摘要：为在具有优先级调度网络环境下较准确地预估平均队列长度和队列等待时间这两个拥塞控制核心指标值,通过综合帕雷托分布、泊松随机过程和平均加权三种统计方法,设计一个包括数据到达过程、数据离开过程、数据优先级调度的计算模型,同时利用矩阵方法推导曲线性参数计算方程。通过仿真,实验结果与模型计算结果比较,两者偏差度小,验证了模型能准确预测网络状态。

摘要：本文提出了一种新的基于多因素融合的驾驶预警方法。首先,结合现有的疲劳评判因素,提出了一种基于多因素的危险评判标准,克服了传统单因素方法的应用的局限及易受外界干扰的缺点。其次,提出了一个基于SSD的检测网络,其中,用先进的MobileNetV3替换了主干网络VGG,用修改的NMS层实现了快速目标检测,最后用新设计的多任务检测器及损失函数实现了多任务检测。在预训练权重的迁移学习后,实测的检测准确率为95.7%,速度为41fps,实现了准确及实时性。

摘要：为了帮助用户选择适当的APP软件,提高APP软件开发质量和用户使用体验,基于用户使用APP软件的情况及反馈,选取7个针对APP软件的评价指标,提出APP软件客观评价指标体系。首先对APP软件评价指标值进行数据标准化;然后采用标准离差法、熵权法、CRITIC法三种客观赋权法组合计算,得出相应指标权重和APP软件的客观综合评价值。针对音乐类APP软件,应用以上方法计算APP软件综合评价值,并与应用商店APP软件排名进行对比。实验结果表明提出的APP软件客观评价方法是有效的,该评价体系可以为APP软件的设计和开发提供一定参考。

摘要：触控技术(Touch)是当前各类人机交互设备中的重要组成技术,以其直观、方便、无需其它辅助设备就可以交互等一系列优势得到了快速的普及与应用.手指在操作时,可以通过点击或滑动实现交互.针对手指在各个方向运动这一交互方法进行研究,利用Steering Law设计了在各方向的受限运动实验,对操作者手指在各个方向移动时的可用性进行研究.研究表明,0°方向是最利于操作者移动的方向,具有较好的视觉反馈,成功率相对最高.而120°方向用户在操作时最为困难,在用户界面交互设计中应尽少合用.实验结果也指出,用户手指在各个方向的运动中,宽度低于14像素的Tunnel是很难得到较为满意的用户体验的.本研究是触控技术的基础研究,对触控交互与手势设计有较好的参考价值.

摘要：针对复杂产品装配设计过程中零部件间匹配关系描述不清晰,装配设计过程中零件配对精度不高等问题,提出了可装配特征的结构化描述与匹配推理研究方法。在分析影响零件获取、匹配、调整以及装配的工艺关联、匹配型面特征,以及装配设计意图的基础上,给出了包括工程语义、装配约束、装配端口、装配空间关系的装配关键结的定义和结构化描述。基于装配关键结的复杂产品零部件进行了可装配性分析,确定了装配关键结中各因素权重,并通过模糊理想解法完成了对复杂零部件装配属性邻接图的求解,最终通过复杂产品装配从定性输入到定量求解,再到定性输出的映射变换实现了零部件间的精准匹配,给出了推理匹配过程。最后,通过应用算例验证了方法的有效性。

摘要：随着天文技术的进步,天文望远镜系统组件日趋复杂化,望远镜自动控制系统已成为望远镜进行常规观测的核心组成部分。通常执行一个完整的观测计划需要不同设备之间相互配合,协同工作,因此,具有一个高效的底层通信框架是望远镜自动控制系统成功的关键。ZeroMQ是一个高性能的网络通信程序库,提供了多种基础的通信模型,可用于构建复杂的分布式程序,非常适合天文望远镜观测控制这样的分布式、多种通信模式并存和低延迟要求的场合。回顾了在望远镜控制系统中广泛使用的CORBA,DCOM,原生Socket等网络技术,给出了基于ZeroMQ的新一代望远镜自动控制系统通信框架的总体设计,讨论了套接字设计、消息模型设计、序列化等关键技术的解决方案。

