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基于部分标注的自训练多标签文本分类框架

清华大学学报（自然科学版） 2024年第4期64卷 679-687页

作者：任俊飞朱桐陈文亮苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006

多标签文本分类(multi-label text classification,MLTC)旨在从预定义的候选标签中选择一个或多个文本相关的类别,是自然语言处理(natural language processing,NLP)的一项基本任务。前人工作大多基于规范且全面的标注数据集,而这些规... 详细信息

多标签文本分类(multi-label text classification,MLTC)旨在从预定义的候选标签中选择一个或多个文本相关的类别,是自然语言处理(natural language processing,NLP)的一项基本任务。前人工作大多基于规范且全面的标注数据集,而这些规范数据集需要严格的质量控制,一般很难获取。在真实的标注过程中,难免会缺失标注一些相关标签,进而导致不完全标注问题。该文提出了一种基于部分标注的自训练多标签文本分类(partial labeling self-training for multi-label text classification,PST)框架,该框架利用教师模型自动地给大规模无标注数据分配标签,同时给不完全标注数据补充缺失标签,最后再利用这些数据反向更新教师模型。在合成数据集和真实数据集上的实验表明,PST框架兼容现有的各类多标签文本分类模型,并且可以缓解不完全标注数据对模型的影响。

关键词：多标签文本分类不完全标注自训练

货币政策公告、信号传递与股市公告溢价效应——来自沪深A股上市公司的证据

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云南财经大学学报 2024年第2期40卷 48-66页

作者：任俊帆南开大学经济学院天津300071

基于信号传递的资产定价模型,从理论层面剖析了货币政策公告溢价效应产生的内在机制,并数值模拟出相关变量改变后货币政策公告溢价效应的变化情况;使用2010—2021年沪深A股上市公司的日度数据,实证研究了中国股票市场是否存在公告溢价... 详细信息

基于信号传递的资产定价模型,从理论层面剖析了货币政策公告溢价效应产生的内在机制,并数值模拟出相关变量改变后货币政策公告溢价效应的变化情况;使用2010—2021年沪深A股上市公司的日度数据,实证研究了中国股票市场是否存在公告溢价效应。理论建模和实证分析的结果表明:中国人民银行的货币政策公告确实在A股市场上存在公告溢价效应,且效应随着个股风险系数的提升而加强。另外发现,公告溢价现象产生的根源在于未预期到的货币政策公告向市场释放了一种信号,此种信号传递给投资者带来了不确定性从而需要更大的风险溢价补偿。为防范此类系统性金融风险,建议应当提高中国货币政策公告的前瞻性、透明性和规律性。

关键词：货币政策公告公告溢价效应股票市场信号传递资产定价模型

城区水质水量模拟与管网溯源研究 ——以合肥市十五里河为例

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城区水质水量模拟与管网溯源研究 ——以合肥市十五里河为例

作者：任俊旭重庆三峡学院

学位级别：硕士

我国城市水问题的发生和治理是随着我国城镇化进程而逐步演变的,城区水环境污染、水生态退化等问题一直是影响城区河湖水系生态环境复苏的主要原因之一。受城区土地利用类型变化、各类工程扰动等因素的影响,城市水生态环境表现为多水源... 详细信息

我国城市水问题的发生和治理是随着我国城镇化进程而逐步演变的,城区水环境污染、水生态退化等问题一直是影响城区河湖水系生态环境复苏的主要原因之一。受城区土地利用类型变化、各类工程扰动等因素的影响,城市水生态环境表现为多水源补给、多工程扰动、强人类活动调控等特征。相比于大尺度自然流域而言,雨水管道是城市排水系统重要环节,它不仅是城市物质输移的主要载体,还是与河湖水系直接发生水力联系和物质交换的主要途径。围绕城市雨水管网对河湖水系水质影响作用这一实际问题,本研究以巢湖流域一级支流十五里河为研究对象,通过现场监测、资料收集、模型构建、算法研发等多种方式,按照问题识别、模型推演、算法验证的思路,基于历史与现状河道断面水质数据,分析十五里河水环境变化特征,定量阐述流域治理工程对于十五里河水环境的改善效果,识别十五里河现状及未来的主要水环境问题;在此基础上,建立十五里河流域面源污染数学模型,并采用实测数据验证模型的合理性,解析十五里河流域年入河水量和年入河污染负荷的组成结构;进一步的,选取十五里河流域范围内已实施雨污管网混接治理的区域为重点分析对象,构建机理模型和贝叶斯算法相耦合的管网溯源算法,建立管点瞬时排污与管点连续排污两种情景,通过假设、反演、验证的思路,分析算法的可行性和合理性。主要研究成果阐述如下:一、十五里河水环境变化特征分析与问题识别十五里河流域具有景观多样性、多水源补给、强工程干扰、水力联系复杂等特征的城市型流域。得益于流域内污水处理厂提标改造扩容、京台高速初期雨水调蓄工程、入巢湖湿地等前期工程的实施,十五里河沿程各断面水质得到较大幅度改善,以十五里河出口断面希望桥为例,相比治理前2015-2017年,治理后2018～2022年的COD、氨氮和总磷多年平均浓度分别降低了32.94%、83.51%和75.41%。进一步根据2023年各断面的水质自动站数据可知,十五里河各断面仍存在不稳定达标现象,尤其是上中游的3个断面,年内III类水水质达标率均未能超过80%,汛期初期雨水污染和非汛期雨污混流导致的直排入河是影响十五里河水质稳定达标的重要因素之一。二、十五里河面源污染模型构建根据十五里河流域的DEM数据、土地利用类型数据、管网设计图、降雨数据等资料,将研究区域划分为842个子汇水单元、837个管段和857个节点,并基于2023年实测数据进行参数率定,相对误差小于30%,模型结果较为可靠。基于模型模拟2019年降雨数据分析发现,十五里河流域入河总量1.47亿m,生态补水、降雨径流和管网混接入河水量分别占总水量78%、16%、6%。其中降雨径流入河污染负荷相对较高COD、氨氮分别占总负荷的50%、83%。三、十五里河管网溯源算法构建与合理性分析以龙川路右侧片区为研究对象,将雨水管理模型（SWMM）管网模块和贝叶斯方法耦合,构建雨水管网溯源算法,针对管道内污染源位置、泄漏强度和泄漏量不清清楚等问题,进行反问题求解,得出上述参数的概率分布。结合流域特征,本研究建立单个污染源瞬时排放（洗车店偷排）与单个污染源持续排放（居民小区雨污管混接）2个情景,假设排放时间未知、排放地点未知、排放量未知,通过入河排口处监测水质浓度变化曲线,给定模型的先验参数区间,代入模型反演参数概率分布,根据结果分析泄漏点、泄漏量,目前溯源为真实泄漏点的概率均达到了70%以上。通过上述3部分的研究内容,本论文以城区管网治理为抓手,形成了以问题识别、模型构建、污染溯源为思路的城区水环境治理技术,丰富了城区雨污管网混接排查的技术方法,将为城区河湖水质稳定达标提供切实可用的技术支撑。

