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危险货物道路运输个性化路径推荐方法

哈尔滨工业大学学报 2024年第7期56卷 55-62页

作者：方琼钱大琳陈心如李思贤综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室(北京交通大学) 北京100044 武汉地铁运营有限公司武汉430035

为加强危险货物道路运输风险源头管控,以危货运输车辆行驶轨迹数据为分析对象,研究安全、经济且符合企业自身偏好的道路运输路径优化选择问题,提出了基于偏好、上下文感知的危险货物道路运输个性化路径推荐方法。首先对危货运输车辆历... 详细信息

为加强危险货物道路运输风险源头管控,以危货运输车辆行驶轨迹数据为分析对象,研究安全、经济且符合企业自身偏好的道路运输路径优化选择问题,提出了基于偏好、上下文感知的危险货物道路运输个性化路径推荐方法。首先对危货运输车辆历史轨迹数据进行处理,通过提取路径安全和经济性特征学习危货运输企业的路径偏好,在此基础上,综合考虑偏好向量间的距离和方向相似性,提出了改进的K-means偏好聚类算法(improved K-means clustering algorithm based on distance and direction similarity measurement,DDM-K-means),获取了路径偏好类别;其次,依据运输任务执行的时间、天气、运距三方面信息,建立了路径上下文向量,并运用Rock聚类算法划分路径的上下文类别,与路径偏好类别共同构成路径信息;最终,基于神经协同过滤提出了危险货物道路运输路径选择优化算法(optimal route selection algorithm based on neural collaborative filtering,NCF-ORS),得到了危货运输企业对各路径类别的偏好排序,从而为企业推荐最优路径。与基线算法比较分析,结果表明危险货物道路运输个性化路径推荐方法,平均绝对百分比误差最低。研究结果有助于挖掘车辆轨迹数据中更多的潜在信息,提升个性化路径推荐能力,可为危货运输企业的选线问题提供决策支持。

关键词：危险品运输路径推荐神经协同过滤偏好聚类算法上下文感知

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新型并联谐振直流环节软开关逆变器改进调制策略

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电工技术学报 2024年第2期39卷 487-500页

作者：李思杨明马宇宋天佑徐殿国哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院哈尔滨150001 北京机械设备研究所北京100854

针对新型并联谐振直流环节软开关逆变器的辅助电路运行过程中电流应力高、导通损耗大的问题,提出一种基于不连续的脉冲宽度调制且采用斜率正负交替锯齿载波的改进调制策略。与原调制策略相比,首先,该文所提调制策略在保留辅助电路动作... 详细信息

针对新型并联谐振直流环节软开关逆变器的辅助电路运行过程中电流应力高、导通损耗大的问题,提出一种基于不连续的脉冲宽度调制且采用斜率正负交替锯齿载波的改进调制策略。与原调制策略相比,首先,该文所提调制策略在保留辅助电路动作频率最小化优点的基础上,不仅实现了全部开关管的软开关,而且将第二辅助开关管的电流应力降为谐振电流峰值。然后,通过合理的参数设计,进一步降低辅助电路电流应力,从而减少辅助电路损耗。然后,根据所提调制策略分析工作原理、对比不同文献、规划参数设计、进行损耗分析。最后,使用SiC MOSFET制作一台5 kW/40 kHz通用样机,通过实验验证所提调制策略对原拓扑效率提升与电流应力降低的有效性。

关键词：并联谐振直流环节辅助电路调制策略电流应力导通损耗

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基于离散扩散模型的序列到序列文本生成方法

计算机科学与探索 2024年

作者：蒋航蔡国永李思慧桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西可信软件重点实验室

扩散语言模型是目前非自回归模型中最具潜力的语言模型，有望取代饱受推理速度缓慢问题拖累的自回归语言模型，实现高效且无损于质量的文本生成。文本摘要生成、机器翻译、对话生成等序列到序列的生成任务是扩散语言模型经常会遇到的实... 详细信息

扩散语言模型是目前非自回归模型中最具潜力的语言模型，有望取代饱受推理速度缓慢问题拖累的自回归语言模型，实现高效且无损于质量的文本生成。文本摘要生成、机器翻译、对话生成等序列到序列的生成任务是扩散语言模型经常会遇到的实际应用场景，如何更好更快的实现序列到序列的文本生成一直都是自然语言处理领域的研究重点。为了实现上述目标，通过推导离散扩散模型训练目标的上界简化了扩散模型的训练过程，随后引入并改造了条件掩码语言模型的遮掩-预测解码策略作为扩散模型的推理算法，提升了模型的生成质量。为了进一步提升离散扩散模型在推理的前几轮生成文本的质量，还提出了正弦噪音调度，相比于原来的线性噪音调度，时间步中高噪音区间变得更大了，模型将更专注于学习如何从高噪音数据中恢复数据，从而提升在推理的前几轮中生成文本的质量。受到课程学习策略的启发，设计了新的时间步采样分布，通过操纵时间步的采样实现由易到难的学习。在公开数据集上的实验表明，提出的方法能有效提升模型的性能，在WMT16 EN-RO数据集上，扩散模型仅用自回归基线一半的推理时间，就能推理出相同生成质量的文本。

