摘要：文章采用大数据、物联网及水质模型等技术,设计了一种水环境保护监管系统。该系统通过数据挖掘和机器学习算法,从海量的数据中提取有用的信息,实现水环境状况综合研判、水环境风险预测预警、水环境污染追因溯源以及水质改善政策成效评估等功能,分析结果以可视化的方式呈现,便于管理部门理解和决策。通过实践应用,可以有效说清现状、摸清底数、分清外源影响和内生污染原因,为水环境管理部门科学治污、精准治污提供可靠的数据分析结果和技术支持,提高水环境管理的智慧化水平。

摘要：江苏省无锡市新吴区教育局积极探索课堂转型,实施学科育人视角下的教学变革。首先是基于学生学习视角,对接新课标、新教学提出“三全两新·历学课堂”教学主张,形成区域课堂新样态。其次是立足教学基本要素,整体建构区域课堂变革的学科样态,包括明确指向深度学习的“四个环节”、设计凸显学习经历的“一课三单”、形成核心素养导向的学科主张。最后是着眼于学校及学科的实际和特点,通过区域行政保障和学校实践研究两条主线系统推进区域教学改革。

摘要：为解决跨项目软件缺陷预测研究中存在的特征不完备和分类边界模糊问题,提出一种基于联合特征的双编码器分布匹配方法(DeDM-JF)。利用卷积神经网络提取代码中与缺陷有关的结构语义特征,将其与人为选取的Handcrafted特征结合,形成联合特征;在此基础上,构建包含分布差异匹配层的双自编码器,学习跨项目全局和局部可迁移特征用于训练缺陷预测模型。面向软件缺陷数据仓库中的798对跨项目缺陷预测任务开展实验,与相关的跨项目缺陷预测方法比较,DeDM-JF方法预测的F-measure和MCC指标有明显提升。

摘要：随着科技飞速发展,超级计算机系统不断向着更大规模迈进,给系统使用和维护带来困难.可视化技术以直观易懂的方式展示超级计算机系统的运行状态、异常情况等,让用户更加深入地理解系统内部运行机制,有助于更好地使用和优化系统.通过文献调研,分析了超级计算机系统可视化的相关工作,并根据系统使用流程将其分为状态监控、性能优化和系统维护3个方面.分析表明,可视化在状态监控方面可帮助分析系统运行时内部进程和数据的状态;在性能优化方面可帮助定位性能瓶颈并优化;在系统维护方面可帮助发现运行异常以及对异常溯源.最后,详细阐述了未来超级计算机系统可视化在大规模数据处理、全局优化、下游任务迁移等方向上面临的机遇和挑战.

摘要：针对人工清洁大型圆筒煤仓仓壁粘煤效率低、工作强度大等问题,设计一款清洁机器人。首先,提出清洁机器人设计方案;其次,对悬挂线缆进行设计与强度分析;最后,通过对机器人本体有、无悬挂线缆的2种情况,施加工况载荷进行仿真分析,研究悬挂线缆对机器人本体的影响以及验证设计方案的可行性。结果表明,悬挂线缆具有平衡机器人本体在极端工况下受力不均的积极影响,进一步验证了设计方案的可行性。

摘要：软件产品线测试是一项非常具有挑战性的工作.基于相似性的测试方法通过提升测试集的多样性以达到提高测试覆盖率和缺陷检测率的目的.因其具有良好的可拓展性和较好的测试效果,目前已成为软件产品线测试的重要手段之一.在该测试方法中,如何产生多样化的测试用例和如何维护测试集的多样性是两个关键问题.针对以上问题,提出一种基于多样性可满足性(SAT)求解器和新颖性搜索(novelty search,NS)的软件产品线测试算法.具体地,所提算法同时采用两类多样性SAT求解器产生多样化的测试用例.特别地,为了改善随机局部搜索SAT求解器的多样性,提出一种基于概率向量的通用策略产生候选解.此外,为同时维护测试集的全局和局部多样性,设计并运用两种基于NS算法思想的归档策略.在50个真实软件产品线上的消融和对比实验验证多样性SAT求解器和两种归档策略的有效性,以及所提算法较其他主流算法的优越性.

