VEC

摘要： 故障现象-辆2014年生产的东风半挂车(车型DT13B-002-01AJ),搭载DCI375-30型发动机,行驶里程为120000km(图1)。车主电话反映,该车装好货后启动,车子没有任何反应,且仪表台上显示未收到VECU和EECU报文(图1)。故障诊断与排除由于车主在电话里讲述该车仪表上显示未收到VECU和EECU报文的故障信息,因此怀疑是VECU和EECU的共同供电线(制动灯开关熔丝0215)出现问题的可能性很大。

摘要： 数字普惠金融是当前金融发展的重要趋势,通过发展数字普惠金融可以扩大内需,促进消费。在构建双循环格局的背景下,基于2011~2020年河北省普惠金融指数、河北省城乡居民可支配收入、河北省城乡居民消费支出等数据建立VEC模型研究数字普惠金融发展对于城乡居民消费支出的影响,研究发现:数字普惠金融的发展能促进城乡居民消费水平的增长,并且对农村居民消费水平的增长影响更大。基于此,应加速发展数字普惠金融,以缩小城乡消费水平差距。

摘要： 鲤(Cyprinus carpio L .)是我国重要的水产养殖品种之一,但随着养殖密度和养殖规模的不断扩大,其养殖生态系统受到不同程度破坏,各类疾病频繁暴发,其中又以病毒性疾病的影响范围最广、死亡率最高,已成为制约鲤养殖产业可持续健康发展的瓶颈问题.文章通过综述鲤春病毒血症(Spring viraemia of carp,SVC)、锦鲤疱疹病毒病(Koi herpesvirus disease,KHVD)、鲤病毒性浮肿病(Viral edema of carp disease,VEC)和鲤痘疮病毒病(Carp pox disease,CPD)等病毒性疾病的病原生物学、发生机理、流行特点及其防控策略,发现鲤病毒性疾病仍存在诸多问题亟待深入研究,包括KHV可感染多种鲤科近缘鱼类,但为何只发展成为病毒携带者而不发病;养殖水温是否是决定病毒感染的关键因素;病毒可通过哪些途径逃避免疫监视而进入鱼体;在不同感染阶段病毒的传播方式是否存在差异等.此外,由于目前尚缺乏高效的防控方法,加强检疫和免疫防控仍是防控鲤病毒性疾病的主要手段.因此,今后要继续加强对病毒致病机理和传染途径的研究,研发新型口服疫苗载体及传送系统,并基于RNAi技术研制能有效防治病毒性疾病的药物,以确保我国鲤养殖产业的健康可持续发展.

摘要： 鲤(Cyprinus carpio L.)是我国重要的水产养殖品种之一,但随着养殖密度和养殖规模的不断扩大,其养殖生态系统受到不同程度破坏,各类疾病频繁暴发,其中又以病毒性疾病的影响范围最广、死亡率最高,已成为制约鲤养殖产业可持续健康发展的瓶颈问题。文章通过综述鲤春病毒血症(Spring viraemia of carp,SVC)、锦鲤疱疹病毒病(Koi herpesvirus disease,KHVD)、鲤病毒性浮肿病(Viral edema of carp disease,VEC)和鲤痘疮病毒病(Carp pox disease,CPD)等病毒性疾病的病原生物学、发生机理、流行特点及其防控策略,发现鲤病毒性疾病仍存在诸多问题亟待深入研究,包括KHV可感染多种鲤科近缘鱼类,但为何只发展成为病毒携带者而不发病;养殖水温是否是决定病毒感染的关键因素;病毒可通过哪些途径逃避免疫监视而进入鱼体;在不同感染阶段病毒的传播方式是否存在差异等。此外,由于目前尚缺乏高效的防控方法,加强检疫和免疫防控仍是防控鲤病毒性疾病的主要手段。因此,今后要继续加强对病毒致病机理和传染途径的研究,研发新型口服疫苗载体及传送系统,并基于RNAi技术研制能有效防治病毒性疾病的药物,以确保我国鲤养殖产业的健康可持续发展。

