浅海环境下的声学灵敏度核函数研究

灵敏度核函数是声学观测量扰动与声速扰动之间的关系量,表征了声学观测量对声速场扰动的敏感性及其空间特性.目前在水声学中灵敏度核函数的研究主要集中于水平均匀的海洋声波导中,针对不同的声速扰动,灵敏度核函数体现出良好的线性特性.由于实际的海洋声波导往往是水平不均匀的情况,灵敏度核函数的空间特性与波导的空间不均匀性间存在较复杂关系,需开展进一步探究.首先模拟了水平均匀的浅海声波导环境中的声传播,分析了不同射线对应的相位灵敏度核函数和传播时间灵敏度核函数特性,结果表明,相位和传播时间灵敏度核的空间特性存在较大差异,相位灵敏度核在沿着本征射线上影响较大,而传播时间灵敏度核的影响区域主要在本征射线周围的菲涅尔区.继续模拟了不同的本征射线,声速场对灵敏度核的影响程度也存在较大差异.针对水平不均匀海洋波导情况,相应仿真结果显示当声源距涡旋中心较远时,仿真射线对应的相位灵敏度核函数的空间积分值趋于恒定,这表明灵敏度核函数同样适用于水平不均匀的海洋波导中,其灵敏性与射线和声速扰动的相对空间位置有关.这些结果为灵敏度核函数在海洋声学实验站点优化设计和海洋环境参数声学获取等方面的应用提供有利支撑.

基于自注意力机制的面向重复消费场景的序列化推荐算法

为提升序列化推荐模型在重复消费场景中的性能,增强推荐算法对于时间的敏感程度,减轻信息过载带来的负面影响,文中提出了基于自注意力机制的面向重复消费场景的序列化推荐算法SLSASRec。文中着重对重复消费场景中的时间间隔进行研究,对于用户的历史消费时间采用自注意力机制建模,在霍克斯过程中设计特定的时间核函数用以捕获用户的长期与短期偏好,同时在基础强度获取部分使用基线模型SASRec获得个性化建模。通过实验分析,在公共数据集Grocery and Gourmet Food的HR和NDCG指标上较对比的基线算法SASRec分别提升5.19%和5.02%,证明了算法可以有效预测用户的重复消费行为。

太阳核聚变概率计算及太阳目前结构和状态的推测

根据观测资料,计算得到类太阳恒星条件下的质子-质子聚变概率、太阳氢核数随时间变化的函数.恒星主序期光度的主要贡献来自质子-质子聚变这个基础反应.给出了太阳目前比较细致的结构及状态,并且基本通过了检验.借鉴恒星实际,作者建议在地球上实验新的（较低温对撞）聚变装置.

基于时序交易图注意力神经网络的以太坊恶意账户检测

随着区块链的迅速发展,利用以太坊从事传销、诈骗、洗钱等犯罪行为逐年增加,因此对于以太坊账户的检测成为了破解新型犯罪的一种有效方法。文章提出将交易时间信息融入到以太坊地址账户特征的模型,从而检测以太坊账户是否为恶意账户。模型对传统的注意力网络进行改进,通过融合时序交易时间图注意力的神经网络实现了地址账户特征的最终表达。实验结果表明,该模型优于传统的机器学习分类算法和图神经网络分类算法。