检索结果-内蒙古大学图书馆

爆破器材 2024年第2期53卷 22-28页

作者：李玉艳徐森蒋榕培李智鹏常州大学安全科学与工程学院江苏常州213164 南京理工大学化学与化工学院江苏南京210094 北京航天试验技术研究所航天绿色推进剂研究与应用北京市重点实验室北京100074

为了研究氧化亚氮基单元复合推进剂的燃烧热性能,以几种典型推进剂配方为研究对象,利用Hess定律对燃烧热进行了理论计算。采用全自动绝热量热仪(氧弹)和恒温式爆热量热仪(爆热弹)对燃烧热进行了实验,探讨了不同添加剂与容器几何尺寸对... 详细信息

为了研究氧化亚氮基单元复合推进剂的燃烧热性能,以几种典型推进剂配方为研究对象,利用Hess定律对燃烧热进行了理论计算。采用全自动绝热量热仪(氧弹)和恒温式爆热量热仪(爆热弹)对燃烧热进行了实验,探讨了不同添加剂与容器几何尺寸对部分配方燃烧热的影响规律。结果表明:相同条件下,N_(2)O/C_(2)H_(4)、N_(2)O/C_(3)H_(8)、N_(2)O/NH_(3)的燃烧热依次减小;随着CO_(2)含量的增加,N_(2)O/C_(2)H_(4)的燃烧热逐渐减小;随着C_(3)H_(8)含量的增加,爆热弹中N 2O/NH 3的燃烧热先增大、后减小,C_(3)H_(8)质量分数为3.8%时,燃烧热最大;容器几何尺寸增大,燃烧热呈增大趋势。

关键词：氧化亚氮推进剂燃烧热添加剂

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新工科背景下物联网工程课程建设探索与实践——以“物联网工程规划与设计”课程为例

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物联网技术 2023年第9期13卷 151-155,158页

作者：王甜李霄李晓芳喻振杰谢光前李曙英常州工学院计算机信息工程学院常州市软件技术研究与应用重点实验室江苏常州213032 三明学院经济与管理学院福建三明365004

从新工科建设的基本要求出发,在物联网工程一流专业建设的背景下,“物联网工程规划与设计”作为物联网专业的核心课程,对其课程教学模式的改革研究具有重要意义。以课程的特点及课程目标为基础分析课程建设的必要性,针对传统教学模式缺... 详细信息

从新工科建设的基本要求出发,在物联网工程一流专业建设的背景下,“物联网工程规划与设计”作为物联网专业的核心课程,对其课程教学模式的改革研究具有重要意义。以课程的特点及课程目标为基础分析课程建设的必要性,针对传统教学模式缺乏多元化创新、教学资源偏理论化和碎片化、缺乏与产业接轨的实践平台以及教师队伍知识结构有待完善等现状,对课程教学改革进行探索和研究;基于CDIO工程教育理念,探索“翻转课堂”与“混合式”教学设计,精心融入课程思政教学元素,形成“4+3+4”的教学模式,以虚拟仿真平台建设与本科生创新项目、竞赛模拟实验为牵引,结合产教融合、协同育人方式,全面提升学生的实践能力与创新思维,培养符合我国物联网行业发展需求的高素质创新工程科技人才。

关键词：新工科 CDIO教育模式混合教学课程思政物联网工程规划与设计教学改革

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基于元算子的深度学习框架缺陷检测方法

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计算机学报 2022年第2期45卷 240-255页

作者：谷典典石屹宁刘譞哲吴格姜海鸥赵耀帅马郓高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京100871 中国民航信息网络股份有限公司北京101318 中国民用航空局民航旅客服务智能化应用技术重点实验室北京101318 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院天津300452 北京大学人工智能研究院北京100871

在用于构建深度学习模型的深度学习框架中,算子的正确计算对于深度学习模型的正确预测至关重要.然而,已有的深度学习框架缺陷检测方法只能通过比较和推测的方式找到不同深度学习框架之间计算结果相差较大的算子,而且无法检测深度学习模... 详细信息

