检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2022年第6期59卷 1370-1387页

作者：郑炜唐辉陈翔张满青夏鑫西北工业大学软件学院西安710072 南通大学信息科学技术学院江苏南通226019 信息安全国家重点实验室(中国科学院信息工程研究所) 北京100093 蒙纳士大学信息技术学院澳大利亚墨尔本3800 空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室(西北工业大学) 西安710072 大数据存储与管理工业和信息化部重点实验室(西北工业大学) 西安710072

安卓移动应用兼容性故障是指应用程序在不同的环境或内部状态发生变化时,实际结果与预期结果不相符合而导致的一类软件缺陷.安卓平台的高度开源的特性,使得安卓平台下移动应用的兼容性故障频繁发生.这类软件故障在最严重的时候,甚至可... 详细信息

安卓移动应用兼容性故障是指应用程序在不同的环境或内部状态发生变化时,实际结果与预期结果不相符合而导致的一类软件缺陷.安卓平台的高度开源的特性,使得安卓平台下移动应用的兼容性故障频繁发生.这类软件故障在最严重的时候,甚至可以导致程序崩溃,程序崩溃一方面会影响到用户体验,另一方面因其突发性也会对用户带来难以估量的损失.因不同设备型号和安卓操作系统版本所组成的大量组合,使得开发人员无法对其应用程序进行充分的测试.在安卓生态系统碎片化异常严重的开发背景下,如何有效地应对兼容性问题成为当前软件质量保障领域的一个热门研究问题.从安卓移动应用兼容性故障的分析、检测、定位和修复3个方面出发,简要介绍了安卓移动应用兼容性故障的发展历程及该领域所面临的主要挑战,并回顾和总结了近些年来该综述主题的实践探索和理论成果.最后,对该领域的未来工作进行了展望,以期为兼容性测试研究人员提供有价值的参考.

关键词：安卓移动应用兼容性测试碎片化软件故障故障定位故障检测故障修复

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多元复合稀土钨电极与钍钨电极的生态设计实践

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材料导报 2024年

作者：杨坤陈文娟杨建参高峰龚先政刘宇孙博学中国汽车工程研究院股份有限公司北京工业大学材料科学与工程学院工业大数据应用技术国家工程实验室

钨电极材料作为机械、核电、航空航天等行业不可或缺的功能材料，被应用于钨极氩弧焊、等离子切割等工艺技术中，钨电极市场中稀土钨电极占据近50%的份额，其中以多元复合稀土钨电极为主，另外，具有放射性的钍钨电极仍然占据一定份额... 详细信息

钨电极材料作为机械、核电、航空航天等行业不可或缺的功能材料，被应用于钨极氩弧焊、等离子切割等工艺技术中，钨电极市场中稀土钨电极占据近50%的份额，其中以多元复合稀土钨电极为主，另外，具有放射性的钍钨电极仍然占据一定份额。多元复合稀土钨电极虽能够满足焊接行业对电极的性能要求，避免钍钨电极的放射性污染，然而生产过程需要消耗宝贵的稀土战略资源，因此有必要从生态设计的角度出发衡量二者的综合优越性。本文基于生命周期评价（Life Cycle Assessment，LCA）思想，从资源-环境-性能3个因素对钨电极材料产品进行生态设计，建立了基于资源-环境-性能多因素综合决策方法模型和基于模糊矩阵理论的钨电极生态设计多指标评价模型，应用于多元复合稀土钨电极和钍钨电极的生态设计中。研究结果显示，多元复合稀土钨电极的轧制工艺路线在资源、环境和性能指标上均是优于钍钨电极的，其环境负荷较钍钨电极旋锻工艺路线降低了约37.84%；在生产阶段的资源耗竭性上，相比于钍钨电极旋锻工艺路线的资源影响潜值降低67.40%；对焊接应用需求的满足程度是优于钍钨电极，且综合性能指标比钍钨电极高出约35.50%；综合考虑基于不同生态设计方法与设计因素，针对钨极氩弧焊焊接应用领域，多元复合稀土钨电极的生态实施效果优于钍钨电极。

关键词：多元复合稀土钨电极钍钨电极生态设计生命周期评价

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基于支持向量机算法的含油沉积物识别研究

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海洋科学进展 2024年

作者：李新放曹金凤李建伟崔菁菁苏天赟自然资源部第一海洋研究所海洋数据与信息中心空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室青岛理工大学机械与汽车工程学院中海油能源发展股份有限公司安全环保分公司

侧扫声呐图像是含油沉积物识别的主要数据源，通过分析含油沉积物在声呐图像的回波特征，基于特征进行分类和定位，从而识别油污染区域。图像特征的选择、提取和分类是此类算法的关键。本文基于高频侧扫声呐图像和专家标记信息，对图像... 详细信息

