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无监督多视图特征选择研究进展

软件学报 2024年

作者：吴建生李艳兰黄冲闵卫东南昌大学数学与计算机学院南昌大学元宇宙研究院江西省智慧城市重点实验室(南昌大学) 南昌大学软件学院南昌大学信息化办公室

多视图数据从不同角度描述数据对象,数据在不同视图中的特征表示之间存在着相关性、互补性及多样性信息.综合利用这些信息对多视图数据处理至关重要.然而,多视图数据通常具有高维度特点,且常含有噪声特征,这为多视图数据的处理与分析带... 详细信息

多视图数据从不同角度描述数据对象,数据在不同视图中的特征表示之间存在着相关性、互补性及多样性信息.综合利用这些信息对多视图数据处理至关重要.然而,多视图数据通常具有高维度特点,且常含有噪声特征,这为多视图数据的处理与分析带来了许多困难.无监督多视图特征选择无需样本标记信息,从多个视图源的原始高维特征中学习更紧凑、更准确的特征表示以提高数据分析的效果,在多视图数据处理领域起着重要作用.根据已有的无监督多视图特征选择模型的工作机制的异同,对这些模型进行归纳和总结,分析其中存在的不足,并指出未来研究的方向.

关键词：多视图数据无监督特征选择聚类结构保持流数据

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发电厂同期调试过程及典型问题分析

发电厂同期调试过程及典型问题分析

第五届电力工程与技术学术交流会议

作者：黄冲华阳建投阳泉热电有限责任公司

我国能源结构调整不断深入的背景下,电力行业进入高速发展阶段,新建发电厂并网调试问题愈发突出。并网调试关系着发电机组运行的安全性、稳定性,是电力工程运行中至关重要的环节。科学、合理的并网调试工作不仅能够进一步促进电网与发... 详细信息

我国能源结构调整不断深入的背景下,电力行业进入高速发展阶段,新建发电厂并网调试问题愈发突出。并网调试关系着发电机组运行的安全性、稳定性,是电力工程运行中至关重要的环节。科学、合理的并网调试工作不仅能够进一步促进电网与发电厂间的互补,并且还有助于提高整个电力系统运行的稳定性。基于此,本文就发电厂同期并网调试的过程进行简要分析,并在此基础上列举存在的典型问题,以期能够促进我国电力行业的可持续发展。

关键词：发电厂同期调试典型问题

来源： cnki会议评论

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复杂工况下组合支架在现浇桥的应用

中文科技期刊数据库（全文版）工程技术 2024年第9期 0150-0153页

作者：黄冲上海公路桥梁(集团)有限公司上海200082

本文基于杭州中环柯桥段改建项目的钱陶高架第119-122跨(大江里大桥)变截面现浇桥的现场环境剖析,组合支架的施工工艺及检验过程,详细阐述在复杂的环境下,且无法采用满堂支架的情况下,组合支架的工艺。以便在今后的施工中参考使用。施... 详细信息

本文基于杭州中环柯桥段改建项目的钱陶高架第119-122跨(大江里大桥)变截面现浇桥的现场环境剖析,组合支架的施工工艺及检验过程,详细阐述在复杂的环境下,且无法采用满堂支架的情况下,组合支架的工艺。以便在今后的施工中参考使用。施工组织上合理安排施工顺序,狠抓关键线路和关键工序的施工,优化资源结构,量化工程指标,制定强有力的工期、质量和安全保证措施,力求施工组织均衡、施工生产连续。

关键词：变截面现浇桥环境复杂组合支架

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国有企业项目投资投后管理方法探究

首席财务官 2024年第2期20卷 60-62页

作者：黄冲中国医药投资有限公司北京100191

国有企业在被投企业建立一套良好的全面预算管理制度,能促进创造企业价值,从而实现投后管理的根本目标,即投资资本的保值、增值。在追求高质量经济发展、建设世界一流企业的大背景下,国有企业加大投资投后管理的力度成为必然的趋势。本... 详细信息

