In a distributed resource environment, container technology highly facilitates the deployment and execution of scientific workflow tasks. However, existing scientific workflow scheduling studies barely consider the multi-channel programming of computational resources, which makes it hard to simultaneously achieve effective container sharing and optimize task parallelism and resource utilization. In this paper, we propose a segmented workflow scheduling strategy based on container technology in multi-vCPU devices environment. It reduces the solution space size of the heuristic algorithm through a segmented scheduling approach. And it uses an adaptive discrete particle swarm optimization algorithm with genetic operators (ADPSOGA) to optimize the average completion time of each workflow under the constraint of device rental cost. In addition, we propose a dynamic scaling scheme between containers and devices to reuse containers and solve the problems related to resource contention when tasks are parallel in a device. Experimental results indicate that ADPSOGA outperforms other similar heuristics algorithms, and the segmented scheduling approach significantly improves the optimization-seeking efficiency of the algorithm.
现有的多行为推荐系统未有效利用不同层次的图传播信息,难以捕获用户不同行为的影响.为解决此问题,文章提出了一种基于图注意力网络的多行为推荐模型(GABR):首先,采用小批量采样节点嵌入方法聚合同一行为类型交互的邻域节点,以提高特征表示效率;接着,采用注意力机制学习不同行为类型的影响系数,以进一步融合节点特征;然后,合并多层用户和项目表示,以有效利用不同层次的图传播信息;最后,将已交互的用户-项目对和随机采样未交互过的用户-项目对作为正负样本对来训练目标模型,以优化模型性能.为验证模型推荐性能,在 3个真实数据集(Yelp、Scholat、Beibei)上与现有 9 种推荐模型进行对比.实验结果表明GABR模型能够有效利用融合了不同行为类型影响系数的多层图传播信息,更好地预测用户偏好:在 3 个真实数据集上,与目前最佳的基线模型(GNMR)相比,GABR模型的HR、NDCG平均提高了 1.73%、2.43%.
设计了一种改进的YOLOv5 模型实现对小目标害虫识别定位并将其应用于农业虫情分析.首先对数据集中的图片进行数据增强操作,结合目标背景分析,对一半数据进行降低亮度处理以增大训练难度.为了解决目标检测模型中小目标容易随着卷积神经网络的加深而导致目标信息丢失的问题,提出在模型中额外增加特征提取层,以达到丰富小目标的特征信息和位置信息的目的.该模型采用一种切割图像再检测的方法,在降低模型计算量的同时提高了检测精度.最后设计了多组实验并进行对比,验证了模型的有效性,平均检测精度达 92%.
使用电导率高的硫化铜作为添加成分,与理论比容量高的硫化镍结合,通过一步氢气泡模板电沉积法在铜箔基底上制备了一种具有三维花状多孔结构的Ni-Cu-S电极材料.该结构提高了材料的比表面积,增加了材料的活性反应位点,从而加快了电荷传输,提高了电极材料的电化学性能.在三电极体系中,Ni-Cu-S电极材料的比电容可达 1.57 C/cm2,倍率性能为 80.2%.使用Ni-Cu-S电极材料(正极)和活性炭(AC)(负极)制备了不对称超级电容器,在双电极体系中对其进行性能测试,其比电容为 0.91 C/cm2,在 5.32 mW/cm2的功率密度下具有 0.89 mWh/cm2的高能量密度.经过 7 000 次充放电循环后,电容仍保持初始值的 89.7%,显示出了良好的循环稳定性.结果表明Ni-Cu-S是一种高性能超级电容器电极材料.
基于高速公路门架、2019 年货运专项调查、汽车能耗查询平台等数据,综合考虑不同车型、不同路段饱和度下车辆能耗差异,构建基于改进"政府间气候变化专门委员会"(IPCC)的高速公路网碳排放精细化测算模型,并以山东省为例进行实例分析.结果表明:从车型上看,高速公路碳排放客车、货车碳排放量占比分别为 45.29%、54.71%,其中主要碳排放源为Ⅰ类客车、Ⅰ类货车与Ⅵ类货车等;从路网分布看,碳排放高值路段主要在人口密集和经济发达城市的绕城高速,邻近综合交通枢纽(高铁、机场、港口),济青、京沪运输通道等呈现空间集聚分布特征;从区域分布看,碳排放高值区主要在以济南中心城区为核心的省会经济圈、以青岛中心的城区为中心胶东经济圈集聚,并呈现出从经济圈中心向外逐层递减的态势.该研究可为区域交通碳排放相关政策监管、区域交通运输"碳达峰"时间点研判提供理论和数据支撑,对推动区域交通运输双碳目标的实现具有重要现实意义.
