摘要：为提高数字图书馆的资源整合以及对图像的分析能力,介绍了一种基于内容的图像检索方法,该方法基于特征包(Bagoffeatures)方法,提取图像的SURF特征作为视觉单词,之后运用建立视觉字典,通过直方图表示图像特征,最终实现图像的检索,实践表明该系统具有良好的运算效率以及检索精度,并且充分考虑到图像的光照、透视、图像尺寸大小等因素,可以促进与改进图书馆的工作流程,也可以根据工作需求进行对应的技术改进,适合在数字图书馆进行进一步推广。

摘要：正交圆轨道星座结合极轨道星座和赤道轨道星座来实现全球连续覆盖,在一定程度上改善了纯粹极轨道星座在中低纬度的覆盖性能。但传统正交圆轨道星座设计方法是以纬度线来划分极轨道星座和赤道轨道星座所需覆盖的范围,是一种较为粗略的覆盖区域划分方法,未能充分利用两种星座的几何性质。对此,根据极轨星座卫星的运动特性和覆盖特性,分析其在不满足连续覆盖要求的区域中所产生覆盖空隙的特点,并结合赤道轨道星座卫星的特点,提出一种正交圆轨道星座设计方法,通过解析法确定赤道卫星的最小对地覆盖半宽度角参数。给出具有代表性的星座方案与传统正交圆轨道星座设计方法进行对比,并通过STK仿真实验验证了该方法的有效性。

摘要：代表作是评价学者学术水平的重要依据,探究学者在代表作抽选时的影响因素,对学者学术水平的展示和代表作制度的实施具有重要意义。文章结合代表作特点,以管理学、法学和图书馆、情报与文献学等3个社会科学学科的学者作为研究对象,归纳学者在代表作抽选过程中的影响因素并设计李克特五级量表,通过在因子分析中提取特征值大于1的主要因素,采用最大方差旋转法归纳修正后的因素,最终构建代表作抽选的多元回归模型。研究发现:代表作的学术属性、新颖属性、社会属性、时间属性、传承属性等5种因素是影响社科学者代表作抽选的主要因素,不同学科学者在代表作抽选时的侧重点不同。

摘要：ECG信号的处理在体域网环境下面临资源受限、随机噪声多等问题,这对ECG信号的去噪方法提出了更高的要求。在提升小波变换的基础上,提出了一种新的基于双阈值函数的ECG信号去噪法。利用该双阈值函数对提升小波分解后的ECG细节信号进行处理,可以更加精确地将噪声信号从原始信号中分离出去。仿真实验表明,本算法在一定程度上克服了软、硬阈值去噪法的缺陷,获得了更好的去噪性能,去噪速度快,设计简单灵活,为计算资源受限的体域网等环境下的ECG信号的下一步处理奠定了基础。

摘要：为提高干冰微粒速冻蓝莓的喷嘴雾化特性,优化设计一种多出口扇形喷嘴,喷射出扇形干冰微粒射流,更均匀更快速地冻结蓝莓。建立多出口扇形喷嘴的物理模型及蓝莓速冻干冰射流流场计算模型。基于Fluent软件,采用气固两相动力学模型DPS、Realizable、k-ε湍流模型对多出口扇形喷嘴干冰微粒喷射速冻蓝莓的过程进行数值模拟研究。探究了扇形喷嘴出口不同V形切槽角(60°、70°、80°、90°)在相同的入口流量和出口孔径下,对干冰微粒在速冻腔内的流场分布、蓝莓的冻结速率和冻结均匀性等参数的影响。结果表明:随着V形切槽角的增加,扇形冲击射流宽度降低,冲击射流核心区域内的流速增加。当多出口扇形喷嘴出口V形切槽角为70°时,相比60°、80°、90°速冻腔内整盘蓝莓的冻结完成时间分布最集中,整体的冻结速度快,流场最均匀,为此喷嘴模型(入口孔径30 mm,入口流速0.25 m/s,出口为圆周布置的孔径5.2 mm×6(6个孔径为5.2 mm的出口)和中心布置的孔径2 mm×4的组合)最优出口参数。随后对模拟仿真最优结果进行实验测试,可得整盘蓝莓完成速冻的时间为119 s,冻结速率为0.50 cm/min,实验与模拟降温曲线误差为4.3%。对速冻后蓝莓的花青素含量、可溶性固形物质量分数以及失水率等进行测试,结果表明干冰速冻后蓝莓在贮藏期间的感官品质保持较好,优于速冻蓝莓标准。

