摘要：基于三轴并联机构原理为汽车自适应前照明系统(Adaptive Front-lighting System,AFS)设计了一个空间三自由度的仿真实验平台,并通过建立实验平台的运动学逆解数学模型解决了实验平台的运动控制问题。仿真实验平台实现了对汽车底盘的俯仰和侧倾等运动变化的模拟,可用于验证AFS系统的原理和控制算法等。通过对实验平台的XYZ轴施加特定驱动方程的实验表明,实验平台的实际运动轨迹基本上与理论值相吻合,从而验证了实验平台设计的有效性。

摘要：针对当前我国科研管理系统发展不均衡,不适应科研管理发展形势的现状,通过比较几种软件体系结构的优缺点,提出采用SOA架构建设政府级别的科研信息管理系统,该系统能够实现对所属科研单位所开发的科研管理系统的应用集成。系统总体设计由业务、服务和应用3层机构组成,其中业务和服务层采用Web services构建,应用层采用轻量级的J2EE实现。

摘要：随着电子商务网站的快速发展,针对不同用户进行适合其个性化推荐的需求也不断增加.其中,产品视觉外观是用户选择的关键因素之一,因此视觉特征在推荐模型中有重要的作用.同时,文献表明在个性化推荐算法中图像数据的一个较小扰动可能会较大降低推荐准确度和模型鲁棒性.针对这一问题,本文首先验证了在产品美学因子特征中加入对抗性扰动会对模型鲁棒性产生影响;其次提出了一种改进的ADCFA(Adversarial Dynamic Collaborative Filtering Model with Aesthetic Feature)推荐算法,通过在视觉混合特征参数上加入微小扰动使推荐性能下降,再使用对抗性学习方法进行模型训练,从而提高推荐系统鲁棒性;最后,还设计了一种改进的ADCFA-SGD算法用于求解模型所需的参数.通过亚马逊数据集上的实验结果表明,基于对抗性学习的个性化推荐算法性能得到明显改善,同时也提高了模型鲁棒性.

摘要：在以全球化、知识化、信息化为主要特征的知识经济时代，企业创新更多地依赖于企业发现、获取、挖掘、传播和运用知识的能力。面向企业的科技信息服务系统的建设成为目前解决知识管理、知识服务、支持科学决策的重要手段。文章以主导企业科技信息服务平台为主要目标，介绍了数据基础、功能设计及数据处理的企业科技信息服务模式，为打造新一代综合性科技情报服务平台、助推企业技术创新提供参考。

摘要：推荐系统能够根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐感兴趣的信息和商品。随着用户生成内容UGC逐渐成为当前Web应用的主流,基于UGC的推荐也得到了广泛关注。区别于传统推荐中用户与物品的二元交互,有的UGC推荐采用协同过滤方法,提出了消费者、物品和生产者的三元交互,进而提高了推荐准确度,但大多算法都集中在推荐的性能而忽略了对鲁棒性的研究。因此,通过结合对抗性学习和协同过滤的思想,提出了一种基于对抗性学习的协同过滤推荐算法。首先在三元关系模型参数上加入对抗性扰动,使模型的性能降至最差,与此同时使用对抗性学习的方法训练模型,以达到提高推荐模型鲁棒性的目的;其次设计了一种高效的算法用于求解模型所需的参数;最后在Reddit和Pinterest两个公共数据集上进行测试。实验结果表明:1)在相同参数设置下,与现有算法相比,所提方法的AUC,Precision和Recall指标均有明显的提高,验证了其可行性与有效性;2)该算法不仅增强了推荐性能,还提高了模型的鲁棒性。

摘要：在烧结空心砖生产过程中,煤矸石粉末含水率的大小直接影响其成型质量。针对砖厂加水自动化程度低、原料含水率控制不精确以及加水滞后、非线性等特点,利用现代测控技术,并引入专家系统PID控制算法,设计了一套全自动加水控制系统。实现了"料跟踪水,水跟踪料"的闭环控制,使原料含水率得到精确控制,取得良好的效果。

摘要：以浙江“科技大脑”业务管理系统为例,文章对“科技大脑”建设过程中的重难点、技术先进性及总体框架设计进行研究分析,在浙江省政府数字化转型统一架构体系下,通过主动运用互联网+,实现业务管理一站式集成,使科技业务全覆盖、科技服务新突破、决策分析更智能,使“科技大脑”成为政府数字化转型的重要基础平台。