采用聚乙二醇(PEG2000)与对苯二异氰酸酯(PDI)及六亚甲基二异氰酸酯(HDI)嵌段共聚反应制备聚氨酯基体材料,向其中掺杂锂盐,制得固态聚合物电解质,并对所得材料进行了结构表征和电化学性能测试.结果表明:共聚反应降低了PEG的结晶度,使固态电解质的室温离子电导率达 7.4☞10-5 S/cm.PDI的刚性及HDI的柔性在体系中均得以呈现,使固态电解质的拉伸强度达 61.6 MPa,杨氏模量达 62.9 MPa,断裂伸长率达 65.6％,拉伸韧性达 22.7 MJ/m3.利用所得固态电解质组装Li/LFP全固态锂金属电池,在 0.1C倍率下循环 100 次后放电比容量为 121.3 mAh/g,容量保持率为 82％.
在中国碳中和战略背景下,探索低碳生态发展框架下的国土空间分区是国土空间优化的核心所在.文章以石漠化山区玉龙县为研究区,在土地利用变化分析基础上,核算 2010、2020 年玉龙县的碳源、碳汇,分析其时空变化特征;在分析区域碳源/汇效益及生境质量基础上,以低碳发展与生态保护为目标来划分国土空间综合分区,并提出了协同减排的差异性对策建议.结果表明:(1)2010-2020年,玉龙县土地利用结构以乔木林地、灌木林地、草地和旱地等为主,城镇建设用地增加的速度最快.(2)2010-2020年,玉龙县碳源增长剧烈,碳排放量涨幅高达74.96%,碳排放增长量远超碳吸收增长量.(3)2010-2020年,玉龙县碳源/汇效益有较大的提升,但仍有大范围低效益区域;玉龙县以高等级生境质量区域为主.(4)以碳源/汇效益和生境质量为划分依据,可将玉龙县划分为 6 个分区:碳汇功能保持区、低碳限制发展区、减碳优先发展区、增汇生态修复区、高碳生产优化区和高碳总量控制区.
街道是城市重要的公共空间,街道空间承载着交通、生活和商业等多种城市功能.文章选择以城市街道所承载的商业功能中的餐饮业为例,基于街景视角探究了街道空间的景观与餐饮业活力之间的关系:首先,基于HDBSCAN聚类算法构建了街道空间;其次,应用图像语义分割模型提取了街景图片中的建筑物、天空和树木等 12 种景观目标,构建了天空占比、绿视率、围合度、围墙占比、道路占比和混乱度6个街道景观指标;然后,利用大众点评数据中的餐饮业点评信息,采用核密度算法测算了餐饮业活力;继而,应用偏相关分析对街道空间的街道景观与餐饮业活力的关系进行了分析研究.最后,以广州市天河区为研究区进行了实验验证,结果表明:街景视角下的街道景观与餐饮业活力有着显著的相关关系,混乱度、绿视率、围墙占比、天空占比均与餐饮业活力负相关,而围合度与餐饮业活力正相关.
以说服知识模型(PKM)为理论依据,将大学生作为被试进行测试,考察性别、产品卷入度和说服知识相互作用时对消费者广告态度和购买意图的影响.研究发现:(1)产品卷入度的高低对消费者的广告态度和购买意图产生的影响有显著差异,且产品卷入度低时,女性的广告态度和购买意图均高于男性;产品卷入度高时,女性的购买意图依然高于男性,但广告态度低于男性.(2)说服知识的高低对消费者的广告态度和购买意图产生的影响有显著差异,且说服知识低时,女性的广告态度和购买意图高于男性;说服知识高时,男性的广告态度和购买意图高于女性.
为探究区域土地利用转型模式,文章以土地利用转型的理论框架为基础,基于珠海市 1973、1988、1998、2008、2018 年 5 期Landsat卫星遥感影像的解译数据,运用土地利用转型幅度和速度模型、空间转移矩阵以及核密度模型等方法分析珠海市近 45 年间土地利用转型的时空演变特征,并采用地理探测器模型对其驱动因子进行定量研究.结果表明:(1)近 45 年来,珠海市的建设用地面积持续增加,动态度达 19.42%,耕地为建设用地面积增加的最主要来源;耕地、林地等地类面积减少.(2)珠海市土地利用空间格局变化的区域差异较为明显,土地利用转型热点区域呈现从位于东部的香洲区逐渐蔓延至位于西部的斗门区和金湾区的整体趋势.(3)自然环境因素、社会经济因素和交通区位因素是珠海市土地利用转型的主导驱动因素,人口密度对土地利用转型的驱动作用最大,表示该因子对土地利用转型的解释程度的q值为 0.295 6,坡度、高程、第二产业产值和第三产业产值的q值在 0.2～0.3 之间;多种因子共同驱动作用大于单因子驱动作用,其中,坡度和第二产业产值的交互作用对土地利用转型的影响最强,q值达 0.376 8,自然环境因素和社会经济因素之间的交互探测q值基本在0.3以上.