摘要： 尊敬的各位同道:在北京协和医院创建"六大体系",迈向协和新百年之际,协和血管医学大会暨中国血管和腔内血管论坛(19thVEC)将于2021年7月1-3日在北京国际会议中心举行。现诚挚邀请血管医学领域的同道共同出席本次盛会。山积而高,泽积而长,自2003年开始,协和血管医学大会暨中国血管和腔内血管论坛连续举办十八届,已成为中国血管界具有影响力的学术平台。本次第十九届大会秉承"严谨、求精、勤奋、奉献"的协和精神。大会旨在搭建交流平台,通过丰富多样的学术内容,加强地域与学科间联动协作,推动血管医学研究及前沿技术创新转化。

摘要： 尊敬的各位同道:在北京协和医院创建"六大体系",迈向协和新百年之际,协和血管医学大会暨中国血管和腔内血管论坛(19thVEC)将于2021年7月1-3日在北京国际会议中心举行。现诚挚邀请血管医学领域的同道共同出席本次盛会。山积而高,泽积而长,自2003年开始,协和血管医学大会暨中国血管和腔内血管论坛连续举办十八届,已成为中国血管界具有影响力的学术平台。本次第十九届大会秉承"严谨、求精、勤奋、奉献"的协和精神。大会旨在搭建交流平台,通过丰富多样的学术内容,加强地域与学科间联动协作,推动血管医学研究及前沿技术创新转化。

摘要： 文章以贵州1987-2019年的年度数据为基础,运用协整理论建立VAR模型和VEC模型,通过Granger因果检验、脉冲响应模型和方差分解分析新克强指数三项指标与贵州经济增长之间的动态关系.研究发现,单位能耗强度R&D经费支出与经济增长呈负相关,金融机构贷款量与经济增长呈正相关,脉冲响应分析表明可以实行低能耗发展模式,提高科技创新转化率,建设良好的金融环境共同促进贵州经济长期增长.

摘要： 选取宏观经济景气指数、国债利率、公路固定投资额、化工指数、美元对人名币汇率及沥青产量六个宏观经济指标和国内沥青期货价格,运用误差修正模型(VEC),探究这六个宏观景观及指标对沥青期货价格的长期和短期影响,并针对沥青行业以及相关的投资者给出适当的建议.

摘要： 本文基于协整理论,针对江苏省季度用电量、GDP两变量系统建立了VEC模型,并分析了该系统的长期均衡关系和短期波动的误差纠正机制,并利用本模型对未来几期江苏电力需求进行了多步预测,模型预测效果令人满意.

摘要： 本文基于协整理论,针对江苏省季度用电量、GDP两变量系统建立了VEC模型,并分析了该系统的长期均衡关系和短期波动的误差纠正机制,并利用本模型对未来几期江苏电力需求进行了多步预测,模型预测效果令人满意.

摘要： 本文基于协整理论,针对江苏省季度用电量、GDP两变量系统建立了VEC模型,并分析了该系统的长期均衡关系和短期波动的误差纠正机制,并利用本模型对未来几期江苏电力需求进行了多步预测,模型预测效果令人满意.

摘要： 本文基于协整理论,针对江苏省季度用电量、GDP两变量系统建立了VEC模型,并分析了该系统的长期均衡关系和短期波动的误差纠正机制,并利用本模型对未来几期江苏电力需求进行了多步预测,模型预测效果令人满意.

摘要： 本文基于协整理论,针对江苏省季度用电量、GDP两变量系统建立了VEC模型,并分析了该系统的长期均衡关系和短期波动的误差纠正机制,并利用本模型对未来几期江苏电力需求进行了多步预测,模型预测效果令人满意.

摘要： 本文基于协整理论,针对江苏省季度用电量、GDP两变量系统建立了VEC模型,并分析了该系统的长期均衡关系和短期波动的误差纠正机制,并利用本模型对未来几期江苏电力需求进行了多步预测,模型预测效果令人满意.

摘要： 本文基于协整理论,针对江苏省季度用电量、GDP两变量系统建立了VEC模型,并分析了该系统的长期均衡关系和短期波动的误差纠正机制,并利用本模型对未来几期江苏电力需求进行了多步预测,模型预测效果令人满意.