侧扫声呐图像是含油沉积物识别的主要数据源，通过分析含油沉积物在声呐图像的回波特征，基于特征进行分类和定位，从而识别油污染区域。图像特征的选择、提取和分类是此类算法的关键。本文基于高频侧扫声呐图像和专家标记信息，对图像的统计特征、频谱特征和灰度特征等进行分析，构建图像特征向量库，然后利用不同特征组合，采用支持向量机算法构建含油沉积物识别模型，并分析对比不同特征向量组合下的算法精度。实验结果表明基于灰度特征的SVM(Support Vector Machine)算法能够识别图像中含油沉积物正确率在88%以上，本文提出的算法在含油沉积物识别中具有较高的准确率及实用性，为海洋溢油应急提供有效的数据服务和决策支持。

关键词：支持向量机含油沉积物声呐图像特征组合

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材料绿色制造实践教学模式探索

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教育教学论坛 2023年第11期 5-8页

作者：刘宇高峰孙博学李小青北京工业大学材料与制造学部北京100124 北京工业大学工业大数据应用技术国家工程实验室北京100124

绿色制造是我国生态文明建设与工业转型升级的必经之路。针对当前对材料绿色制造人才培养的迫切需求,系统梳理制造企业进行绿色产品研发、绿色工艺改进、节能减排潜力评价的标准流程与关键环节,设计融合材料生态设计、清洁生产技术优选... 详细信息

绿色制造是我国生态文明建设与工业转型升级的必经之路。针对当前对材料绿色制造人才培养的迫切需求,系统梳理制造企业进行绿色产品研发、绿色工艺改进、节能减排潜力评价的标准流程与关键环节,设计融合材料生态设计、清洁生产技术优选、绿色产品评估认证等绿色制造全流程一体化的实践教学方案,整合先进企业的实际研发经验与管理运行数据,建立集成综合教学方案、教学案例库与专业软件的绿色制造实践平台,探索产学融合、实践创新的新工科教学模式。

关键词：绿色制造实践教学生命周期工程

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基于情感知识的双通道图卷积网络的方面级情感分析

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计算机科学 2023年第5期50卷 230-237页

作者：阳影张凡李天瑞西南交通大学计算机与人工智能学院成都611756 四川省制造业产业链协同与信息化支撑技术重点实验室成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756

方面级情感分析是一项细粒度情感分析任务,其目标是对句子中给定的方面词进行情感极性分类。当前的情感分类模型大多在依存句法树上构建图神经网络,从依存句法树上学习方面词与上下文之间的信息,缺乏对句子中情感知识的挖掘。针对这个问... 详细信息

方面级情感分析是一项细粒度情感分析任务,其目标是对句子中给定的方面词进行情感极性分类。当前的情感分类模型大多在依存句法树上构建图神经网络,从依存句法树上学习方面词与上下文之间的信息,缺乏对句子中情感知识的挖掘。针对这个问题,文中提出了一种基于情感知识的双通道图卷积网络的情感分类模型(Dual-channel Graph Convolutional Network with Sentiment Knowledge,SKDGCN)。该模型由情感增强的依存图卷积网络(Sentiment-enhanced Dependency Graph Convolutional Network,SDGCN)和注意力图卷积网络(Attention Graph Convolutional Network,AGCN)组成,两个图卷积网络分别学习方面词与上下文词的句法依赖关系和语义关系。具体地,SDGCN在句法依存树上融合SenticNet中的情感知识以增强句子的依赖关系,使得模型既考虑了上下文词与方面词的句法关系,也考虑了上下文中意见词与方面词的情感信息;AGCN使用注意力机制学习方面词与句子中上下文的语义相关性;最后使两个图卷积网络交互学习各自的信息进行情感分类。实验结果表明,该模型在多个公开数据集上表现优异,并通过消融实验验证了各个模块的有效性。

关键词：方面级情感分析情感知识依存关系图卷积网络注意力机制

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基于级联注意力与点监督机制的考场目标检测模型

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软件学报 2022年第7期33卷 2633-2645页

作者：田卓钰马苗杨楷芳陕西师范大学计算机科学学院陕西西安710119 现代教学技术教育部重点实验室(陕西师范大学) 陕西西安710062 空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室陕西西安710129

智慧考场是智慧校园的重要组成部分,准确、快速地检测考场中的学生状态,是智慧考场应用的基本任务和关键环节.标准化考场中的考生分布相对密集且成像尺寸差异较大,而现有目标检测算法未充分考虑真实考场的环境特征,很难精确、实时地检... 详细信息

