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江大启动研究生党支部设置改革试点 002

高速相干光通信中一种改进的EEPN补偿算法

镇江日报

作者：刘群东

本报讯昨天，江苏大学电气信息工程学院举行研究生党支部设置改革试点启动仪式，成立了以电研01和电研02两个学术团队为主体的纵向型研究生党支部，为该院37名研究生党员安置了“新家”。　　　　“这次在我院率先实施以导师和实验室...

本报讯昨天，江苏大学电气信息工程学院举行研究生党支部设置改革试点启动仪式，成立了以电研01和电研02两个学术团队为主体的纵向型研究生党支部，为该院37名研究生党员安置了“新家”。　　　　“这次在我院率先实施以导师和实验室为单位的纵向型研究生党支部设置改革试?

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光通信研究 2024年

作者：刘群王蕾四川财经职业学院信息学院澳门科技大学

【目的】均衡增强相位噪声（EEPN）是限制高速相干光通信中传输距离提高的主要因素之一，为了减少EEPN的影响，进一步提高光传输距离，需要基于1/f相位噪声模型对比EEPN效应对传输距离的影响。同时为了减少EEPN代价，提出了一种改进的E... 详细信息

【目的】均衡增强相位噪声（EEPN）是限制高速相干光通信中传输距离提高的主要因素之一，为了减少EEPN的影响，进一步提高光传输距离，需要基于1/f相位噪声模型对比EEPN效应对传输距离的影响。同时为了减少EEPN代价，提出了一种改进的EEPN补偿算法，并进行了仿真对比。【方法】通过理论分析，给出了EEPN研究时1/f相位噪声模型的建模方法，并针对现有的数字子载波联合的相位噪声补偿算法在大色散无收益的问题，文章提出了一种新颖的基于多子载波联合与色散走离对消的改进算法，并利用Matlab仿真软件对比了不同1/f相位噪声模型下EEPN代价差异和改进方案的性能收益。【结果】结合理论分析和仿真对比不同1/f相位噪声曲线，结果表明：低频相位噪声越小、线宽越小，EEPN越低。改进的EEPN补偿算法在不同色散下均能看到明显的性能收益，在20 000和30 000ps/nm下，性能收益分别在0.2和0.3dB左右。【结论】除减少激光器线宽外，减少激光器低频相位噪声是改善EEPN代价一种有效方式，同时改进的相位噪声估计方法克服了现有算法在大色散下无收益的问题，这对进一步提高光传输距离具有重大意义。

关键词：高速相干光通信相位噪声均衡增强相位噪声数字多载波单载波

基于PDCA理论的七年级学生体育家庭作业设计策略

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基于PDCA理论的七年级学生体育家庭作业设计策略

作者：刘群四川师范大学

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基于动态时空图卷积神经网络的冷水机组能耗预测研究

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基于动态时空图卷积神经网络的冷水机组能耗预测研究

作者：刘群武汉纺织大学

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加减三气饮促进腰椎间盘突出症术后康复的临床观察

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加减三气饮促进腰椎间盘突出症术后康复的临床观察

作者：刘群黑龙江中医药大学

学位级别：硕士

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结合聚类边界采样的主动学习

智能系统学报 2024年第2期19卷 482-492页

作者：胡峰李路正代劲刘群重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

主动学习是一种机器学习方法,需要选择最有价值的样本进行标注。目前,主动学习在应用时面临着一些挑战,其依赖分类器的先验假设,这容易导致分类器性能意外下降,同时需要一定规模的样本作为启动条件。聚类可以降低问题规模,是主动学习的... 详细信息

主动学习是一种机器学习方法,需要选择最有价值的样本进行标注。目前,主动学习在应用时面临着一些挑战,其依赖分类器的先验假设,这容易导致分类器性能意外下降,同时需要一定规模的样本作为启动条件。聚类可以降低问题规模,是主动学习的一种有效手段。为此,结合密度聚类边界采样,开展主动学习方法的研究。针对容易产生分类错误的聚类边界区域,通过计算样本密度,提出一种密度峰值聚类边界点采样方法;在此基础上,给出密度熵的定义,并利用密度熵对聚类边界区域进行启发式搜索,提出一种基于聚类边界采样的主动学习方法。试验结果表明,与文献中的5种主动学习算法相比,该算法能够以更少标记量获得同等甚至更高的分类性能,是一种有效的主动学习算法;在标记不足,无标签样本总量20%的情况下,算法在Accuracy、F-score等指标上取得较好的结果。