摘要： 此文主要以DU-Sulzer RTA84T机所采用的柔性模块设计与优化技术为例,分析带有燃油品质设定的可变喷油正时,可变排气阀关闭正时,负荷控制缸套水综合冷却以及根据负荷变化控制气缸润滑等优化措施的工作原理及其应用.

摘要： 此文主要以DU-Sulzer RTA84T机所采用的柔性模块设计与优化技术为例,分析带有燃油品质设定的可变喷油正时,可变排气阀关闭正时,负荷控制缸套水综合冷却以及根据负荷变化控制气缸润滑等优化措施的工作原理及其应用.

摘要： 此文主要以DU-Sulzer RTA84T机所采用的柔性模块设计与优化技术为例,分析带有燃油品质设定的可变喷油正时,可变排气阀关闭正时,负荷控制缸套水综合冷却以及根据负荷变化控制气缸润滑等优化措施的工作原理及其应用.

摘要： 本发明涉及一种基于VEC中资源和时间高效的计算卸载方法，属于车载通信领域。包括车辆运动模型分析、考虑多因素模糊逻辑服务要价机制、Max‑Min公平算法任务卸载决策。当用户车辆出现自身车载单元无法完成任务时，其周围的其他具有空闲计算资源的车辆可以提供额外的任务计算处理服务；然后，服务车辆根据多个因素结合模糊逻辑控制得到其服务要价；最后用户车辆根据周围可服务车辆的服务要价进行Max‑Min公平算法的卸载决策。本发明在传统车联网计算任务卸载中添加了模糊逻辑要价方案，激励服务车辆参与任务计算服务，最后引入Max‑Min公平算法进行任务卸载决策，有利于系统最大化资源的利用率和最小化总延迟。

摘要： 本发明属于网络安全技术领域，特别涉及一种基于IR2Vec的跨架构密码算法识别方法及系统，收集已知密码算法在不同架构下和/或利用不同编译选项生成的二进制程序文件，将收集到的二进制程序文件作为数据集，利用LLVM将数据集中二进制程序文件转化成中间语言，并利用已训练的IR2Vec词向量模型通过学习上下文语义来生成数据及相应的标准向量表示；利用LLVM将目标二进制程序文件转换成中间语言，并通过已训练的IR2Vec词向量模型通过学习上下文语义来生成目标二进制程序文件的向量表示；依据目标二进制程序文件的向量表示和标准向量表示两者相似度来识别目标二进制程序文件密码算法。本发明在保证密码算法识别效果的同时，能够实现跨架构下算法识别，便于实际应用。

摘要： 本发明涉及一种融合graph2vec、双层LSTM的车辆行程时间预测方法及系统，该方法包括：获取车辆历史出行轨迹数据，解析轨迹的相关特征信息，转换成键值对的形式存放，构建轨迹特征数据集；获取城市路网的路段唯一标识名与路段之间的邻接关系，构建拓扑空间数据集；对轨迹特征数据集中的特征因子与车辆行程时间进行相关性分析，选取强相关性的特征因子，并与拓扑空间数据集进行匹配，获取预测行程时间数据集；构建融合graph2vec、双层LSTM的车辆行程时间预测模型，将预测行程时间数据集输入到模型中，对车辆的行程时间进行预测，输出车辆行程时间。该方法及系统有利于更加精准的预测车辆行程时间，提高资源利用效率。

摘要： 本发明提出了一种基于wav2vec的语气词插入的语音交互方法及系统，属于人工智能、语音识别技术领域。该方法中，训练中文语音环境下的wav2vec预训练模型；获取用户通话音频并标注语气词插入位置，作为音频语料；将音频语料进行切割，对每一个切割后的语音块设置插入标签或者不插入标签，将每一个带有标签的语音块作为一个样本，构成训练样本集；构建由wav2vec预训练模型和分类器组成的音频分类模型并进行训练，利用训练好的音频分类模型判断在人机语音交互过程中是否需要插入语气词，稳定性高，避免了随机插入的突兀性，无需依赖专业人员设计复杂的规则，准确性高。

