英语原文共 8 页， 通过用户画像学习将个性化推荐中的新颖性和受欢迎度相结合 Ricardo Mitollo Bertani a , Reinaldo A. C. Bianchi b , Anna Helena Reali Costa 摘要：推荐系统已被电子商务领域的大公司广泛用作辅助工具，用于根据用户的特定偏好搜索相关内容。文献中已经提出了各种各样的算法，旨在改善推荐的产生过程，特别是在文献中提出了一种基于协作和扩散的混合算法，以解决数据稀疏的问题，这会影响推荐的质量。该算法是其他几种有效解决稀疏数据问题的基础。但是，这一系列算法不会根据用户画像来区分用户。在本文中，提出了一种新的算法来研究用户画像，并因此通过扩散，结合新颖性和项目受欢迎程度来生成个性化推荐。在知名数据集中进行的实验表明，在相同设置下，该算法的结果优于基于扩散的混合算法和传统协同过�

英语原文共 15 页， 基于Kshell算法的复杂系统节点中心性衡量 摘要 有影响力的传播者是在复杂网络中最大化影响或控制传播的关键角色。使用kshell分解方法来识别富有影响力的传播者在最近一段时间变得非常流行。在文献中，核心节点即网络中具有最大kshell指数的节点被认为是有影响力的传播者。我们已经使用易感-感染-恢复(SIR)流行病模型研究了kshell方法和节点的传播形态，以根据其在网络中的拓扑位置来理解关键节点的行为。从研究中，我们发现核心区域的每个节点都不一定是最关键节点。即使是战略位置较低的壳节点也可能是最关键的节点。此外，核心区域也可以位于网络的外围。现有的指标方法仅设计用于从核心节点而不是从较低的外壳中识别最关键的节点。在这项工作中，我们提出了一个kshell混合方法，不仅从核心�

英语原文共 10 页 英语原文共 18 页资料编号：[4603]

英语原文共 10 页， 用设计反对家庭暴力：“为家带来和平”项目 维拉·达马齐奥（巴西），加布里埃尔·莱昂（巴西） （天主教大学，巴西 里约热内卢 DOI：10.2752/144871311X13968752924996） 维拉·达马齐奥（Vera Damazio），巴西里约热内卢州立大学（UERJ）的社会科学博士、美国波士顿大学的平面设计硕士，AEnD-Br-巴西设计教育协会、Pamp;D设计研究与开发大会（Pamp;D Design Research and Development Congress）和《设计研究》（Estudos em Design）杂志的创始人之一。著有巴西第一本关于情感设计的书《人机工学的情感设计》（Design Ergonomics Emotion）。现任里约热内卢天主教大学（PUC-Rio）艺术与设计系的教授和研究员、设计记忆和情感研究实验室（LabMemo）的协调员。LabMemo成立于1999年，专注于文化实践和社会价值；加布里埃尔·莱昂（GabrielLeitatilde;o）

英语原文共 20 页 考虑体积和应力因素的臂架结构拓扑优化的稳定性保证 李文军，周启才，江镇，邓加东，陈伟 收到日期：2014年8月14日修该日期2016年4月30日，/接收日期2016年6月2日/在线出版日期2016年6月17日 结构是大型臂架起重机的关键部分，其结构的稳定性和拓扑优化是其轻量化设计的关键。有限差分法、直接微分法、伴随法等方法在设计变量和约束较多的情况下，需要进行大量耗时的非线性分析，后两种方法在现有的软件中难以实现。为了克服这些挑战，本文首先定义了一个全局稳定性指标来衡量整体结构的全局稳定性，以及一个压缩构件稳定性指标来识别压缩构件的屈曲。通过一个简单的三位框架的分析，对这两个稳定性指标进行了数值和实验验证。其次，分析了臂架结构的抗弯机理，确定了相对腹板构件的冻结优先�

