变情况;采用RD105缺失法鉴定84株临床分离菌株中“北京基因型”菌株。结果显示44株SM耐药菌株中,16（36．4％）株检测到rrs基因突变,其中9株1401位点A→G,6株514位点A→C突变,1株1487位点G→A突变;20株耐其它药菌株中1401位点A→G和514位点A→C突变各1株,20株敏感菌株中发现1株1029位点C→T点突变;84株临床分离菌株中有77（91．8％）株“北京基因型”菌株,7株非“北京基因型”菌株。研究表明链霉素耐药菌株rrs基因主要突变位点在514和1401位点,武汉地区“北京基因型”菌株为当地流行的结核分枝杆菌,且SM耐药菌株中突变菌株93．8％（15/16）为“北京基因型”,“北京基因型”菌株研究及其鉴定是有其科学价值的,值得我们重视。     

一种数字电视机顶盒浏览器中间件的设计

当前数字电视系统一般需要根据机顶盒方案集成不同的数字电视中间件、专用数字电视浏览器以及各种数字电视应用业务,导致运营商的集成难度较大并且成本较高.本文设计并实现了一款面向多操作系统和硬件平台的数字电视机顶盒浏览器中间件,并以浏览器中间件为支撑开发各种上层数字电视应用.     

嵌入式操作系统进程监测器的设计与实现

为避免嵌入式操作系统的进程受到恶意软件的修改破坏,提出一种适合于嵌入式操作系统的进程监测器。监测器周期性地对系统进程控制块进行检测恢复,通过设置进程检查点为系统提供恢复操作进程,并在Linux上进行实现,给出主要的数据结构和实现过程。实验结果表明,监测器的运行对系统性能影响小,能对系统进程进行有效的检测恢复。     

基于遗传算法的高考志愿填报排序问题的研究

针对高考志愿填报录取最优化、最佳匹配问题,提出了基于遗传算法搜索最优解的解决方案。该方案模拟物种自然选择和遗传进化过程,将不同考生的高考志愿按录取结果利益最大化进行排序。在可选择院校数量相同的情况下,对不同考生考试成绩的数据通过程序不断进行智能优化和迭代,志愿排序结果趋于稳定,且达到最佳匹配。其不但满足考生的实际需求,而且达到志愿填报利益最大化的目的。该方法采用涵盖985、211、普通院校的10所高校的实际数据进行测试,结果表明,遗传算法可以用来求解最优高考志愿填报排序问题,且具有很高的准确率和适应度。     

考虑环境因素的软件可靠性增长模型

软件可靠性增长模型中由于测试阶段和实际运行阶段环境的不同导致了失效强度函数的判断偏差。在Musa执行时间模型中的经典模型M-O对数泊松执行时间模型基础上,提出考虑环境因素的对数泊松模型,该模型能较好的刻画失效强度函数变化规律,并给出参数估计公式。通过对失效数据集的实验,结果表明该模型具有较好的拟合效果。