关键词：主动学习机器学习聚类边界密度峰值聚类几何采样信息熵版本空间主动聚类

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融入法律条款的可解释罪名预测模型

小型微型计算机系统 2024年

作者：陈俊霖刘群李能重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室

罪名预测旨在根据案件的相关事实和证据，对犯罪嫌疑人可能被指控的罪名进行推断和预测。随着人工智能技术的发展，利用深度学习方法进行罪名预测的模型已经展现了优秀的性能。然而，在司法领域，依靠深度学习实现的罪名预测模型，由于... 详细信息

罪名预测旨在根据案件的相关事实和证据，对犯罪嫌疑人可能被指控的罪名进行推断和预测。随着人工智能技术的发展，利用深度学习方法进行罪名预测的模型已经展现了优秀的性能。然而，在司法领域，依靠深度学习实现的罪名预测模型，由于其背后的黑盒性质，容易受到法律专家的质疑，从而影响了预测结果的可靠性和可信度。本文提出了一种融入法律条款的可解释罪名预测模型。首先，通过文本匹配任务寻找犯罪事实适用的法律条款对刑事法律文书进行表示学习，该表示过程将事实描述和法律条款映射到相同的空间进行特征对齐，使隐空间中的犯罪事实围绕相关法条聚集。进一步将事实描述的表示进行聚类形成描述不同类型罪名的概念，并嵌入到预测模型的隐空间作为决策依据，指导训练过程。在罪名预测时，计算待测样本表示与概念之间的相似度，将相似度最大的概念作为决策依据生成预测结果。在CAIL2018数据集上的两组不同类型实验表明，本文模型预测准确率达到了99.70%和93.60%，在分类准确率和模型解释性上均优于对比模型。

关键词：法律文书表示学习罪名预测可解释性文本匹配

盐蚀/冻融环境下环氧树脂结构胶强度降解机理

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东南大学学报（自然科学版） 2024年第5期54卷 1182-1192页

作者：任翔崔桐王怡孙亚民刘群峰西安科技大学建筑与土木工程学院西安710054

为探究盐蚀/冻融循环作用对环氧树脂胶黏剂材料的拉伸、剪切性能的影响,分别开展了40个胶黏剂和40个单搭接接头的盐蚀/冻融循环试验和力学性能试验,分析其力学性能随环境作用时间的变化规律.研究表明,随环境作用时间增加,所有胶黏剂试... 详细信息

为探究盐蚀/冻融循环作用对环氧树脂胶黏剂材料的拉伸、剪切性能的影响,分别开展了40个胶黏剂和40个单搭接接头的盐蚀/冻融循环试验和力学性能试验,分析其力学性能随环境作用时间的变化规律.研究表明,随环境作用时间增加,所有胶黏剂试件失效模式未发生变化,而单搭接接头由内聚破坏和界面脱黏的混合失效模式变为界面脱黏失效模式.胶黏剂试件的拉伸强度总体呈现下降趋势,210次盐蚀/冻融循环后降低了9.2%.水分在单搭接接头界面的扩散速率远大于胶黏剂试件,导致了单搭接接头剪切强度相对于胶黏剂拉伸强度下降更为显著,210次盐蚀/冻融循环后剪切强度降低了60.9%.此外,盐蚀/冻融循环2160次后,胶黏剂拉伸强度保留率约为31.1%,而单搭接接头已失效.

关键词：环氧树脂胶黏剂 CFRP板盐蚀/冻融循环强度弹性模量孔隙结构

经济思想编史学的早期尝试:释唐庆增的经济学书目

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复旦学报（社会科学版） 2024年第3期66卷 139-150页

作者：刘群艺相泽宇北京大学经济学院北京100871

“目录之学,学中第一紧要事。”本文通过分析唐庆增先后开列的多份经济学书目,探讨目录与目录学在中国经济思想编史学开创期的独特功能。唐庆增以书目入手展开经济思想史研究,并通过推荐书目来助力我国近代经济学教育。他将目录学与英... 详细信息

“目录之学,学中第一紧要事。”本文通过分析唐庆增先后开列的多份经济学书目,探讨目录与目录学在中国经济思想编史学开创期的独特功能。唐庆增以书目入手展开经济思想史研究,并通过推荐书目来助力我国近代经济学教育。他将目录学与英美经济学界的研究思路相融合,从经济思想史角度重新阐释先秦经典,并以解题模式撰写思想史,可谓开创了近代经济思想编史学的先河。因而也从此问途,得其门而入。

关键词：书目目录学解题经济思想编史学