英语原文共 183 页， 120 121 岩石爆破理论 3.10.2 爆破的主要目标是破碎岩体和岩石位移。影响爆破的变量有: 岩体性质 炸药特性 爆破结构，炮眼朝向自由面的角度 原始裂缝 许多地质因素影响爆破作业。虽然爆破工无法控制，但可以在可控的变量上设置数值，这样就可以安全地实现所需的岩石破碎度和位移量。 炸药的选择不可低估。但是，岩体的特性比炸药的特性更能有效地控制岩体的破坏和振动。 与岩石和炸药性质不同，爆炸的结构和起爆包括一系列可以由操作员控制的变量。需要清楚地认识到爆破优化的重要性。炸药被引爆后，是不可能控制的。因此，爆破工在规划爆破时必须格外小心。为了成功地完成爆破任务，必须对爆破要求、方法和材料有良好的判断。 爆破主要通过三个阶段破坏岩体�

英语原文共 6 页， 基于改进PRM的狭窄通道的路径规划 摘要 针对通道狭窄情况下概率路标图（PRM）的缺点，提出了一种基于最佳采样策略的改进方法。通过对障碍物的密集区域进行采样，选择分布在障碍物内部的采样点，并按一定的距离均匀采样，从而在自由区域内的障碍物周围生成采样点，从而增加了狭窄区域中采样点的数量。仿真结果表明，改进的PRM在狭窄通道中比标准PRM具有更多的采样点。路径规划的时间，成功率和路径长度也得到了显着改善。 关键词：路径规划，PRM，采样策略，狭窄通道 引言 在自主移动机器人的研究中，路径规划作为核心部分，研究人员已经对其进行了广泛的研究。路径规划是指按照一定的特征（时间，距离）连接起点和终点的路径，以使路径和障碍物保持相对安全的距离，同时确保�

英语原文共 22 页， 正交方向二维矩形包装问题的约束规划方法 MARTIN BERGER, MICHAEL SCHROuml;DER, AND KARL-HEINZ KUuml;FER 摘要：我们提出了一种基于约束的正交方向二维矩形填充问题的求解方法。这个问题是将一组可以旋转90度的矩形排列成最小尺寸的矩形，并且两个矩形不会重叠。在2.5D系统封装式集成电子系统的布局中，电子设备的放置是一个重要的问题。Moffitt等人用分枝定界法求解无定向的填料，并使用约束传播。我们将它们的传播技术推广到允许定向。我们的方法是比较一个混合整数程序，我们提供的结果优于它。 关键词：矩形包装，正交方向，非重叠约束，约束传播。 1.简介 矩形填充问题出现在现实世界的许多应用中，并对运筹学、约束规划、人工智能等领域的研究人员提出了挑战。我们用正交方向(RPWO)来解决二维�

英语原文共 6 页， 移动机器人路径规划的离散人工势场方法 A.Lazarowska * lowast;波兰格丁尼亚格丁尼亚海事大学船舶自动化系（电子邮件：a.lazarowska@we.umg.edu.pl）. 摘要：本文介绍了一种用于自主移动机器人的路径规划方法，称为离散人工势场算法（DAPF）。该方法不同于目前应用的类似的路径规划方法，例如经典的APF方法，该方法采用吸引和排斥势场函数或波前算法。方该法的新颖性和独创性在于离散势场的构建，在算法的路径长度和运行时间方面考虑动态障碍并获得有效解决方案。DAPF算法能够在静态和动态环境中为移动机器人找到无碰撞的路径。本文还提出了路径优化算法（POA）。其目的是修改无碰撞路径，以获得更平滑，更短的路径。DAPF算法几乎实时运行，因此该方法可以在实际应用中使用。通过在MATLAB环境中的仿真以�

支持向量机采样简化的一种新方法 摘要：作为机器学习中一个强大的工具，由于需要巨量的原始训练样本，支持向量机在训练阶段同样深受算力耗费昂贵的困扰。为了解决这个问题，本文基于两步样本简化提出了一种新方法来简化训练样本。这个算法包含了通过模糊C均值聚类的聚类检测和通过多元高斯分布来进行样本简化。在实现过程中，模糊C均值聚类算法用来对原始训练样本进行聚类，而多元高斯分布算法通过仅选择边界样本作为下一次的训练样本来简化训练样本。实验发现，本算法可以在不降低分类精度的情况下，提高训练的速度。 关键词：样本简化；概率分布；FCM；SVM 简介 基于统计学习理论[1]的支持向量机（SVM）是一种新的机器学习方法。由于其良好的性能，在模式识别[2]中得到了广泛的应用，在高维特征空间中采用