在用于构建深度学习模型的深度学习框架中,算子的正确计算对于深度学习模型的正确预测至关重要.然而,已有的深度学习框架缺陷检测方法只能通过比较和推测的方式找到不同深度学习框架之间计算结果相差较大的算子,而且无法检测深度学习模型在训练过程中产生的计算错误,具有很大的局限性.针对此问题,本文设计并实现了基于元算子的深度学习框架缺陷检测方法,通过将不同深度学习框架中算子的共性计算逻辑抽象为“元算子”,支持在不改变模型代码的前提下绑定元算子的具体实现,从而可以细粒度地对比同一模型使用不同深度学习框架的运算结果,进而发现缺陷.本文的方法同时支持训练过程和推断过程的缺陷检测,还可以对计算错误的定位进行验证.本文验证了元算子计算的准确性,并评估其运算性能;收集了深度学习框架中已知有错误计算的算子,并将本文方法应用在包含这些算子的深度学习模型上,验证了本文缺陷检测方法的有效性.

关键词：深度学习框架元算子缺陷检测深度学习软件测试

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基于遥感数据的常州市植被景观连通度研究

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森林与环境学报 2021年第2期41卷 188-197页

作者：王甜卢付强李祖政常州工学院计算机信息工程学院江苏常州213032 常州市软件技术研究与应用重点实验室江苏常州213032 北京林业大学生态与自然保护区学院北京100083

基于适宜分析尺度从景观格局和空间自相关两个视角,以长三角地区中心城市常州市为研究对象,利用2010和2015年两期遥感数据,对16种空间粒度序列下景观指数的粒度效应进行分析,在最佳粒度的基础上利用移动窗口法结合景观指数和空间自相关... 详细信息

基于适宜分析尺度从景观格局和空间自相关两个视角,以长三角地区中心城市常州市为研究对象,利用2010和2015年两期遥感数据,对16种空间粒度序列下景观指数的粒度效应进行分析,在最佳粒度的基础上利用移动窗口法结合景观指数和空间自相关,探讨连续植被斑块的空间分布动态,全面探索城市植被的景观格局与生态过程,及其连通度变化趋势。结果显示,各地类中耕地随粒度增加呈阶梯状的基底效应;随时间推移建设用地斑块密度减小,林地和耕地斑块形状趋于复杂;空间粒度30 m是研究区景观格局的适宜分析尺度。植被斑块的分布格局表现为,市域东北部植被低-低集聚空间自相关;而西南部植被高-高集聚自相关的分布规律;局部低-低集聚区域有向西部生态用地蔓延的趋势。从时间上看,两年植被斑块类型空间自相关Moran′s I指数分别为0.74和0.67,说明植被的连通度明显降低。因此,景观指数和空间自相关法相结合的方法框架为城市景观格局空间变化特征与连续变量的空间关联规律研究提供了有效的分析模式,得出的植被连通度变化规律可为城市规划、植被恢复与人居环境的提升提供决策依据。

关键词：常州市景观连通度局部空间自相关粒度效应归一化植被指数

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传播用户代表性特征学习的谣言检测方法

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计算机科学与探索 2022年第6期16卷 1334-1342页

作者：谢欣彤胡悦阳刘譞哲赵耀帅姜海鸥北京大学信息科学技术学院北京100871 高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学) 北京100871 中国民航信息网络股份有限公司北京101318 中国民用航空局民航旅客服务智能化应用技术重点实验室北京101318 北京大学软件与微电子学院北京102600 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院天津300452

谣言的及时发现和有效管控,是互联网+政务服务中公共舆情治理的重要组成部分。互联网和移动互联网的发展,提高了民众沟通交流的便利度,同时也加速了谣言的传播速度和广度,极大地提高了谣言的影响力和危害力,给民众的生产生活带来干扰,... 详细信息

