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炼化企业生产信息化建设及系统集成研究

石油化工建设 2014年第4期36卷 65-67页

作者：席驰中海油气开发利用公司北京100029

针对炼化企业在生产方面信息化的需求,从生产运行系统(MES),健康安全环保管理以及一体化供应链三个方面分析信息系统对炼化企业精细化生产及管理的有效支持。同时对系统建设过程中的集成与统一进行了研究与分析,提出整体的设计方案。

关键词：生产运行系统(MES) 一体化供应链系统集成

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道路沥青紫外老化及抗老化材料研究综述

材料导报 2024年第1期38卷 44-56页

作者：孔令云席晗重庆交通大学土木工程学院重庆400074 重庆交通大学交通土建工程材料国家地方联合工程实验室重庆400074

道路沥青材料在使用过程中由于长期受到太阳光紫外辐射作用会产生紫外老化现象,并且这种现象在紫外辐射强度高的地区更明显。紫外老化会使沥青的物理特性和化学组成发生改变,从而导致沥青黏塑性上升、低温和疲劳性能下降、使用裂缝增加... 详细信息

道路沥青材料在使用过程中由于长期受到太阳光紫外辐射作用会产生紫外老化现象,并且这种现象在紫外辐射强度高的地区更明显。紫外老化会使沥青的物理特性和化学组成发生改变,从而导致沥青黏塑性上升、低温和疲劳性能下降、使用裂缝增加,进而劣化路面的耐久性、影响沥青路面的运营品质和服役寿命。为了防止和延缓紫外老化的产生和发展,可在道路沥青中添加抗老化材料以增强其抵御紫外老化能力,同时延长沥青路面的使用寿命并降低其性能的衰变速率。本文阐述了基于自由基和胶体理论的紫外老化机理;从处理方式、光源与辐射强度选择等方面介绍了室内模拟老化试验条件;总结了紫外老化对沥青物理和流变性能、组分构成、微观形貌、特征峰和官能团等宏微观特性的影响;归纳了现行抗老化材料的优缺点和使用情况。分析表明后期可在老化机理深度、试验方法标准化、室外老化监测、微观数值模拟、抗紫外老化剂针对性和抑制紫外老化措施等方面开展进一步研究。

关键词：道路沥青紫外老化老化机理室内模拟老化沥青特性影响抗紫外老化材料

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关于汉语字词扩展必要性的思考

中国科学院院刊 2024年第1期39卷 188-190页

作者：席南华中国科学院数学与系统科学研究院北京100190

随着社会的发展,需要用语言表达的信息是巨量的。由于新的信息、技术和物品不断大量出现,表达和命名都不是一个简单的问题,需要大量合适的词汇,也需要新的字。针对这些问题,文章思考了汉语字词扩展的必要性。

关键词：汉语字词的扩展汉语的科技语言体系外来术语的汉语表达

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基于基因表达式编程的高架道路事故实时预测

吉林大学学报（工学版） 2024年第3期54卷 719-726页

作者：马潇驰陆建东南大学江苏省城市智能交通重点实验室南京211189 东南大学现代城市交通技术江苏高校协同创新中心南京211189 东南大学交通学院南京211189

为在城市高架道路场景下有效预测交通事故,基于上海市延安高架道路交通流和事故数据,利用附加精英基因库和灭绝机制的改进型基因表达式编程算法,提出了高架道路事故预测经验公式。通过与传统建模方法的结果进行对比,验证了经验公式的预... 详细信息

