字母表与算法

正出版:The MIT Press,2010出版于2010年的《字母表与算法》是一本论述结构近乎对称的书。它以手工艺为开篇,指出由于人手运动的属性,哪怕由同一个人连续做出的制品都不尽相同。同样的,即便是同一个人的手书签名也只能被称为相似,而无法称其为"完全相同"(identical)。到了机械加工时代,无论是浇筑、翻模、冲压,但凡出自于同一个模具(matrix)的印记都是相     

新型计量斗在锰粉料制块配料中的改进应用

锰粉料制块是解决铁合金冶炼精料入炉的主要途径之一,生产过程中为解决锰粉料粘附计量斗的问题,介绍了一种新型计量斗,阐述他的结构特点和工作原理,实施改进后下料流畅,降低了劳动强度,提高了生产效率。     

含重金属离子废水治理技术的研究进展

介绍了含重金属离子废水的主要来源以及其相应危害,基于含重金属离子废水治理技术的发展现状,对含重金属离子废水的处理策略进行了阐述。     

基于注意力机制与文本信息的用户关系抽取

随着社交媒体的发展,用户之间的关系网络对于社交媒体的分析有很大的帮助。因此,该文主要研究用户好友关系检测。以往的关于用户好友关系抽取的研究主要基于社交媒体上的结构化信息,比如其他好友关系,用户的不同属性等。但是,很多时候用户本身并没有大量的好友信息存在,同时也不一定有很多确定的属性。因此,我们希望基于用户发表的文本信息来对用户关系进行预测。不同于以往的潜在好友推荐算法,该文提出了一种基于注意力机制以及长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的好友关系预测模型,将好友之间的评论分开处理,通过分析用户之间的评论来判断是否具备一定的好友关系。该模型将好友双方信息拼接后的结果作为输入,并将注意力机制应用于LSTM的输出。实验表明,用户之间的评论对于好友关系预测确实有较大的实际意义,该文提出的模型较之于多个基准系统的效果,取得了明显的提升。在不加入任何其它非文本特征的情况下,实验结果的准确率达到了77%。     

一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法

如何在海量不确定数据集中提高频繁模式挖掘性能是目前研究的热点.传统算法大多是以期望、概率或者权重等单一指标为数据项集支持度，在大数据背景下，同时考虑概率和权重支持度的算法难以兼顾其执行效率.为此，本文提出一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法（UWEFP），首先，为了同时兼顾数据项的概率和权重，计算一项集的最大概率权重值并进行剪枝；然后，为了减少对数据集的多次扫描，结合Spark框架的优点，设计了一种具有FP-tree特征的新颖的UWEFP-tree结构进行模式树的构建及挖掘；最后在Spark环境下，以UCI数据集进行实验验证.实验结果表明本文的方法在保证挖掘结果的同时，提高了效率.     

河南黄河防汛信息服务系统开发及应用

在防汛信息化建设中,建立统一的信息服务系统十分必要.从黄河河南段实际出发,按照国家有关标准建立的防汛信息服务系统已在实际工作中发挥了很大作用.     

无线电遥控多路开关系统的设计

文章介绍了一种应用新型射频收发模块对,并结合编译码芯片组设计无线电遥控多路开关系统的方法。在该方法中详细阐述了无线电遥控开关系统的组成结构和工作原理。其中,在发射电路中我们采用二极管组合逻辑开关阵列实现对开关按键编址,从而对受控电路进行选择控制,明显降低了系统成本;在接收控制电路中引入单片机,通过充分利用其软、硬件资源,使系统具有优异的可扩展性、可升级性和操作方便等特点。     

高酸原油脱酸工艺技术研究

介绍了一种原油脱酸工艺方法。研究了温度、时间对高酸原油脱酸的影响,脱酸温度大于 260℃,脱酸反应较快。分析了高酸原油脱酸前后馏分酸值的变化,脱酸反应对130℃以上各馏分酸值降低都较多,180℃以上馏分脱酸率在80％以上。