智慧考场是智慧校园的重要组成部分,准确、快速地检测考场中的学生状态,是智慧考场应用的基本任务和关键环节.标准化考场中的考生分布相对密集且成像尺寸差异较大,而现有目标检测算法未充分考虑真实考场的环境特征,很难精确、实时地检测出考生目标,加之大部分目标检测算法需对不同目标手工设计先验锚框,模型部署范围受限.针对以上问题,提出一种高效的无锚框全卷积目标检测模型.该模型采用全卷积网络对输入图像进行逐像素预测,在可能存在目标的区域回归其包围框.在该模型中,设计了基于级联注意力的特征增强模块,通过逐级细化修正特征增强特征图的判别性,有效地提高考生目标识别精度;另一方面,针对真实考场中大量交叠目标检测问题,提出了点监督机制,以进一步提升交叠多目标的识别效果;最后,在构建的标准化考场检测专用数据集上,对所提模型进行验证.实验结果表明,与当前最先进的目标检测模型相比,针对真实复杂的考场环境特征提出的基于级联注意力和点监督机制的全卷积目标检测模型的m AP指标为92.9%,检测速度为22.1 f/s,泛化能力突出,综合效果最优.

关键词：目标检测智慧考场无锚框方法注意力机制点监督机制

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初始微观结构缺陷和断裂的温度依赖及相关性

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无机化学学报 2023年第6期39卷 1193-1207页

作者：赵健伟沈坤燕于晓辉侯进嘉兴学院浙江省纱线材料成形与复合加工技术研究重点实验室嘉兴314001 西南交通大学计算机与人工智能学院成都611756 西南交通大学信息科学与技术学院智能感知智慧运维实验室成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756

纳米线(NW)结构内的微观结构缺陷对NW的机械性能存在一定的影响。NW断裂位置的预测关系着纳米器件应用的寿命,进而引起了人们的广泛关注。在本工作中,基于统计分析,分别研究了单晶铜纳米线(Cu NW)拉伸过程中出现的断裂位置以及在应力屈... 详细信息

纳米线(NW)结构内的微观结构缺陷对NW的机械性能存在一定的影响。NW断裂位置的预测关系着纳米器件应用的寿命,进而引起了人们的广泛关注。在本工作中,基于统计分析,分别研究了单晶铜纳米线(Cu NW)拉伸过程中出现的断裂位置以及在应力屈服点处产生的初始微观结构缺陷(初始缺陷)的位置对温度的依赖性,进一步探究了两者之间的联系。利用分子动力学(MD)模拟了单晶Cu NW在20~300 K的温度范围内的拉伸状态,共包含6个体系,各温度体系包含300个独立的样本。基于机器学习,采用density-based spatial clustering of applications with noise(DBSCAN)算法,将hexagonal close-packed(hcp)原子划分为各个初始缺陷以进一步确定其位置。统计结果显示,当温度低于50 K时,初始缺陷的位置集中在NW的两端。随着模拟温度的上升,MD模拟结果展现了单晶Cu NW的拉伸过程中的杨氏模量、平均屈服应力、平均势能等机械性能对温度的依赖性。温度的升高进一步促使了更多初始缺陷的产生,并使得初始缺陷的位置由统计分布的两端向中间平均化。与初始缺陷相比,各温度下的断裂位置集中在两端。统计结果表明,模拟的温度范围对NW的断裂位置无明显影响,但对初始缺陷的产生具有明显影响。当温度低于100 K时,初始缺陷的位置分布与断裂位置分布呈现了一致性。由于两者具有不同的温度依赖,其差异随着温度的上升逐渐显现。对不同温度下的微观结构形变行为观察发现,断裂失效明显受到NW两端的表面效应和阻挡效应的影响。最终的断裂位置受塑性形变中后期的影响,与应力屈服区产生的初始缺陷无直接联系。

关键词：纳米线初始微观结构缺陷断裂失效分子动力学统计分析机械性能

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多元复合稀土钨电极和钍钨电极生命周期评价

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中国钨业 2022年第4期37卷 37-45页

作者：杨坤陈文娟杨建参高峰龚先政刘宇孙博学北京工业大学材料与制造学部北京100124 工业大数据应用技术国家工程实验室北京100124

多元复合稀土钨电极作为替代钍钨电极的无辐射钨电极材料,其应用受到社会的广泛关注,但二者生产过程的环境影响并未开展定量评价。研究采用生命周期评价(LCA)的方法对多元复合稀土钨电极和钍钨电极从“摇篮”到“大门”的资源能源消耗... 详细信息