关键词：扩散模型语言模型文本生成序列到序列非自回归模型

铜基硒化物正极材料结构设计及铝电池性能研究

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铜基硒化物正极材料结构设计及铝电池性能研究

作者：李思萍湖南理工学院

学位级别：硕士

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全球城市树木降温效率的阈值效应和气候响应

生态学报 2024年

作者：李思恒余兆武复旦大学环境科学与工程系

城市树木对缓解城市热岛效应具有重要作用，但是单位树木覆盖率（Fraction tree cover, FTC）增加对地表温度的减弱程度，即降温效率（Cooling Efficiency,CE）对树木覆盖率的响应特征尚不清楚。此外，气温（Air temperature,AT）、土... 详细信息

城市树木对缓解城市热岛效应具有重要作用，但是单位树木覆盖率（Fraction tree cover, FTC）增加对地表温度的减弱程度，即降温效率（Cooling Efficiency,CE）对树木覆盖率的响应特征尚不清楚。此外，气温（Air temperature,AT）、土壤湿度（Soil moisture,SM）和饱和水汽压差（Vapor pressure deficit, VPD）的相互作用阻碍对其如何影响CE的理解。本研究选取全球229座城市，构建2100 m×2100 m单元格，利用分段回归确定不同气候带CE随FTC变化的拐点（阈值效应），结合偏最小二乘路径分析探究上述气象变量对CE的直接和间接影响。结果表明：（1）在干旱带白天和半干旱带夜间，CE随FTC的增加不存在显著拐点，在半干旱带白天和干旱带夜间，FTC阈值为19%，半湿润带昼夜FTC阈值分别为45%和30%，湿润带为55%和23%。（2）AT和SM普遍促进CE,VPD在白天直接抑制CE，夜间则促进CE。在（半）干旱带，AT和SM主要通过控制VPD间接影响CE，而在（半）湿润带，AT和SM主要直接影响CE。（3）在半干旱带，白天AT和VPD在FTC阈值前后对CE的影响方向相反，主导因素由AT变成VPD；夜间湿润带AT对CE的路径系数在FTC阈值处由负转正，其余气候带的主导因素保持不变。本研究得到的FTC阈值能指导不同气候带城市绿化规划，通过分析气候条件在FTC阈值前后对CE的差异性影响，为构建气候韧性城市提供依据。

关键词：城市树木降温效率阈值效应分段回归路径分析

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论农村高价彩礼的法律治理

论农村高价彩礼的法律治理

作者：李思宸黑龙江大学

学位级别：硕士

在我国农村基层法律治理体系中,农村高价彩礼问题逐渐由私域延伸至公域,构成重要的公共议题,成为乡村振兴战略的一大梗阻,农村家庭不堪重负,导致因婚返贫、代际剥削等一系列社会问题。鉴于以法律治理农村高价彩礼过程中的效果不彰,分析... 详细信息

在我国农村基层法律治理体系中,农村高价彩礼问题逐渐由私域延伸至公域,构成重要的公共议题,成为乡村振兴战略的一大梗阻,农村家庭不堪重负,导致因婚返贫、代际剥削等一系列社会问题。鉴于以法律治理农村高价彩礼过程中的效果不彰,分析出抽象概括性的法律无法覆盖农村社会的具体状况、法律治理与基层自治、行政管理与村民自治之间存在诸多矛盾的困境,其背后所体现的现实问题是:农村法治思维淡薄、法律规范缺失、治理主体能力不足以及农村法律服务供给不足。就完善农村高价彩礼的法律治理路径而言,应明确以法律治理为基本方式,以乡镇一级基层政府、农村自治组织为治理主体,以政策性文件与软法良性互动为治理路径。以探索多途径农村法治宣传,完善乡村治理法律规范体系,提升治理主体依法治理能力,加强农村法律服务供给等具体措施予以应对。

关键词：农村高价彩礼法律治理农村自治乡镇政府

器具辅助软组织松动技术结合运动处方对颈型颈椎病的干预研究

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器具辅助软组织松动技术结合运动处方对颈型颈椎病的干预研究

作者：李思泰江西科技师范大学

学位级别：硕士

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基于原型网络的小样本学习及其鲁棒性研究

基于原型网络的小样本学习及其鲁棒性研究

作者：李思蕊广州大学

学位级别：硕士

近年来,小样本学习受到越来越多的关注并取得了重大进展。与大规模监督的深度学习不同,小样本学习旨在从少数带有标记的样本中学习样本特征,通过假设每个类别只包含一些标记样本,来构建准确的机器学习模型。显然,小样本学习更符合人脑... 详细信息