摘要： 本发明提供一种基于二分图投影和node2vec的课程推荐方法。本发明首先获取来自在线教育学生选课数据，并且对该数据进行编码，并用二分图来描述选课信息，通过实际链接情况划分训练集和测试集。获取和课程相关的加权投影矩阵。接着调用node2vec算法模型生成和课程，学生节点有关的最佳网络节点特征表示，通过已经求得的学生节点和课程节点的特征向量，获取链接特征向量，并根据已知的学生‑课程二分图的链接设置标签。并通过逻辑回归模型进行训练和预测，得到较高的推荐准确率。

摘要： 本发明提出了一种基于Word2vec和ASPE的高效模糊可搜索加密方法，该方法主要应用密态信息模糊搜索领域。该算法首先借助Word2vec生成同义词相关系数，再将系数与关键字矩阵相结合，利用扩展后的ASPE算法得到用户的陷门矩阵。将利用扩展后的ASPE算法生成的文件索引矩阵与陷门矩阵进行哈达玛乘积操作得到文件相关性排序，最后用户通过密钥解密文件得到最终明文。通过实验仿真表明，该算法不仅能有效隐藏明文信息，保护了用户的前向隐私与后向隐私，而且大大改善传统算法计算量大且占用大量存储空间的缺陷，极高地提升了模糊搜索效率。

摘要： 本发明公开了一种基于加权Word2vec的漏洞自动分类方法及系统，包括：步骤1：对原始漏洞文本进行预处理，形成漏洞文本信息词集；步骤2：采用Word2vec模型对漏洞文本信息词集中的每个词进行词向量化，得到词向量；步骤3：使用T‑MI算法对每一个词向量进行加权，得到加权后的词向量；步骤4：将加权后的词向量组成的文本向量输入至训练好的CNN中进行漏洞分类，得到漏洞分类结果；其中，T‑MI算法为将TF‑IDF算法与互信息算法结合得到的算法；本发明针对Word2vec模型无法区分漏洞文本中词汇的重要程度，通过引入改进的TFIDF对Word2vec词向量进行加权，实现加权的Word2vec分类模型，可以更好的实现漏洞的自动分类，提高分类的准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于word2vec模型的班轮运输重点航线识别方法，属于水运交通领域，包括以下步骤：步骤一：获取AIS数据并预处理；步骤二：得到集装箱班轮航次挂港序列；步骤三：基于word2vec模型生成港口向量；步骤四：获取集装箱班轮运输航次向量；步骤五：识别集装箱班轮运输重点航线。本发明使用挂靠港口数据，精简了重点航线识别的运算内容，更适用于范围庞大的国际班轮运输网络，并深入挖掘了港口间的潜在关联，从而实现集装箱班轮运输重点航线的识别。本发明有助于交通管理部门和航运公司准确掌握集装箱班轮运输的重点航线，为交通管理部门制定管理政策，航运公司规划与管理海上航线提供有力支持。

摘要： 本发明公开了一种基于item2vec和向量聚类的实时推荐方法，本发明通过用户的行为序列，离线训练item2vec模型获得物品的Embedding向量，近线计算通过用户近期行为结合物品向量生成用户向量，在实时计算中根据用户向量计算与物品向量之间的相似度进行物品推荐，向量相似计算过程中首先对物品向量进行聚类以加快向量检索速度，最终实现快速实时推荐，挖掘推荐的深层次语义关联，精准捕获用户兴趣转换，提升用户的粘度。

摘要： 一种基于图卷积神经网络和Node2vec的circRNA‑疾病关联关系预测方法，步骤如下：获取circRNA‑疾病关联矩阵；计算circRNA功能相似性、circRNA高斯相互作用谱核相似性、疾病高斯相互作用谱核相似性、疾病语义相似性，构建circRNA集成相似性和疾病集成相似性，生成circRNA‑疾病异构图；稀疏自动编码器对circRNA(疾病)集成相似性进行特征提取和变换后转为64维特征向量，融合circRNA特征向量和疾病特征向量为最终的circRNA‑疾病特征向量；图卷积神经网络对circRNA‑疾病异构图提取节点的局部结构信息；Node2vec方法对circRNA‑疾病异构图提取节点的全局结构信息；将前两步得到的节点信息送入到随机森林分类器中，预测潜在的circRNA‑疾病关联关系。通过计算方法预测与疾病相关的circRNA，节省时间，有助于阐明疾病发病机制，寻找有效治疗方案。