简介：提出一种解决大规模非负矩阵分解的分布式算法.非负矩阵分解一直是矩阵分解领域中的热点问题之一,已有一些相关的算法.但是,对于大规模的非负矩阵,至今尚无高效的方法.本文采用近来解决大数据的分布式思想和并行式计算方法,并将它们与传统的矩阵分解算法相结合,提出一种基于并行式计算的分布式网络算法,以此实现大规模的非负矩阵分解问题.实验结果表明,所提出的算法较一般的分布式算法与集中式矩阵分解的算法更加有效和快速.

简介：绝热量热仪测试过程中，速率阈值检测方法存在抗干扰能力差及反应起始温度检测值波动较大的问题．文章在绝热量热仪（ARC）的“加热-等待-搜寻”模式下，提出运用温差变化量检测样品反应起始温度的策略．即通过对经典速率阈值检测方法存在的问题以及炉体控温热电偶与样品温度之间参比差值的分析，以参比差值与样品温度的关系构建温差基线并以此修正参比差值，修正后的参比差值的变化量用于衡量样品反应进程．实验结果表明，此动态温差检测方法相比于速率阈值检测方法，其抗干扰能力强，重复性良好，在同等控温精度的实验条件下，能够提前检测到样品的反应起始温度．

简介：用非等温热重法研究了漆酚镍螯合高聚物的热分解反应动力学,结果表明漆酚镍螯合高聚物热分解过程是一级反应,用Ozaw-（I）法和Reich法求得的热分解反应平均活化能分别是173.21KJmol-1和181.12KJmol-1。

简介：近年来,目标显著性检测引起了众多学者的极大关注,并涌出了一些基于低秩矩阵恢复理论的检测方法.在这些方法中,人们一般使用核范数约束低秩部分.但是,由于秩函数是非凸且不连续的,由此导致核范数不能很好地逼近秩函数,使得检测效果往往不佳.为解决上述问题,现提出基于加权Schatten-p范数与低秩树结构的稀疏分解模型.一方面,利用加权Schatten-p范数对图像背景进行低秩约束.另一方面,采用具有树结构稀疏特性的l2,1范数和图像拉普拉斯正则化对显著性目标进行稀疏约束,以此提高显著性检测精准度.经过与4种已有的常用显著性检测方法在3个不同数据库中的实验结果对比,证实现提出的方法具有更好的检测性能.