近年来,小样本学习受到越来越多的关注并取得了重大进展。与大规模监督的深度学习不同,小样本学习旨在从少数带有标记的样本中学习样本特征,通过假设每个类别只包含一些标记样本,来构建准确的机器学习模型。显然,小样本学习更符合人脑的视觉认知机制。原型网络是一种简单、易懂、高效的小样本学习网络,基于嵌入的思想,首先通过将样本映射到一个空间并计算每个类别样本的中心,在进行分类时,通过对比目标到中心的距离以推断结果。由于原型网络仅从每个类的少数标记样本中学习原型表征,因此它对于小样本分类是有效的,并且已广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等许多领域。然而,原型网络仍存在以下缺陷:（1）当数据集的视觉外观复杂,支持集和查询集的分布差异很大时,原型网络都难以建立支持集和查询集之间的关系,而使得其性能下降。（2）如果某些标记样本不幸被损坏或是被噪声污染,则某个类的原型表征将严重偏移,原型网络也难以保持其鲁棒性。为了克服这些缺陷,本文提出两种改进原型网络的方法,通过应用余弦注意力机制有效处理视觉外观复杂的样本,使其能更好地完成小样本学习任务,以及通过搭建自适应重加权鲁棒框架,来抵抗噪声样本的干扰使其有较高的鲁棒性。具体工作如下:（1）提出了基于余弦注意力机制的小样本学习原型网络（CPNet）。当数据集样本的视觉外观复杂,并且支持集和查询集的分布也存在极大差异时,传统的原型网络的训练过程往往只关注困难任务,无法将支持集上学到的知识准确的应用于查询集上。为解决这一问题,本文设计了针对小样本任务特有的余弦注意力机制,来替代传统的缩放点积机制。首先,在计算原型表征阶段引入了可学习的参数以解决原型网络只关注困难任务的问题,然后,通过计算余弦相似度来提高支持集和查询集特征在Transformer层映射的准确性,使其能产生更稳定和有效的映射关系,以增强支持集与查询集中具有相同特征样本之间的相关性。通过在1-shot和5-shot的不同小样本学习任务实验设置下,证明了提出的CPNet在mini Image Net,CUB-200以及CIFAR-FS数据集上的优势。特别的是,在视觉外观复杂的瑜伽姿势识别数据集上,进行了对比试验,展示了CPNet在数据分布差异极大的场景下,仍能保持优秀的学习能力。（2）提出了基于自适应重加权的对抗鲁棒原型网络（20）)。鲁棒重加权原型网络（RRPNet）是一种提高原型网络（Proto Net）鲁棒性十分有效的方法。然而,当自然样本极少并且噪声难以分辨时,RRPNet的性能就会受到限制。为了解决这一问题,并没有采用RRPNet中直接计算naive representations之间相似度的方法,而是计算prototype representations之间的相似性以获得最终的原型表征,这一方法强调了类间样本之间的关系,大大减少了计算成本并有效的提高了模型预测精度。同时,为了使模型拥有抵抗对抗样本干扰的能力,将损失函数表述为一个极小极大问题,其灵感来自于AT。在CIFAR-FS和Mini Image Net数据集上进行了不同小样本学习设置下的实验,并且实验结果证明了该模型在应对对抗攻击时的鲁棒能力。此外,还进行了消融实验以进一步解释本文方法。在不同的小样本学习设置中,其方法在准确性、鲁棒性和计算开销都优于RRPNet。

关键词：原型网络小样本学习余弦注意力机制自适应重加权对抗训练

破圈与再塑:数字文化产业塑造国家形象的可见性

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同济大学学报（社会科学版） 2024年第3期35卷 19-29页

作者：薛可李思晨上海交通大学上海交大南加州大学文化创意产业学院上海200240 上海交通大学媒体与传播学院上海200240

中国对外传播存在触达度低、持续性短、需求复杂、传播低效、认同度弱等难题。数字文化产业可承担文化出海、文化强国的重要使命,是塑造国家形象的重要途径。数字文化产业具有鲜明的国际化特性:国际化“语言”、大众化“融入”、触发式... 详细信息

中国对外传播存在触达度低、持续性短、需求复杂、传播低效、认同度弱等难题。数字文化产业可承担文化出海、文化强国的重要使命,是塑造国家形象的重要途径。数字文化产业具有鲜明的国际化特性:国际化“语言”、大众化“融入”、触发式“动情”、自发式“创作”。基于此,本文提出数字文化产业对外传播PMIAI模型,即从感知(perception)、激励(motivation)、兴趣(interest)、行为(action)、认同(identity)五个要素来增强国家形象塑造的可见性,再塑中国与世界的价值主张与沟通情境,强化对外传播效能。

关键词：数字文化产业国家形象对外传播 PMIAI模型

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