国有企业在被投企业建立一套良好的全面预算管理制度,能促进创造企业价值,从而实现投后管理的根本目标,即投资资本的保值、增值。在追求高质量经济发展、建设世界一流企业的大背景下,国有企业加大投资投后管理的力度成为必然的趋势。本文对国有企业投资投后管理方法进行了探究,根据全面预算管理的作用、特点,提出将推行全面预算管理作为投后管理的抓手。具体分析了推行全面预算管理的作用,指出了推行全面预算管理落地的四大挑战,提出了相应的应对措施。

关键词：投后管理全面预算管理增值服务

饲料中间隔添加壳寡糖对仿刺参生长、非特异性免疫和消化的影响

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水产学报 2024年第4期48卷 179-191页

作者：李肖凡王荣月黄冲汤金伟刘娟黎睿君大连海洋大学水产与生命学院

壳寡糖是良好的免疫增强剂，但在水生动物中的应用还十分有限。本研究通过间隔投喂的方式研究壳寡糖对仿刺参生长性能、非特异性免疫能力、消化能力、组织学和抗病力的影响。实验挑选体重(18.51±0.28) g的仿刺参，对照组饲喂基础饲料... 详细信息

壳寡糖是良好的免疫增强剂，但在水生动物中的应用还十分有限。本研究通过间隔投喂的方式研究壳寡糖对仿刺参生长性能、非特异性免疫能力、消化能力、组织学和抗病力的影响。实验挑选体重(18.51±0.28) g的仿刺参，对照组饲喂基础饲料，实验组以3天1次的饲喂频率饲喂含0.5%壳寡糖的饲料，其余时间饲喂基础饲料，连续投喂8周后，检测该饲喂方式下仿刺参生长性能、非特异性免疫能力、肠道消化酶、肠道和呼吸树组织学、肠道免疫基因表达情况以及对灿烂弧菌的抗病力。结果显示，3天1次的壳寡糖饲喂频率极显著提高了仿刺参的脏壁比和肠壁比；在免疫指标方面，显著提高了仿刺参体腔细胞的吞噬活性和呼吸爆发能力，极显著提高了肠道的酸性磷酸酶(ACP)、碱性磷酸酶(AKP)、溶菌酶(LZM)和总一氧化氮合酶(T-NOS)活性，其中肠道AKP和LZM活性分别提高了70.06%和156%，肠道Aj-lyz基因表达量极显著提高了22.04%；抗氧化指标结果显示，实验组极显著提高了仿刺参体腔细胞过氧化氢酶(CAT)活性，而体腔细胞和肠道的丙二醛(MDA)含量无显著差异。组织学结果显示，该饲喂频率极显著提高了仿刺参前肠肌肉层厚度和浆膜层厚度，中肠和后肠的皱襞高度和宽度。灿烂弧菌攻毒结果表明，实验组仿刺参的相对保护率达到66.67%。研究表明，3天1次的饲喂频率能够一定程度上提高仿刺参的生长性能，非特异性免疫酶、消化酶活性，并明显改善肠道结构。研究结果可为壳寡糖对仿刺参作用机制的研究及投喂频率的确定提供数据支撑和理论依据。

关键词：仿刺参壳寡糖饲喂频率免疫酶抗氧化组织学

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“数字游民”边工作,边旅居

现代青年 2024年第7期 38-39页

作者：刘胤衡黄冲不详

在崔阳看来,硬核工作能力、足够的收入,是“数字游民”要拥有的两个关键因素。张萍在上海一家世界500强公司工作,每天出入写字楼、打卡上下班,成为工作常态。多年后,张萍产生了要换种方式办公的想法。2023年,张萍从公司离职。虽然这份... 详细信息

在崔阳看来,硬核工作能力、足够的收入,是“数字游民”要拥有的两个关键因素。张萍在上海一家世界500强公司工作,每天出入写字楼、打卡上下班,成为工作常态。多年后,张萍产生了要换种方式办公的想法。2023年,张萍从公司离职。虽然这份工作薪酬丰厚,但充满压力的职场环境,令她感到“极度内耗”。

关键词：张萍职场环境写字楼工作薪酬游民上下班

警惕“饭卡手机”成学生“摸鱼神器” 005

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警惕“饭卡手机”成学生“摸鱼神器”

字典学习与样本关联保持结合的无监督特征选择模型

中国青年报

作者：陈晓黄冲

近期，一种新型手机流行于一些地方的初中、高中学生中。从外观看，这种手机和普通的学生饭卡似乎没有差异。如果不仔细识别，即便学生将其带入教室，甚至看视频、打游戏，老师也难以看出破绽。实际上，这种“饭卡手机”是由旧手机改... 详细信息

近期，一种新型手机流行于一些地方的初中、高中学生中。从外观看，这种手机和普通的学生饭卡似乎没有差异。如果不仔细识别，即便学生将其带入教室，甚至看视频、打游戏，老师也难以看出破绽。实际上，这种“饭卡手机”是由旧手机改造而来。从网友展示的视频教程来看，其制?