为在城市高架道路场景下有效预测交通事故,基于上海市延安高架道路交通流和事故数据,利用附加精英基因库和灭绝机制的改进型基因表达式编程算法,提出了高架道路事故预测经验公式。通过与传统建模方法的结果进行对比,验证了经验公式的预测精度和可理解性;在不进行重新训练和标定的前提下直接应用经验公式对其他高架道路的事故数据集进行预测,验证了其可移植性。结果表明:在延安高架道路数据集上,经验公式的预测性能较传统Logistics回归有较大提升,受试者工作特征曲线面积指标和F1-score指标达到与人工神经网络模型一致的水平,能正确识别74%的事故。经验公式在杭州市上塘高架道路数据集上的良好性能表明其具有基本的可移植性。综上,基因表达式编程算法针对事故风险预测问题兼顾了高精度和可理解性,并表现出可移植性,有助于建设低成本、高效率的事故预测系统。

关键词：交通运输系统工程事故预测基因表达式编程高架道路

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视觉提示学习综述

计算机学报 2024年第4期47卷 790-820页

作者：廖宁曹敏严骏驰上海交通大学人工智能教育部重点实验室上海200240 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215021

近年来,随着提示学习方法在自然语言处理领域被提出,其日益受到研究人员广泛关注,它通过将各类下游任务重构成预训练任务的形式,以参数高效和数据高效的方式将大规模预训练模型应用在各类自然语言相关下游任务中.其中以GPT系列为代表的... 详细信息

近年来,随着提示学习方法在自然语言处理领域被提出,其日益受到研究人员广泛关注,它通过将各类下游任务重构成预训练任务的形式,以参数高效和数据高效的方式将大规模预训练模型应用在各类自然语言相关下游任务中.其中以GPT系列为代表的模型通过提示学习在对话生成和多模态图文理解等任务上取得了巨大的成功.然而,这类模型及方法还不能解决视觉中的稠密任务.受此启发,一些研究人员逐渐将提示学习广泛应用到视觉相关的各类任务当中,如图像识别、目标检测、图像分割、领域适应、持续学习等.由于目前还没有提示学习应用在视觉相关领域中的综述,本文将对视觉单模态领域以及视觉语言多模态领域的提示学习方法展开全面论述和分析.作为回顾,我们首先简要介绍自然语言处理领域的预训练模型,并对提示学习的基本概念、下游应用形式以及提示模板类型进行阐述和分类.其次,我们分别介绍视觉单模态领域以及视觉语言多模态领域里提示学习方法适配的预训练模型和任务.再次,我们分别介绍视觉单模态领域以及视觉语言多模态领域的提示学习方法.在自然语言处理领域,提示学习方法以继承预训练形式实现多任务统一为主要目的;与此不同,在视觉相关领域,提示学习方法侧重于面向特定下游任务进行设计.为此,我们将从方法设计上进行简单分类,然后从应用任务角度详细介绍视觉单模态提示学习和视觉语言多模态提示学习方法.最后,我们对比分析了自然语言处理领域和视觉相关领域提示学习研究的进展,并对未来研究路线给出了展望。

关键词：大规模预训练模型自然语言处理视觉单模态提示学习视觉语言多模态提示学习

空地协同通信感知一体化系统的轨迹与资源分配联合优化

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电子与信息学报 2024年第6期46卷 2382-2390页

作者：张广驰顾泽霖崔苗广东工业大学信息工程学院广州510006

该文研究空地协同通信感知一体化系统,其中无人车(UGV)基站和无人机(UAV)中继集群组成空地协同网络,为用户提供通信服务,同时对目标区域进行探测感知。在更加准确的莱斯衰落信道模型下,研究联合优化无人机集群的通信感知关联、发射功率... 详细信息

该文研究空地协同通信感知一体化系统,其中无人车(UGV)基站和无人机(UAV)中继集群组成空地协同网络,为用户提供通信服务,同时对目标区域进行探测感知。在更加准确的莱斯衰落信道模型下,研究联合优化无人机集群的通信感知关联、发射功率和飞行轨迹以及无人车基站的发射功率和行进轨迹,在目标区域感知频率和有效感知功率阈值的约束下,最大化用户最小平均通信速率。为了解决变量高度耦合且非凸的整数优化问题,首先利用块坐标下降法将原问题分解成4个子问题;接着引入松弛变量并将整数约束转化为惩罚项,然后证明莱斯信道下的有效感知功率是关于轨迹变量和松弛变量凸复合函数的联合凸函数;再利用连续凸优化法处理非凸项,并提出一种双层迭代算法高效求解次优解。仿真结果表明,与几种基准方案相比,所提优化算法在相同感知性能下,提高了用户最小平均通信速率,更好地实现了通信与感知性能之间的权衡,并具有良好的收敛性。

