摘要：隐语义模型是一种基于协同过滤的推荐模型,由于其较好的推荐性能已在各个领域广泛应用。近些年机器学习的一个重要研究分支深度学习也在各个领域大放异彩。为进一步提高推荐系统的推荐性能,设计了一种结合隐语义模型和深度学习技术的模型。通过对隐语义模型表示形式的等价转换,可以用深度神经网络表示隐语义模型,提出了基于深度学习的隐语义协同过滤推荐模型。实验结果表明,提出的模型在precision和recall评价指标上明显优于其他协同过滤推荐模型。

摘要：以陶坛为发酵容器,模拟老白干香型多粮白酒发酵工艺,在单因素实验的基础上,选取入池温度、入池水分、发酵天数为影响因素,以感官评分为响应值,采用Box-Behnken中心组合试验设计建立数学模型,进行响应面分析。结果表明:老白干香型多粮酒发酵的最佳工艺参数为:入池温度18℃,入池水分54%,发酵天数42天。采用该工艺所得的老白干香型多粮酒复合香优雅,口感甜,余味干净,感官评分96.7,与预测值相差不大,表明通过响应面法优化的回归方程具有一定的指导实践意义。

摘要：新能源汽车产业发展依赖良好的政策理论体系支撑,政策文本量化评价可为河北省新能源汽车政策的制定与完善提供决策依据和路径优化建议。通过文本挖掘构造出河北省新能源汽车政策量化评价模型,结合PMC指数和PMC曲面对新能源汽车政策进行了量化评价。研究表明,所选取的河北省新能源汽车政策总体设计较为合理,其中75%政策为优秀,25%政策为可接受。针对政策类型中缺乏监管型和诊断型政策、政策时效中没有长期性政策引领、政策工具中存在运用失衡现象、政策目标中涵盖内容不够全面等问题提出相应对策建议。

摘要：市场经济快速发展使得食品多样性不断增加,同时食品安全问题也逐渐暴露。提高对食品安全监管的水平已成为国家的重要目标,也是市场监管部门的首要任务。区块链作为新型互联网技术具有多中心化、防篡改、可追溯、共识存储等特性,对食品安全监管有重要的帮助。针对传统追溯系统存在管理中心化、信用体系不完整、供应链信息不对称等问题,本文采用区块链技术设计实现食品质量安全领域追溯,在对国外食品流通追溯模型借鉴的基础上,分析了我国实施基于区块链技术的食品流通领域追溯信息化现状和问题,明确区块链技术运用在食品质量安全追溯的可行性,并提出了基于区块链技术的食品流通领域追溯信息化系统的构建方法,以提高整体追溯效率。

摘要：21世纪以来随着科学技术的发展,司法诉讼领域日益增多的证据以电子信息数据方式存在,和传统实物证据比较,电子数据来源真实性、取证合法性、相互之间关联性的认定困难更大。针对这些问题,利用区块链防篡改、可追溯、多中心化、共识存储等特性,将诉讼领域的电子数据通过打包成区块的方式进行存证,对区块进行数字签名产生可信时间戳,可以证明原始文件的真实性,进而完成存证过程。本文的系统是基于Hyperledger Fabric来设计,采用分层架构增强了权限管理、安全控制等机制,并对区块链技术如何构建公检法可信证据标准、一体化数据共享进行了阐述。

摘要：在对TLJ1 000 t架桥机结构及工作过程进行分析的基础上,利用ANSYS软件对架桥机的后支腿进行有限元分析和计算,得到了后支腿最危险情况的应力的分布情况,为架桥机的可靠性设计提供理论依据。

摘要：尾矿坝体由尾砂堆筑而成,尾矿坝体的安全与尾砂的力学特性和渗透性息息相关,不同状态下尾砂的力学特性和渗透性有所不同。为了系统了解不同状态下尾砂的力学特性和渗透性,开展了基于不同状态下的尾砂直剪试验和渗透试验。结果表明:尾砂的黏聚力和内摩擦角随着密实度的增加而增大,其抗剪强度随着密实度的增加而增大;尾砂的黏聚力和内摩擦角随着含水率的增大呈先增加后减小的变化规律,其抗剪强度随着含水率的增加先增大后减小。尾砂的干密度越大,渗透系数越小,因此,对尾砂而言,存在一个临界点或者区间,一旦其干密度达到某一值或者某一区间,再增大干密度,其渗透系数变化不明显。

摘要：科研诚信数据的分析与评估对于医学研究的发展和指导具有重要的参考意义。为了解决医疗科研数据量化与评价困难的问题,文中使用基于相似性、可信度以及最终声誉的数据分析处理与评价技术,建立了基于大数据聚类的数据分析方法。采用区块链技术构建文件操作的细化步骤,有效解决了数据的跟踪、验证与历史追踪溯源过程中的安全问题。由数值实验分析结果可知,在基于多节点的测试网中,随着数据规模的增大,所提技术方案的分析准确度呈显著上升趋势,因此可以较优地保证数据的安全性。

摘要：锂金属具有极高的比容量和极低的氧化还原电极电势,是二次电池领域最核心的能源材料之一。然而,金属锂负极面临着体积膨胀和不均匀锂沉积等挑战。在金属锂负极中引入三维骨架构建复合锂负极,是缓解体积膨胀、调控锂沉积的有效方法。复合金属锂负极成分和结构复杂,影响电化学反应的因素强耦合。随着物理化学模型进步和计算水平的大规模提升,采用数值模型分析可以有效研究复合锂负极中的物理化学机制。本文首先总结了复合金属锂负极中发生的核心过程机理,回顾了物理化学模型的发展进程。随后介绍了复合锂负极表面电场、离子场等电化学传质过程的定量模型,综述了基于相场模型或有限元模型对锂沉积形貌动态演变机制分析和调控策略的进展,最后从力-电化学场的角度分析了复合锂负极在循环过程中的结构稳定性。这些定量模型工作揭示了锂负极的电化学原理,推动了复合锂负极的高效筛选和优化设计。

摘要：为了准确预测驾驶人的制动反应时间,建立了考虑差异化驾驶人特性的制动反应时间预测模型。以多种次任务驾驶行为作为差异化驾驶人特性的诱导因素设计了试验,在封闭的城市道路展开了实车试验并采集了制动反应时间数据,以自报式信息采集法获取了受试者的多维度驾驶特性变量数据,使用结构方程模型解构制动反应时间的影响因素并以路径系数优化BP神经网络权值,建立了基于SEM-BP神经网络的驾驶人制动反应时间预测模型。验证和测试结果表明,所提出的制动反应时间预测模型总体的回归R值大于0.9,总误差为0.0324,有更好的预测精度和拟合性能,能够在考虑驾驶人多维度特性的同时降低网络收敛不稳定导致鲁棒性差的问题。