关键词：电商平台社交平台

来源： cnki报纸评论

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计算机应用 2024年

作者：刘晶鑫黄雯静徐亮胜黄冲吴建生南昌大学数学与计算机学院北方联创通信有限公司南昌大学信息化办公室

针对大多数基于字典学习的无监督特征选择模型没有充分挖掘数据间的本质关联，降低了特征重要性判断的准确性这一问题，提出一种字典学习与样本关联保持结合的无监督特征选择模型(DLSCP)。首先，从数据中学习字典基完成对原始数据的编... 详细信息

针对大多数基于字典学习的无监督特征选择模型没有充分挖掘数据间的本质关联，降低了特征重要性判断的准确性这一问题，提出一种字典学习与样本关联保持结合的无监督特征选择模型(DLSCP)。首先，从数据中学习字典基完成对原始数据的编码，在字典空间中获得能够反映数据分布的隐表示。其次，进一步在字典空间自适应地学习数据间本质关联，消除冗余特征和噪声特征的影响，从而获得准确的数据间局部几何结构。接下来，利用数据本质关联评估数据特征的关联性和重要性。最后，在TOX数据集上的实验结果表明，DLSCP模型在归一化互信息(NMI)和聚类精度(Acc)两个评价指标上，相较于非负谱分析模型(NDFS)分别提升了13.33和7.95个百分点；相比于隐空间嵌入无监督特征选择模型(LSEUFS)分别提升了15.74和7.31个百分点，验证了DLSCP模型的有效性。

关键词：无监督特征选择字典学习自适应图学习样本关联保持相似度矩阵

基于改进CNN-BiLSTM模型和地磁监测数据的多时间长度GIC预测

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空间科学学报 2024年第3期44卷 488-499页

作者：蓝东亮陈延云吴影赵淼王亮吴伟丽黄冲中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华东电力试验研究院合肥230088 安徽正广电电力技术有限公司合肥231299 西安科技大学电气与控制工程学院西安710054

太阳风暴在电力系统网络中驱动产生的GIC会影响电力设备和系统的安全运行,严重时还会引发大面积停电事件.预测电网GIC水平能够为电力系统保护措施提供重要参考,然而对这方面的研究仍显不足.为了解决该问题,将卷积神经网络(CNN)与双向长... 详细信息

太阳风暴在电力系统网络中驱动产生的GIC会影响电力设备和系统的安全运行,严重时还会引发大面积停电事件.预测电网GIC水平能够为电力系统保护措施提供重要参考,然而对这方面的研究仍显不足.为了解决该问题,将卷积神经网络(CNN)与双向长短时记忆(BiLSTM)以及注意力机制相结合,利用空间天气的相关监测信息,提出了大规模电网GIC多时间长度的预测方法.本文在分析太阳风暴驱动产生电网地磁感应电流(Geomagnetically Induced Current, GIC)基础上,构建了GIC预测模型;提出了基于多头注意力机制的CNN-BiLSTM改进模型,对GIC进行预测,并给出了预测流程.采用CNN捕获地磁扰动局部信息,根据BiLSTM综合地磁暴扰动信息的全局特征,综合利用多头注意力机制评估对GIC关键作用的地磁信息片段,实现电网GIC的预测.利用2004年11月8日00:00 LT-20:00 LT巨型磁暴期间DED地磁台站和QGZH地磁台监测数据,应用所提方法对岭澳500 kV变电站GIC进行回归预测.经过训练后, GIC预测相对误差均在12%以内,精度高于其他模型的预测结果.

关键词：太阳风暴 GIC预测卷积神经网络地磁数据

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