关键词：通信感知一体化空地协同资源分配轨迹优化

纳米Al_(2)O_(3)改良滨海水泥土的动力特性及微观机理试验研究

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浙江大学学报（工学版） 2024年第7期58卷 1457-1466页

作者：庄心善杨本驰陶高梁湖北工业大学土木建筑与环境学院湖北武汉430068

在循环荷载及腐蚀环境下进行动三轴、扫描电镜、核磁共振等试验,分析纳米Al_(2)O_(3)改良滨海水泥土的动应力–应变、动弹性模量、阻尼比及微观孔隙变化.试验结果表明:动应变随动应力增大而增加,动弹性模量随动应力增大而减小;加载频率... 详细信息

在循环荷载及腐蚀环境下进行动三轴、扫描电镜、核磁共振等试验,分析纳米Al_(2)O_(3)改良滨海水泥土的动应力–应变、动弹性模量、阻尼比及微观孔隙变化.试验结果表明:动应变随动应力增大而增加,动弹性模量随动应力增大而减小;加载频率增大使动应变减小,使动弹性模量增加;海盐的质量分数增大使动应变增大,使动弹性模量减小.纳米Al_(2)O_(3)改良水泥土的阻尼比-动应变曲线随着加载频率的增加逐渐下移,该曲线在不同加载频率下均出现交汇点,交汇点随着海盐的质量分数增大向右移动.相比素水泥土,纳米Al2O3改良水泥土的孔隙弛豫时间分布曲线主峰峰值及峰面积显著缩小,土孔隙中有C-S-H、C-A-H凝胶物质胶结填充,形成空间网状结构,胶结效果显著.纳米Al_(2)O_(3)改良水泥土在海盐质量分数小的情况下孔隙明显减少,且孔隙率比素水泥土的更低.

关键词：纳米Al_(2)O_(3) 水泥土循环荷载腐蚀环境微观结构

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基于通道性能度量的神经网络结构搜索算法

控制与决策 2024年第7期39卷 2151-2160页

作者：潘杰郑学驰邹筱瑜中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116 中国矿业大学机电工程学院江苏徐州221116

卷积神经网络的表征与预测能力往往依赖结构合理性,但其主流结构均由人工设计,存在设计难度高、算力要求强、时间开销大等问题.如何让神经网络自主搜索合理结构并节约计算资源是当前的研究重点.目前,基于部分通道连接的可微分结构搜索算... 详细信息

卷积神经网络的表征与预测能力往往依赖结构合理性,但其主流结构均由人工设计,存在设计难度高、算力要求强、时间开销大等问题.如何让神经网络自主搜索合理结构并节约计算资源是当前的研究重点.目前,基于部分通道连接的可微分结构搜索算法,以其高效的显存利用率在搜索速度和分类性能上表现良好.然而,其针对通道的随机采样策略易造成重要信息丢失,当通道连接不足时性能明显下降.为此,提出一种基于通道性能度量的神经网络结构搜索算法,利用注意力机制提取通道重要性系数,并以此对通道进行排序采样.此外,考虑到预热阶段导致搜索不充分,产生较大离散化误差,在结构权重连续化的过程中设计温度正则化系数,提升权重差异.实验表明,所提算法能够在节约计算资源的基础上搜索出更优的卷积神经网络结构.

关键词：卷积神经网络可微分结构搜索通道注意力通道排序离散化误差温度正则化系数