谣言的及时发现和有效管控,是互联网+政务服务中公共舆情治理的重要组成部分。互联网和移动互联网的发展,提高了民众沟通交流的便利度,同时也加速了谣言的传播速度和广度,极大地提高了谣言的影响力和危害力,给民众的生产生活带来干扰,也严重影响社会秩序。现有的网络平台辟谣工作大多依赖于人工举报筛查,往往耗费大量的时间和精力。而利用数据挖掘、机器学习技术实现的谣言检测算法大多基于文本信息,常用于追溯性谣言检测,不适用于谣言扩散早期数据量不足的情况。首先收集最新的网络平台数据进行标注构造数据集Weibo2020,对其中用户特征分布进行统计分析并选择具有代表性的用户特征,进而提出了基于传播用户代表性特征学习的早期谣言检测方法(RPPC)。经实验验证,RPPC与同样基于传播路径的算法在同等条件下,在输入数据规模减少50%的同时,将准确率提高了2.57个百分点。此外,该方法能对5 min内发布的消息进行检测,快速发现互联网内容中的疑似谣言且准确率达到近80%。因此可以认为提出的方法在现有的数据集中有较好的表现,能够在一定程度上辅助政府部门的舆情治理工作,从而提高政务服务的时效及质量。

关键词：谣言检测机器学习特征分析传播路径互联网+政务服务舆情治理

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求解Kuramoto-Sivashinsky方程的有限体积二次元方法

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常州工学院学报 2020年第1期33卷 25-31页

作者：卢付强史永王甜余晓栋常州工学院计算机信息工程学院江苏常州213032 常州市软件技术研究与应用重点实验室江苏常州213032

Kuramoto-Sivashinsky方程是一个非线性四阶偏微分方程,常被用于反应扩散系统的动力过程建模。在文章中,首先引入一个新变量,将方程转化为一个低阶的方程组,然后采用有限体积二次元方法对其空间变量进行离散近似,时间积分采用显式2阶Run... 详细信息

Kuramoto-Sivashinsky方程是一个非线性四阶偏微分方程,常被用于反应扩散系统的动力过程建模。在文章中,首先引入一个新变量,将方程转化为一个低阶的方程组,然后采用有限体积二次元方法对其空间变量进行离散近似,时间积分采用显式2阶Runge-Kutta格式,在数值实验中采用所提出的方法分别对激波解以及混沌现象进行数值模拟。结果表明提出的有限体积元方法能够对以上各种现象进行有效模拟。

关键词： Kuramoto-Sivashinsky方程数值近似有限体积二次元方法 Runge-Kutta格式

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网络隐蔽信道关键技术研究综述

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软件学报 2019年第8期30卷 2470-2490页

作者：李彦峰丁丽萍吴敬征崔强刘雪花关贝王永吉中国科学院软件研究所并行软件与计算科学实验室北京100190 中国科学院大学北京100049 广州中国科学院软件应用技术研究所电子数据取证实验室广东广州511458 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190 中国科学院软件研究所智能软件研究中心北京100190 中国科学院软件研究所互联网软件技术实验室北京100190 中国科学院软件研究所协同创新中心北京100190

网络隐蔽信道是在网络环境下违反通信限制规则进行隐蔽信息传输的信息通道,为网络信息安全带来了新的挑战,也为数据传输的安全性和隐私性带来了新的研究方向.首先介绍了网络隐蔽信道的定义、分类、能力维度等基本概念;进而从码元设计、... 详细信息

网络隐蔽信道是在网络环境下违反通信限制规则进行隐蔽信息传输的信息通道,为网络信息安全带来了新的挑战,也为数据传输的安全性和隐私性带来了新的研究方向.首先介绍了网络隐蔽信道的定义、分类、能力维度等基本概念;进而从码元设计、信息编码和信道优化这3个方面归纳分析了存储型和时间型两类网络隐蔽信道的构建技术,从隐蔽性、鲁棒性和传输效率这3个方面总结了网络隐蔽信道评估方法,从消除、限制、检测这3个方面梳理了网络隐蔽信道的对抗技术;最后,对未来的研究方向进行了展望.

