关于二次重启

二次重启是件比较闹心的事情,虽然主机只是会在第一次冷启动后间隔数秒无反应,然后突然再次启动才能顺利进入操作系统,不会影响到正常使用,但这毕竟是个非正常状态。而有的用户的二次重启现象会更麻烦,按下Power键后黑屏无响应,只有按下Reset键后才能启动电脑。     

复合型高分子自限温发热材料及元器件在汽车冷启动方面的应用

采用HDPE／CB复合型高分子自限温发热材料制备了适于在汽车上使用的自限温加热带、发热管及相应的加热器，通过实验室模拟试验，研究了加热器的电热特性。在冬季的柴油车冷启动试验表明，组合加热装置对柴油车的冷启动及正常运行非常奏效，所研制的复合型高分子自限温发热材料及元器件用于汽车领域是可行的。     

基于改进降噪自动编码器的点击率预测

点击率(CTR)预测是个性化广告和推荐系统中的一项基本任务. 针对提升点击率预测效果和处理冷启动问题, 本文中提出了一种基于改进降噪自动编码器的点击率预测模型ADVAE (ADditional Variational AutoEncoder),该模型在输入数据加入高斯随机噪声, 利用改进的降噪自动编码器生成新的嵌入特征, 然后分别进行低阶和高阶的特征交互来预测用户点击行为. 该方法可以在数据稀疏以及系统冷启动情况下, 更深层地学习特征嵌入与交叉之间的关系. 该模型关注特征域之间的交互, 动态修复低频数据的特征嵌入, 具有更强的鲁棒性. 此外, 该方法可以动态应用到其他深度学习模型, 具有更高的灵活性. 实验结果表明, 该方法在点击率预测和系统冷启动问题上的性能表现均优于现有方法.     

燃料电池发动机冷启动进气预热系统性能研究

为了分析冷启动过程中质子交换膜燃料电池发动机的空气加热系统的工作性能,采用ε-NTU方法和CFD仿真技术得到了双流程换热器内部的温度分布,研究了冷却液温度和流量对整体散热器的换热性能的影响。通过比较发现模拟值与测试数据的误差小于10%,表明仿真模型和采用多孔介质模型的研究方法的可行性。根据仿真结果,采用遗传算法得到了该系统采用的铝制散热器的冷却液的最优参数组合,研究结果为优化空气预热系统,提高散热器的冷却效率提供了指导。     

基于用户分类的隐含因子模型研究*

针对现有隐含因子模型存在的新用户和项目的冷启动问题,提出基于用户分类的隐含因子模型,将用户分类信息融入到隐含因子的矩阵分解当中,先在原评分矩阵和用户分类信息的基础上使用指示函数和数据归一化等方法构建一个分类评分矩阵,再将分类评分矩阵融入到隐含因子模型的评分预测中。通过与传统隐含因子模型等方法在多个不同隐含因子个数上的实验比较分析,实验结果表明,改进模型能够不仅能解决新用户和项目的冷启动问题,还能有效降低预测评分的均方根误差,并提高预测推荐的准确度。     

风冷金属双极板燃料电池冷启动性能研究

风冷金属双极板质子交换膜燃料电池因其结构简单,响应快等特点,广泛应用在便携式电源上,冷启动是制约风冷金属双极板燃料电池商业发展的一个重要影响因素.提出了一种在风冷金属双极板燃料电池阴极流道铺设电阻丝预热冷启动方案.结果表明:通过电阻丝加热,电池在3 min之内从-40℃升温至冰点以上.采用交叉布置方式的电热丝热量利用效率高,加密单层电热丝铺设数量以及加密端板附近的电热丝铺设层数均对电堆整体温升均匀性有重要意义.     

利用交叉推荐模型解决用户冷启动问题

用户冷启动是推荐系统的一个重要问题。传统的推荐系统使用迁移学习的方法来解决这个问题,即利用一个领域的评分信息或者标签预测另外一个领域的用户和物品评分。上述迁移学习模型通常假设两个领域没有重叠的用户和物品,与上述假设不同,很多情况下系统可以获取同一用户在不同领域的数据。针对这种数据,提出一种新的推荐系统冷启动模型—cross SVD&GBDT(CSGT),通过有效利用重叠用户的信息来解决用户冷启动问题。具体地,首先提出新模型获取用户和物品的特征,然后利用GBDT模型进行训练。实验数据表明,在豆瓣数据集中corss SVD&GBDT可以得到比传统方法性能更高、鲁棒性更强的实验结果。     

纳米分子膜能预防“冷启动”伤车

冬天在启动汽车后，老司机会“热车”几分钟再行驶，这是为了防止“冷启动”瞬间产生的“干摩擦”对发动机的损害。但将安耐驰纳米级高科技抗摩剂加入发动机内，其纳米分子会在机件表面形成一层极薄的网状膜，使机件表面的摩擦，由金属问的摩擦转化为两层光滑纳米分子膜之间的摩擦，能使摩擦系数接近于“零”，降低车辆磨损高达83．1％，能彻底解决“冷启动”伤车的问题。     

相变材料辅助的燃料电池客车冷启动特性研究

随着燃料电池在客车上的应用不断深入，其低温环境下冷启动问题逐渐凸显。为了提高燃料电池客车的启动速度，使电池更快地工作在合理的温度范围内同时降低冷启动过程的能耗，将相变材料（PCM）引入电堆冷启动系统，利用PCM可吸收电堆工作废热的特性，在冷启动时将废热放出加热电堆。基于仿真平台搭建电堆冷启动系统模型，对比分析了正温度系数热敏电阻（PTC）独立加热、PCM独立加热和PCM-PTC联合加热的温升变化和能耗特性。3种加热方式均使80 kW电堆从–20 ℃升高到10 ℃，PTC的功率为12 kW，PCM采用石蜡/膨胀石墨复合相变材料（CPCM）。在联合加热方式下，分析了PCM质量对冷启动时间、节能率和潜热利用率的影响。结果表明:PCM-PTC联合加热方式较PTC独立加热节省约33.46%能耗，启动时间缩短了37.40%，较PCM独立加热启动时间缩短了61.00%；随着PCM质量的增加，冷启动时间缩短，系统节能率增加，但是PCM的潜热利用率却在下降。PCM辅助的冷启动系统为燃料电池发动机在低温环境下快速启动和节能提供了思路。     

边信息嵌入的学术论文推荐算法研究

为了解决论文推荐领域中的数据稀疏性问题,研究人员通常会引入论文的辅助信息进行改进。然而,目前的研究大多集中于辅助信息的语义关联性,没有考虑到不同辅助信息对论文的重要性也不同。同时,在论文的网络表示领域中,随机游走的方法忽略了论文属性对论文引用关系的影响。针对这两个问题,提出了一种基于引文辅助信息嵌入的推荐方法（CERec）。首先提取论文的多种质量因素构成影响力数值,将其作为论文权重来构造影响力网络。然后将论文的影响力与引文信息结合,利用论文的多种辅助信息进行图嵌入。最后通过论文嵌入向量的余弦相似度得到推荐结果。离线实验结果表明,结合辅助信息的方法优于不结合辅助信息的方法,同时CERec相较于目前比较流行的向量表示推荐算法在召回率和NDCG上平均提高了5.054%和5.246%。