基于指数随机图模型的专利技术扩散机制实证研究

网络嵌入视角下专利技术扩散路径间存在相关性，但这种网络内生性影响并未在已有研究中得到足够重视。将扩散因素归纳为：专利价值、专利保护、多维同配、结构嵌入，从扩散网络内生、外生因素两个方面构建分析模型，并以石墨烯领域为例，采用指数随机图模型，开展实证研究。实证结果说明：专利价值、技术、地理、组织层面同配性、闭合三角结构嵌入均正向促进专利技术扩散，而专利保护强度反向抑制技术扩散。值得注意的是，专利技术扩散存在强烈的结构嵌入倾向，融合网络内、外生因素的模型能够更好地捕捉专利技术扩散机制。     

基于MBP算法和深度学习的人脸识别

为了解决在深度学习提取人脸图像特征时,易忽略其局部结构特征和缺乏对其旋转不变性学习的问题,提出了一种基于单演局部二值模式(MBP)与深度学习相结合的高效率人脸识别方法。首先,用多尺度单演滤波器对图像进行滤波,得到幅值和方向信息;其次,用LBP算法和象限比特的方法进行编码,分块计算组合其直方图特征;然后,将提取的单演特征作为深度信念网络(DBN)的输入,逐层训练优化网络参数,得到优异的网络模型;最后,将训练好的DBN网络在ORL人脸数据库上进行人脸识别实验,进行识别率计算,其识别率为98.75%。所提出的方法使用无监督的贪婪算法,隐藏层设定为2层,使用反向传播算法优化网络。相较于已知的人脸识别方法,MBP+DBN算法对光照、表情和部分遮挡变化具有较好的鲁棒性,在人脸识别中识别率较高,具有一定的优势,为图像特征提供了一种新的识别方法。     

大学生节气养心:促进身心健康发展新模式

"二十四节气"是中国的第五大发明,是"相机而动""相时而动""因时而感""顺时而动"细致入微地观察自然、与自然和谐相处思想的高度凝练。为了促进当代大学生涵养心志,修炼精神,是保持心态良好,实现全面的身心健康,文章试图将二十四节气和大学生的心理状态结合起来,运用古人智慧解决当下存在问题,研究二十四节气在心理研究方面的应用价值和社会意义。该项目的启动为心理中心工作人员和辅导员日常工作提供工作新思路和工作新方法,有效促进大学生心理健康发展。     

云计算中的轻量级查询结果验证机制

存储在云计算服务器上的数据可能被篡改或删除，查询完整性验证的作用是确保查询用户能够验证查询结果中的数据是真实的，且包含所有满足条件的数据。提出了一种基于签名链结构的查询完整性验证机制。方案使用代数签名机制替代数字签名实现校验值的计算，从而有效降低计算和查询验证开销。此外，通过维护一种新的、简单的索引结构实现了仅需下载少量数据即可实现校验值的更新。实验结果表明，所提方案比基于数字签名的签名链方案具有更小的更新开销和更高的验证效率。     

SUV白车身模态分析与优化

文章具体分析如下:先利用四边形或三角形单元离散整个车身,采用有限元分析方法,以某汽车企业SUV的白车身为模型,在不增加白车身自重的基础上,用Hypermesh画出白车身模型,接着分析研究了白车身的模态、并与一般目标值进行了比较和优化,以确保白车身的安全性和可靠性。通过对白车身结构的基本研究,可以更好的与设计完美地结合,验证一定的准确性。对今后的CAE分析奠定了基础,为改善汽车结构与分析提供很关键的现实意义。     

一种基于自适应相似矩阵的谱聚类算法

为了消除在构建谱聚类算法的相似矩阵时,高斯核函数中尺度参数的波动影响,构建了一种自适应相似矩阵,并应用到谱聚类算法中。自适应相似矩阵中数据点间的距离度量采用测地距离算法,相距较近的两点间的距离近似于欧氏距离,相距较远的两点则先根据欧氏距离得到每个数据点的k个近邻点,然后累加近邻点的测地距离,由此得到每对数据点间的最短距离。两点间的局部密度用共享近邻的定义来表示,更好地刻画了数据集的本征结构。在5个人工数据集和国际通用UCI数据库中的5个真实数据集上进行实验。实验结果表明,所提算法的聚类准确率高于对比算法的准确率,对复杂分布数据有很强的自适应能力。研究成果为数据挖掘及机器学习提供了思路和方法。