摘要：为了初步揭示玉米粗蛋白含量、淀粉含量、中性洗涤纤维（neutral detergent fiber, NDF）含量、酸性洗涤纤维（acid detergent fiber,ADF）含量、可溶性糖含量和体外干物质消化率等性状的遗传规律，按照随机区组设计将183份自交系为材料种植于贵阳，测定玉米粗蛋白含量、淀粉含量、NDF含量、ADF含量、可溶性糖含量和体外干物质消化率，利用Maize SNP 50芯片对供试材料进行基因分型，采用混合线性模型进行全基因组关联分析，结果显示，分别鉴定出31、61、11、36、20和42个与粗蛋白、淀粉、NDF、ADF、可溶性糖及体外干物质消化率显著相关的单核苷酸多态性位点（SNP）(P<0.001)，对表型变异的解释率分别为5.80%～11.40%、5.78%～11.38%、5.78%～7.85%、5.81%～10.37%、5.78%～7.35%和5.79%～11.33%。同时，发现SYN6712、PHM1190.3、SYN7541和PZE-104072386属于一因多效位点；其中，6号染色体上的SYN6712、PHM1190.3和SYN7541同时与淀粉、体外干物质消化率显著关联，4号染色体上的PZE-104072386同时与ADF、可溶性糖显著关联，经过等位变异鉴定发现T/T基因型是SYN6712和PHM1190.3的优异等位变异，并挖掘到了Zm00001d037272、Zm00001d037386、Zm00001d037532和Zm00001d051166等候选基因。

摘要：当X射线荧光(XRF)技术被用于分析空气环境中样品的元素组成时,由于空气对低原子序数(Z)元素(如Cl、K、Ca等)中能量较低的特征X射线吸收较大,从而影响探测效果,因此为了避免空气对低Z元素特征X射线的吸收,经常采用真空条件下XRF技术,但它需要复杂昂贵的真空系统。另外,一般实验室光源功率较低,所以入射光强度较弱,从而也影响探测效果。为解决上述这些问题,设计了基于整体毛细管X射线透镜(PCXRL)和转靶光源并在氦气环境下的密闭XRF简易分析系统。利用透镜聚焦获得的高功率密度增益X射线照射样品,获得较强的XRF信号,并使激发通道和探测通道处于稳定的氦气环境,以降低空气对低Z元素特征X射线的吸收。通过实验对整个XRF分析系统进行了表征,然后测定了互花米草、盐地碱蓬样品。研究表明,在氦气环境中,利用旋转钼靶光源并使工作电压和电流分别为29 kV和20 mA的条件下,所探测到的Cl、K、Ca、Fe等元素特征峰强度高于空气环境下的强度,针对植物中X射线特征峰能量低于8 keV的元素而言,在氦气环境中探测到的特征峰强度为空气中的1.1~5.5倍。这有利于高效无损分析样品中的低原子序数元素成分。

摘要：以编目分类和规则匹配为主的古籍文本主题分类方法存在工作效能低、专家知识依赖性强、分类依据单一化、古籍文本主题自动分类难等问题。对此,本文结合古籍文本内容和文字特征,尝试从古籍内容分类得到符合研究者需求的主题,推动数字人文研究范式的转型。首先,参照东汉古籍《说文解字》对文字的分析方式,以前期标注的古籍语料数据集为基础,构建全新的“字音(说)-原文(文)-结构(解)-字形(字)”四维特征数据集。其次,设计四维特征向量提取模型(speaking,word,pattern,and font to vector,SWPF2vec),并结合预训练模型实现对古籍文本细粒度的特征表示。再其次,构建融合卷积神经网络、循环神经网络和多头注意力机制的古籍文本主题分类模型(dianji-recurrent convolutional neural networks for text classification,DJ-TextRCNN)。最后,融入四维语义特征,实现对古籍文本多维度、深层次、细粒度的语义挖掘。在古籍文本主题分类任务上,DJ-TextRCNN模型在不同维度特征下的主题分类准确率均为最优,在“说文解字”四维特征下达到76.23%的准确率,初步实现了对古籍文本的精准主题分类。

摘要：为确保配有圆形降落伞的物体在空中定点下落时实现以最短时间安全落地,提出了一种降落伞在空中多次打开和关闭的下降方法,降落伞每次打开或者关闭都由控制系统控制;同时设计出了适合圆形降落伞空中多次打开关闭的开关伞机械结构。在控制系统中,算法可以根据物体即将下落时的高度、圆形降落伞可承受的最大下落速度、圆形降落伞下落的安全速度,计算出物体需要打开或者关闭圆形降落伞的时间点,控制系统可以使圆形降落伞定时打开或者关闭。通过仿真得出了下落高度和下落速度情况,结果表明,所提方法可以确保配有圆形降落伞的物体在最短时间内安全着落。