【摘 要】
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针对个性化推荐精度较低、对冷启动敏感等问题，该文提出一种融合多权重因素的低秩概率矩阵分解推荐模型。模型利用给定的社交网络构建信任网络，借助Page rank算法和信任传递机制求取用户间信任度；基于Page rank计算用户社会地位，利用活动评分和评分时间修正用户间关系权重；引入词频-逆文本频率技术(Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF)
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针对个性化推荐精度较低、对冷启动敏感等问题，该文提出一种融合多权重因素的低秩概率矩阵分解推荐模型。模型利用给定的社交网络构建信任网络，借助Page rank算法和信任传递机制求取用户间信任度；基于Page rank计算用户社会地位，利用活动评分和评分时间修正用户间关系权重；引入词频-逆文本频率技术(Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF)求取用户标签，通过标签相似性表征用户间同质性；将用户间信任度、用户社会地位影响力和用户同质性3因素融入低
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为了克服现有工业重复定位精度测量技术成本昂贵、操作流程复杂、工作环境受局限的问题，提出了一种成本低廉、结构简单、操作便捷的工业机器人重复定位精度间接测量方法。方法基于视觉测量技术，借助安装在工业机器人末端执行器上的工业相机，采集固定在机器人工作范围内的高精度棋盘格标定靶图像数据，并利用先进且高效的图像处理算法，实现对重复定位精度数据结果的精确测量。实验测得待测机器人在正常运行速度时的重复定位精度为
研究生物质炭的稳定性是理解其土壤固碳功能的基础。以水稻为原料在两种温度（300 ℃和500 ℃）制备生物质炭，利用~(13)C稳定同位素技术，通过182 d的野外原位试验，比较两种生物质炭在榉树人工林土壤中的稳定性。整个培养期间，300 ℃和500 ℃生物质炭的累积分解量分别为10.5和3.65 g·m~(-2)。双指数模型拟合的结果显示，300 ℃和500 ℃生物质炭的难分解碳库的平均停留时间分
本文首先以青藏高原东北缘密集分布的GPS形变场数据为例，利用多面函数对东向分量速度和北向分量速度整体构建模型，以验后单位权中误差和检核数据残差均方根为标准获取了多面函数的最优参数，并与其它方法进行比对，结果表明多面函数优于径向基本函数，与反距离加权和最小曲率方法相当，劣于克里金方法；本文对克里金方法和多面函数方法进行组合，即先利用克里金方法对GPS数据离散化，然后利用多面函数建模，检核数据的插值残
该文提出一种通用稀疏系统识别Lawson-lncosh自适应滤波算法，该算法采用系数向量的Lawson范数和误差的lncosh函数构建代价函数。Lawson范数约束引入参数p，实现稀疏约束滤波动态调整，所提算法可以提高稀疏系统识别时的收敛速度，减小了稳态误差。误差的lncosh函数具有良好的抗脉冲噪声性能。然后，算法分析了步长参数的取值范围和参数p对算法性能的影响。计算机仿真结果表明在高斯信号输入
利用张掖国家气候观象台2016年10月至2019年5月地基GPS反演的大气可降水量资料及地面常规观测资料和探空资料，探讨了地基GPS反演的大气可降水量的实用性，研究了河西走廊干旱区大气可降水量时间变化特征及与降水、地面水汽压之间的关系。结果表明：（1）GPS/PWV与探空资料计算的PWV(precipitable water vapor)有较好的一致性，两者存在非常显著的正相关关系，GPS/PWV
川藏铁路波密至林芝段地处青藏高原东南缘，该地区地质构造活跃，地震等地质灾害频发，导致铁路测量控制点的空间位置始终处于动态变化中。为了动态把握基准点空间位置，满足川藏铁路对高精度空间基准的需要，中铁一院在上述区段建设完成了7座北斗基准站及其配套的多用途位置服务平台。本平台是国内在高海拔、大高差环境下进行高精度NRTK系统部署的首次尝试。系统介绍北斗平台的建设情况，优势特点和NRTK精度的测试情况。测
紧磁滞回线是评测物理器件或数学模型是否为忆阻的关键依据，其对称特性也是忆阻的重要特征之一。该文提出一种有源非对称忆阻二极管桥模拟器，它通过改变二极管桥中并联二极管的数量可实现紧磁滞回线非对称度的控制。首先，验证了该非对称忆阻模拟器的指纹特征，并着重探讨了激励频率和对称度控制参数对紧磁滞回线非对称度的影响。进一步地，将该非对称忆阻模拟器耦合到Sallen-Key高通滤波器，构建了一种无感忆阻蔡氏电路
密度峰值聚类(DPC)算法对于密度分布大小不一、形状复杂的数据集不能准确选择聚类中心，同时局部引力聚类(LGC)算法参数较多且需要手动调参。针对这些问题，提出了一种基于局部引力和距离的聚类(LGDC)算法。该算法首先利用局部引力模型计算数据点的集中度(CE)，根据CE确定每个数据点与高集中度的点之间的距离δ，选取具有高CE值和高δ值的数据点作为聚类中心；然后基于簇的内部点集中度远高于边界点的集中度
随着传感器技术和航空遥感技术的不断进步，遥感影像的质量和数量也得到了极大地提高，而遥感影像中的目标检测是理解和分析遥感影像所面临的一个基本问题。针对神经网络在遥感影像小目标检测任务中难以提取足够多的有效特征、遥感小目标易受云雾遮挡等问题，提出了一种基于仿真图像模板匹配的方法，通过特征融合的方式成功地将该方法应用于遥感影像小目标检测任务。成像仿真技术生成的仿真图像包含了更多的遥感小目标特征，如几何形
针对基于人工设计特征的方法不能提取高层次遥感图像信息以及以往利用VGGNet、ResNet等卷积神经网络(CNN)无法关注到遥感图像中显著分类特征的问题，提出了一种基于有效通道注意力(ECA)机制的遥感图像场景分类新模型——ECA-ResNeXt-8-SVM。为了建立高效模型，一方面，设计并搭建嵌入ECA模块的深度特征提取网络ECA-ResNeXt-8，通过端到端的学习使网络更关注分类特征明显的通