摘要：[目的/意义]专利知识是创新的重要资源。利用本体技术有效地整合产品创新所需的专利知识资源,形成面向产品创新的专利知识库框架,方便和引导企业创新人员对相关专利知识的检索和利用,以促进企业产品的创新。[方法/过程]根据专利知识结构层,从产品的需求、功能、作用原理、结构、实例5个方面,基于本体的方法,研究了产品专利隐性知识本体的构建,同时结合专利显性知识构建面向产品创新的专利知识库框架。[结果/结论]通过本体的构建,提出了包括专利数据管理、语义检索、产品专利隐性知识管理、产品专利显性知识分析等功能模块的产品专利知识库的主界面设计,进而提出包括数据层、本体层、用户层的面向产品创新的专利知识库的架构设计。

摘要：[目的/意义]面对复杂多变的疫情状况,为利用好多源异构的互联网数据资源,保证政府精准施策,保障人民生命安全。[方法/过程]本文利用Neo4j图形数据库针对疫情期间病例活动轨迹数据实现了相关的知识图谱的构建与应用,通过louvain算法实现对确诊病例的社区划分,分析各个社区内部关系,深入挖掘时空关系,融合政策文本知识图谱用于辅助决策,再融合零散的医疗机构相关信息,生成XY市医疗机构知识图谱。[结果/结论]本文借助知识图谱解决与疫情相关的多源异构数据融合问题,通过构建COVID-19病例活动知识图谱分析疫情形势及传播特点,并结合政策文本知识图谱实现了政府辅助决策服务,设计一种快速发现病例的方法。

摘要：[目的/意义]随着大数据技术的进一步发展,传统的单一角度的用户分析无法满足对用户全方面描述,因此从不同角度使用数据挖掘技术对平台用户行为的分析方法显得尤为重要。[方法/过程]通过构建面向用户访问流程、利用CADAL平台信息,来分析平台基础数据,并利用漏斗模型展示各环节用户流失率。通过对用户价值使用K-Means无监督聚类方法分类,面向不同用户群体提供解决方案。[结果/结论]通过不同角度分析,平台应当把握好网络运维时间,根据各阶段用户流失情况以及用户分类,调整服务策略,优化资源配置。

摘要：[目的/意义]针对短文本分类中的稀疏问题,提出一种基于BERTopic-RoBERTa-PCA-CatBoost模型进行主题概率特征扩展的短文本分类方法。[方法/过程]使用RoBERTa模型获取短文本的词向量表示,使用BERTopic主题模型提取主题概率特征向量,二者融合进行特征扩展,最后通过CatBoost算法分类。[局限]在分类层面,未使用深度学习算法进行验证;在特征融合层面,未来可以考虑其他的特征融合方法。[结果/结论]提出的BERTopic-RoBERTa-PCACatBoost模型与LDA-CatBoost模型相比在准确率上提升10.90%,精确率上提升10.91%,召回率上提升10.68%。基于主题概率特征扩展的短文本分类方法能够克服单一模型的不足,提高短文本分类的效果。

摘要：[目的/意义]对国内外“代表作”评价的理论研究与应用研究进行概述总结,为形成科学、完整的能够为各方信服的“代表作”评价体系提供参考。[方法/过程]通过文献调研归纳“代表作”制度理论研究成果、列举“代表作”制度建设和实施案例,介绍“代表作”评价和“代表作”抽选的一般方法。[结果/结论]建议根据“代表作”政策法规要求,充分考虑学科特质,建立同行评议专家库,探索结合科学计量法与同行评价两种方法的多层次、多类型、多场景的“代表作”评价体系将有效筛选高质量的“代表作”,从而改善学术环境,引导科研管理与评价向更加积极合理方向探索。