分析苏鲁豫皖传统村落的空间分布特征及其影响因素,以期为今后区域内传统村落开发与保护提供理论依据与技术支持.文章以苏鲁豫皖四省 825 个传统村落为研究对象,采用最邻近指数、核密度分析、地理集中指数、莫兰指数以及地理探测器等方法研究区域内传统村落的空间分布格局及其影响因素.结果表明:(1)苏鲁豫皖传统村落空间分布类型为集聚型,省域尺度下研究区的传统村落均为聚集分布模式,安徽省集聚分布显著.(2)市域尺度下传统村落分布不均衡,主要集中在安徽的黄山市、宣城市和河南的平顶山市、信阳市.(3)核密度分析结果表明,苏鲁豫皖传统村落总体上呈"一主+两次+多中心"的团簇状分布格局,"核心—边缘"状分布较为明显,且在空间上表现为横"V"字型.(4)该区密度因素(如GDP密度)对传统村落空间分异解释力最强,其次是普通道路密度、河流密度等,最后是地形因素;传统村落空间分异格局受 11 个因子交互作用的影响存在非线性增强及双因子增强2 种类型,说明该区传统村落空间格局分异受多因子的综合影响更明显,其中GDP密度、一般道路密度和其他10 个因子交互作用对传统村落空间格局影响较大.
传统的股价预测方法通常仅看作时间序列预测问题,不能利用到股票的空间信息,而使用图神经网络(GNN)进行预测,却缺少股票间关系的图数据结构.文章基于同一板块内股票之间具有相似的趋势,龙头股对其他股票具有明显的领涨或领跌的影响,提出一种基于股票各板块内部的单向自适应图神经网络模型(Stock-GNN)对股价进行预测.该模型的单向图学习模块可以自适应地训练出股票间的图数据结构,再利用时序卷积模块和图卷积模块提取时间和空间上的特征.并爬取A股四大板块(银行、白酒、电力设备、生物医药)的真实数据进行实证分析,与现有的股票预测模型AR、GARCH、CNN-GRU、TPA-LSTM、CNN-LSTM-Attention以及不按板块划分的图神经网络(All-SGNN)进行比较.实验结果表明,Stock-GNN预测模型的预测误差更低,相关系数更高.
新媒体平台内容和技术飞速发展建构了知识传播的新图景,推动了平台知识区亚文化实力的崛起,催生了大批青年亚文化群体高度聚焦的文化社区.文章基于MOA(动机-机会-能力)模型和传播效果研究范式,结合哔哩哔哩(简称"B站")这一青年亚文化视频平台和文化社区背景,对典型视频类知识传播案例"罗翔说刑法"开展实证分析.研究发现,动机是激发知识传播的主要动力,机会创造了知识传播的开放流动空间,能力促成了知识传播效果的正向循环,三者共同建构了B站知识传播的发展空间,使得知识类视频在泛娱乐化、青年高度聚集的视频平台中发挥出独特的价值,为知识传播与青年亚文化群体的聚合搭建起强有力的关系链接.
针对现有的深度知识追踪模型缺乏对习题和学生特征信息综合考虑的问题,文章提出融合习题难度和作答经验的深度知识追踪模型(DKT-DE).该模型通过分析作答序列评估习题的难度和学生的作答经验来丰富模型输入层的特征信息,从而提高模型的预测性能.最后,在 3 个公共数据集(ASSISTments2009、ASSISTments2015、AS-SISTments2017)上,对DKT-DE模型与 5 个基线模型(BKT、DKT、DKT+、DKVMN、SAKT模型)进行对比实验和消融实验.对比实验结果表明DKT-DE模型能够更准确地评估学生的知识掌握状态:与基线模型中表现最好的DKT+模型相比,DKT-DE模型在ASSISTments2009、ASSISTments2015、ASSISTments2017 数据集上的AUC平均值分别提升了 2.78%、2.44%、1.5%.而消融实验结果进一步证明习题难度和学生作答经验对提升模型预测能力都起到了积极的贡献.