摘要：在大数据环境下,科技文献信息资源具有分散、异构、动态、海量等特性,为解决传统关系型数据库存储这些数据时面临的不易扩展、性能较低等难题,进行了以非关系型数据库为核心的异构科技文献信息资源存储研究。形式化描述科技文献资源的结构;在此基础上研究非关系型数据库存储异构文献信息资源的可行性数据模式;结合科技文献信息资源的特点设计面向异构资源的No SQL(Not Only SQL)适配器来融合现有存量信息资源。实验验证了No SQL适配器的高效性以及非关系型数据库存储科技文献信息资源时的可行性、高性能以及高扩展性。

摘要：准确地检测和描述全日面图像中的黑子群可以为监控和预测太阳活动提供依据。目前图像描述技术已有大量研究工作,但关于太阳黑子群描述方面的研究仍未涉及。针对苏黎世分类法中的9类太阳黑子群,制作了一个黑子群图像和描述文本的数据集,设计了一种Inception区域候选定位网络IRLN模型,首次将Inception区域候选网络Inception-RPN应用到图像描述中,通过使用Inception-RPN获得候选区域,并根据黑子群的特征改进了Inception模块的结构,提高网络对多尺度黑子群的检测能力。实验结果表明,本文模型在Visual Genome(VG)数据集上mAP为6.09%,比全卷积定位网络FCLN模型提高了0.7%;Meteor为31.9%,比FCLN模型提高了4.6%。在太阳黑子群数据集上mAP为74.47%,比FCLN模型提高了16%;Meteor为47.6%,比FCLN模型提高了14.2%。

摘要：在设计阶段将Web服务组合可靠性指标约束分配到各组件服务,以提供一个可靠性高、成本最小化的Web服务组合是非常必要的。为此,分析Web服务组合结构模式及其对应的可靠性。基于组件服务的可靠性和成本之间的关系函数,建立组合服务可靠性分配优化模型并利用遗传算法对其进行求解。使得在保证Web服务组合可靠性的前提下,将Web服务组合的可靠性指标合理分配给组件服务,并把成本控制到最低。实验结果表明,与其他可靠性分配方法相比,该方法在节约成本方面具有优越性,是有效且实用的,种群具有更好的收敛性。

摘要：近年来,材料基因组计划(material genome initiative,MGI)已成为全球热点。数据源的缺乏和数据存储方法的不规范导致材料领域缺乏可用于机器学习模型训练的结构化数据,这成为了研究人员对材料性能进行预测的瓶颈。随着材料科学的不断发展,材料领域文本中包含的大量信息,已成为材料领域研究人员应用机器学习的主要数据来源,如何获取大量有效的材料数据是成为现阶段的一项具有挑战意义的工作。本论文采用自然语言处理技术从铝硅合金材料文献中获取有效数据。命名实体识别是自然语言处理中一项重要的子任务,旨在识别文本中具有特定意义的实体。具体研究方法是从材料科学文献中选择五类实体,手工标注构建了铝硅合金材料实体识别数据集,包括5347个句子,2835个实体。为了减少自然语言处理任务对标注语料的依赖,利用迁移学习将语言模型预训练后应用到特定领域任务中;结合实体特征,基于ALBERT(A Lite BERT)预训练语言模型与条件随机场(conditional random fields,CRF)进行联合建模,并将预训练模型基于主动学习应用于合金材料实体识别。在基于少量标注的训练集样本下,结合主动学习,使得模型的F1值、精确率、召回率分别提高了0.61%,2.68%,0.29%。实验证明结合预训练和主动学习能够进一步减少实体识别任务模型对标注数据的依赖及人工标注的成本。论文研究成果可解决材料数据孤岛问题,改善材料基因组机器学习一直处于小规模数据集的困境,将促进铝硅合金的研发进程,为材料基因组新材料设计提供科学依据。