多元复合稀土钨电极作为替代钍钨电极的无辐射钨电极材料,其应用受到社会的广泛关注,但二者生产过程的环境影响并未开展定量评价。研究采用生命周期评价(LCA)的方法对多元复合稀土钨电极和钍钨电极从“摇篮”到“大门”的资源能源消耗和污染物排放进行研究,功能单位定义为分别生产1 t直径2.4 mm多元复合稀土钨电极和钍钨电极。结果表明,两种钨电极的环境热点均为上游原料阶段钨粉和氧化钨,分别占总环境影响的78.56%和55.15%;在工艺链中环境热点为烧结工艺,分别占总环境影响的9.50%和32.30%。两种钨电极的环境影响比较结果显示,相比于钍钨电极,多元复合稀土钨电极可降低35.81%的总环境影响,具有环境优势。对两种钨电极资源消耗、能源消耗和温室气体排放3类环境影响类型贡献结构进行分析,结果显示上游原料对这3类指标贡献较为突出。

关键词：多元复合稀土钨电极钍钨电极温室气体资源能源生命周期评价

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成渝经济圈铁路客运网络结构特征演变及网络效应研究

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铁道标准设计 2024年第6期68卷 12-19,30页

作者：徐进陈虎曹炜威西南交通大学经济管理学院成都610031 综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都610031 服务科学与创新四川省重点实验室成都610031 中国民用航空飞行学院民航飞行技术与飞行安全重点实验室四川广汉618307 中国科学院成都计算机应用研究所成都610029

分析成渝经济圈铁路客运网络的空间联系和结构特征演变对未来铁路网络建设和布局优化有着重要意义。基于46863617条铁路客运数据构建2015—2017年成渝经济圈铁路客运网络,采用GIS空间分析方法和网络分析方法对连续时序下铁路客运联系时... 详细信息

分析成渝经济圈铁路客运网络的空间联系和结构特征演变对未来铁路网络建设和布局优化有着重要意义。基于46863617条铁路客运数据构建2015—2017年成渝经济圈铁路客运网络,采用GIS空间分析方法和网络分析方法对连续时序下铁路客运联系时空演变、网络结构特征演变以及网络结构对经济和人口的影响效应展开分析。结果表明,成渝经济圈铁路客运联系极化现象明显,客运流量主要集中在成都,其次是绵阳、重庆主城区和德阳,其余城市占据不到20%的客运流量;成渝经济圈铁路客运网络密度逐年上升,但仍处在较低水平;铁路客运网络具有较低的平均路径长度和较高的平均聚类系数,客运网路呈现小世界特性;成都和重庆主城区的度数中心性和中间中心性远超其余城市;成渝经济圈铁路客运的通达性很大程度上是由于成都和重庆主城区的中介作用,大多数城市之间不存在铁路客运联系;度数中心性、接近中心性和中间中心性对GDP的影响为正,且通过了1%的显著性水平检验;度数中心性和中间中心性对人口的影响为负,分别通过了5%、10%的显著性水平检验,处于中心地位的城市不利于人口常住。

关键词：铁路客运网络结构特征演变网络效应 GIS空间分析社会网络分析

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基于WBS-RBS和IFWA算子的中欧班列多式联运安全风险评估

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中国安全科学学报 2022年第6期32卷 200-206页

作者：法慧妍帅斌吕敏黄文成西南交通大学交通运输与物流学院四川成都611756 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都611756 综合交通大数据应用技术国家工程实验室四川成都611756

为保障中欧班列多式联运安全,首先选取工作分解结构-风险分解结构(WBS-RBS)法识别中欧班列多式联运全过程中的风险;其次,基于直觉模糊语言集改进传统WBS-RBS中的风险矩阵赋值算法,建立WBS-RBS直觉模糊风险矩阵;然后基于得分函数,结合投... 详细信息

为保障中欧班列多式联运安全,首先选取工作分解结构-风险分解结构(WBS-RBS)法识别中欧班列多式联运全过程中的风险;其次,基于直觉模糊语言集改进传统WBS-RBS中的风险矩阵赋值算法,建立WBS-RBS直觉模糊风险矩阵;然后基于得分函数,结合投影法,融合专家信息,选取直觉模糊加权算术平均(IFWA)算子计算各类风险大小,并对其进行排序;最后,选取“郑州-阿拉山口-阿克套港-巴库港-斯图加特”线路进行案例分析,并从国际沟通、作业管理、技术操作、信息衔接等方面提出保障中欧班列多式联运安全运输的策略与建议。结果表明:阿拉山口口岸站进行票务交接时信息沟通程度、清关作业管理水平及斯图加特站进行基础作业时的社会秩序等是运输环节中较为明显的风险因素。

关键词：工作分解结构-风险分结解结构法(WBS-RBS) 直觉模糊加权算术平均(IFWA)算子中欧班列多式联运安全风险评估直觉模糊数投影法

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