关键词：网络隐蔽信道信息隐藏网络隐蔽信道构建网络隐蔽信道对抗

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Smith-Waterman算法优化改进与Spark并行化研究

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内蒙古农业大学学报（自然科学版） 2019年第5期40卷 76-85页

作者：李雷孝刘燕凤高静内蒙古工业大学数据科学与应用学院呼和浩特010080 内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心呼和浩特010080 内蒙古农业大学计算机与信息工程学院呼和浩特010018 内蒙古自治区农牧业大数据研究与应用重点实验室呼和浩特010018

Smith-Waterman算法是1种精确度最高、广泛应用于文本搜索的生物学序列比对算法。在对Smith-Waterman算法深入研究的基础上,从减少计算任务量和降低计算复杂度两个方面对算法进行优化改进,将优化改进算法基于Spark平台进行算法并行化设... 详细信息

Smith-Waterman算法是1种精确度最高、广泛应用于文本搜索的生物学序列比对算法。在对Smith-Waterman算法深入研究的基础上,从减少计算任务量和降低计算复杂度两个方面对算法进行优化改进,将优化改进算法基于Spark平台进行算法并行化设计,并通过准确性测试、算法运行速度测试、算法速度比较测试、算法可扩展性测试等实验分析优化改进算法和并行化算法的性能。实验结果表明:优化改进和并行化后的算法在保证准确性的前提下,极大地提高了算法运行速度和可扩展性。

关键词：基因序列比对 Smith-Waterman算法优化改进 Spark并行化

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数据驱动的三维服装快速建模

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软件学报 2016年第10期27卷 2574-2586页

作者：刘骊王若梅罗笑南付晓东刘利军云南省计算机技术应用重点实验室(昆明理工大学信息工程与自动化学院) 云南昆明650500 中山大学国家数字家庭工程技术研究中心广东广州510006 多媒体与智能软件技术北京市重点实验室(北京工业大学城市交通学院) 北京100124

提出一种数据驱动的三维服装快速建模方法,可以从样本中快速生成新的三维服装模型.首先,输入三维服装模型集,通过形状款式分析,对三维服装进行语义分割.其次,将分割后的三维服装部件模型聚类为四大类(上身、下身、袖子、配件),构成三维... 详细信息

提出一种数据驱动的三维服装快速建模方法,可以从样本中快速生成新的三维服装模型.首先,输入三维服装模型集,通过形状款式分析,对三维服装进行语义分割.其次,将分割后的三维服装部件模型聚类为四大类(上身、下身、袖子、配件),构成三维服装部件库.然后,以服装部件模型的面积和边界周长比例为几何形状特征,定义度量服装部件重新组合的款式描述算子.最后,对三维服装部件模型聚类后的源模型进行优化,并通过自然拼接输出新的三维服装.实验结果表明,该方法提高了三维服装建模的效率,能较好地满足目前大规模三维服装数量的需求.

关键词：三维服装建模形状分析语义分割几何造型数据驱动

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基于文本语义和表情倾向的微博情感分析方法

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南京理工大学学报 2014年第6期38卷 733-738,749页

作者：王文王树锋李洪华常州工学院计算机信息工程学院江苏常州213002 常州工学院常州市软件技术研究与应用重点实验室江苏常州213002

针对基于机器学习的中文微博情感分析方法存在处理过程复杂、判断准确率低等问题,该文提出了一种新的情感分析方法。将微博爬虫和Web应用程序编程接口(API)相结合,对动态微博数据进行收集和预处理。基于NTUSD和How Net中文情感词典的微... 详细信息

针对基于机器学习的中文微博情感分析方法存在处理过程复杂、判断准确率低等问题,该文提出了一种新的情感分析方法。将微博爬虫和Web应用程序编程接口(API)相结合,对动态微博数据进行收集和预处理。基于NTUSD和How Net中文情感词典的微博情感词的抽取和分类,计算词语语义相似度和倾向性。综合考虑表情、文本情感倾向的加权和正面情感增强等因素。实验结果表明:表情情感倾向对微博情感倾向起着重要作用;在表情和文本情感倾向比值固定的情况下,调整因素和中性区间的选择会对情感倾向判断准确率产生影响;通过与基于How Net语义相似度的计算模型比较,该文方法使得情感倾向判断准确率提高约5%。

关键词：文本语义表情倾向微博情感分析机器学习微博爬虫应用程序编程接口情感词典语义相似度

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