CKG超高频智能电压表

介绍一种原理由单片机控制,测量超高频电压的新颖电压表原理,组成和软件设计.

CKG系列高精度数控车床

北京机床研究所研制的CKG系列高精度数控车床，属亚超精级加工设备，具有优良的性价比．可满足高精、高效、微米级工件的批量加工需求。该数控车床最大的优点是：部分单元部件采用超精密空气静压技术，使加工工件精度得到飞跃性提高。

立方KG问题的对称和显式解(英文)

在本文采用经典李群方法获得准确的立方Klein-Gordon方程的行波解,采用雅可比椭圆函数得到了一些新的解,我们也得到了立方Klein-Gordon方程的守恒律.

离线热解-热脱附-气相色谱-质谱法用于研究烟草中主要糖类对挥发性成分的影响

提出了离线热解-热脱附-气相色谱-质谱法测定烟草中挥发性成分的方法,并将此方法用于研究烟草中主要糖类化合物(果糖、葡萄糖和蔗糖)对烟草挥发性组分的影响。结果表明:①糖类在高温下裂解,主要生成呋喃类、羧酸类及酯类化合物,不同糖类的裂解产物有较明显差异;②加入蔗糖后,烟草的挥发性成分中醛、酮类和含氮、硫杂环类化合物增加显著;③加入葡萄糖后,醇、酚类和含氧杂环类化合物增加明显;④而加入果糖后,各类化合物增加均较少,其中含氧杂环类化合物含量几乎没有变化。可见糖类物质在热解过程中不仅自身发生氧化还原反应,还与烟草中的成分发生了一系列化学反应,从而显著影响烟气的化学组成。

论真空接触器在电力、石化等方面的应用

本文从实用的 CKG1系列高压真空接触器及 CKJ5系列低压真空接触器在电力、石化等方面的应用 ,产述真空开关的重要性。

融合协同知识图谱与反事实推理的可解释推荐机制

为构建透明可信的推荐机制,相关研究工作主要通过可解释推荐机制为个性化推荐提供合理解释,然而现有可解释推荐机制存在三大局限:1)利用相关关系只能提供合理化解释而非因果解释,而利用路径提供解释存在隐私泄露问题;2)忽略了用户反馈稀疏的问题,解释的保真度难以保证;3)解释粒度较粗,未考虑用户个性化偏好。为解决上述问题,提出基于协同知识图谱(CKG)与反事实推理的可解释推荐机制(ERCKCI)。首先,基于用户自身的行为序列,采用反事实推理思想利用因果关系实现高稀疏度因果去相关,并迭代推导出反事实解释;其次,为提升解释保真度,不仅在单时间片上利用CKG和图神经网络(GNN)的邻域传播机制学习用户和项目表征,还在多时间片上通过自注意力机制捕获用户长短期偏好以增强用户偏好表征;最后,基于反事实集的高阶连通子图捕获用户的多粒度个性化偏好,从而增强反事实解释。为验证ERCKCI机制的有效性,在公开数据集MovieLens(100k)、Book-crossing和MovieLens(1M)上进行了对比实验。所得结果表明,该机制在前两个数据集上相较于RCF(Relational Collaborative Filtering)推荐模型下的ECI(Explainable recommendation based on Counterfactual Inference),在解释保真度上分别提升了4.89和3.38个百分点,在CF集大小上分别降低了63.26%、66.24%,在稀疏度指标上分别提升了1.10和1.66个百分点,可见该机制能有效提升可解释性。