通过与5,10,15,20-四(4-羧基苯基)卟啉(TCPP)复合,构筑了Ce-Ag3PO4/TCPP异质结复合催化剂,研究其对螺旋霉素(SPM)的催化降解性能.采用SEM、XRD、XPS、UV-Vis DRS和FTIR等方法表征和剖析催化剂材料的微观化学结构、化学组成及光化学性能,并进一步阐明光催化降解SPM的反应机理.Ce-Ag3 PO4/TCPP光催化剂在可见光照射6 h对SPM的降解率为87.7％,降解速率常数是纯Ag3 PO4的5.8倍.光电化学测量(光电流响应、电化学阻抗)、ESR测试、自由基捕获和PL光谱分析结果表明:铈离子(Ce3+)的掺杂,可有效增大催化剂的比表面积,减少电子-空穴对的复合;引入TCPP能加速电子转移,增强光吸收性能,从而提高光催化活性.这种掺杂复合催化剂为高效光降解SPM提供了一种简捷和高效的途径.
文章研究一类具有Dirichlet边界条件和初始条件的含梯度项奇异抛物型偏微分方程:{yt-y″-κ/ry′+λ|y′|2/ym=f(r,t)(y≥0,(r,t)?(0,1)×(0,T]),Y(0,t)=y(1,t)=0(t?(0,T]),y(r,0)=φ(r)(r?(0,1)),其中,T>0,κ≥0,λ>0,m?(0,2).由于含梯度的奇异抛物型方程中具有奇异项和非线性项,故先利用抛物正则化方法将方程进行正则化,再结合上下解方法,证明了在不同假设条件下的该类方程非负弱解的存在性.最后,证明了该方程的弱比较原理.
采用新疆尉犁蛭石矿,依次经过HNO3酸化、600℃煅烧、NaCl交换,再用Keggin离子插层,得到了羟基铝柱撑蛭石.以柱撑蛭石为载体制备了一系列Ni负载的催化剂(12Ni-CPVMT、12Ni-2CaO-CPVMT、12Ni-2MgO-PCVMT)并将其应用于甲烷重整反应.结果表明:12Ni-CPVMT的催化活性仅为17 h,二氧化碳的转化率低,12Ni-2CaO-CPVMT和12Ni-2CaO-PCVMT在反应3 h内表现出较高的催化活性和稳定性,但随后观察到失活.12Ni-2MgO-CPVMT催化剂在反应22 h后,甲烷的转化率降低至17.94％,而12Ni-2CaO-CPVMT催化剂在反应24 h内表现出较高的稳定性,甲烷的转化率仅降低了1.28％.这可能与其层间结构和膨胀的蛭石中的金属氧化物有关.
钠离子电池容量退化具有非线性和复杂性,准确预测剩余使用寿命(RUL)十分困难,因此构建SSA优化算法结合梯度提升回归树(GBRT)的RUL预测模型.对实验数据进行滤波平滑处理,绘制容量增量(IC)曲线,从IC曲线中提取与容量衰减相关性高的健康指标(HI),即IC峰值、峰值对应的电压值、峰值面积以及峰值斜率.利用PCA算法对数据进行降维处理以减少数据间的冗余性,将处理后的数据输入GBRT模型,并采用SSA算法寻找最优超参数提高预测精度.利用多组老化实验数据进行验证,RMSE、MAPE和MAE分别在15.2、7％、11.2以下,结果表明该模型有较高的预测精度及稳健性且优于其他主流算法.
利用傅立叶变换红外光谱研究了次氯酸钠、过氧化氢和紫外线对革兰氏阴性大肠杆菌(Escherichia coli)和革兰氏阳性海氏肠球菌(Enterococcus hirae)的生物学效应.结果表明:细菌失活和光谱变化之间存在显著的相关性,而且不同消毒剂和细菌引起的效果曲线也明显不同.革兰氏阴性菌比革兰氏阳性菌更容易受消毒剂的影响.NaClO对膜透性、蛋白质和脂类氧化的生物效应最为显著,其次是H2 O2光解产生的HO·自由基的氧化效应,最后是紫外辐射对DNA的损伤作用.研究结果为了解消毒过程的生物效应提供了新的见解,并为优化消毒过程、确保水安全提供了科学依据.
为解决不同跌倒方式的训练误差无法充分收敛而导致分类效果欠佳的问题,在提取穿戴式设备加速度、角速度及合加速度三维特征的基础上,提出了一种级联分类的跌倒识别(Cascade Fall Recognition,CFR)方案;同时为降低级联串行运算的复杂度,进一步提出了基于经验特征维度降维的低复杂度级联分类跌倒识别(Low-complexity Cascade Fall Recognition,LCFR)方案.最后,面向SisFall数据集,分别使用单个多分类器方案、CFR方案和LCFR方案进行四分类任务(日常行为,向前跌倒,横向跌倒,向后跌倒),对F1-Score和训练时间复杂度进行对比.实验结果表明:CFR方案在四分类跌倒任务时的F1-Score达98.56％;在接近无损F1-Score的前提下,LCFR方案的训练时间复杂度比CFR方案降低了61.11％,且该方案的F1-Score高于同类跌倒识别方案.