关键词：雨水管网水环境质量数学模型污染溯源 SWMM

基于负荷预测和输配电协同的配电网规划方法研究

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基于负荷预测和输配电协同的配电网规划方法研究

作者：任俊全太原科技大学

学位级别：硕士

近年来,随着越来越多的可再生能源并入电网,输电网和配电网在运行层面的传统角色已逐渐模糊。配电网规划(Distribution Network Planning,DNP)与输配电网运行之间的整合对于确保电网稳定至关重要。然而,现有的研究主要集中在输配电网之... 详细信息

近年来,随着越来越多的可再生能源并入电网,输电网和配电网在运行层面的传统角色已逐渐模糊。配电网规划(Distribution Network Planning,DNP)与输配电网运行之间的整合对于确保电网稳定至关重要。然而,现有的研究主要集中在输配电网之间的协同运行控制方面,由于很少有研究能处理整数变量,目前在综合DNP方面还有较大的探索空间。负荷预测作为配电网规划与运行的关键环节,其准确性直接影响到配电网的效率和可靠性。因此,本文提出一种基于负荷预测、输配电网协同的运行与规划一体化配电网规划方法。首先,对常见机器学习算法的模型进行分析与构建,重点研究了极度随机树算法;接着,对配电网的电能质量、电压分布、继电保护、潮流计算、负荷预测和网络损耗六方面进行分析,研究了分布式电源并网对配电网产生的影响,为后续所提负荷预测方法的提出奠定理论基础。其次,训练了七种线性和非线性机器学习算法,选出极度随机树为最佳算法并将其作为基准对比模型,同时,使用包装式和嵌入式特征选择方法来选取最佳特征,找到高速长短期记忆(Highway-LSTM)模型预测性能优化的最佳时滞和层数,之后采用时间序列分割方法进行交叉验证,结果表明:基于Highway-LSTM的模型比经过超参数调优的机器学习模型具有更高的负荷预测准确性。然后,以最大限度降低投资和运营成本为目的,同时考虑本地发电单元、分布式可再生能源和网络约束条件,利用异构分解算法(Heterogeneous Decomposition Algorithm,HGD),优化模型在两个网络之间交替运行,并通过注入参数实现全局优化,同时使用卷积神经网络(CNN)代理模型快速优化输配电协同运行的精确配电网规划。最后,在IEEE 30和IEEE 69案例中进行试验验证,结果表明,所提方法不仅能减少迭代次数,缩短计算时间,而且能够提高提高求解效率,并在一定程度上减少计算误差。

关键词：输配电协同配电网规划方法高速长短期记忆负荷预测分布式电源

红色资源赋能高校思政课教学:可为、应为、难为与何为

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中国大学教学 2024年第3期 40-46页

作者：姜长宝任俊霞哈尔滨工业大学马克思主义学院哈尔滨工业大学(威海)马克思主义学院

红色资源凝结着丰富的民族精神、时代精神和党史国史文化,承载着内涵深刻的思想政治教育元素,是赋能高校思政课教学改革的重要内容和有效载体。深入研究红色资源赋能思政课教学,既是传承红色基因的重要举措,也是新时代高校思政课改革创... 详细信息

红色资源凝结着丰富的民族精神、时代精神和党史国史文化,承载着内涵深刻的思想政治教育元素,是赋能高校思政课教学改革的重要内容和有效载体。深入研究红色资源赋能思政课教学,既是传承红色基因的重要举措,也是新时代高校思政课改革创新的重要课题。文章从红色资源赋能高校思政课教学的深刻内涵、重要意义、面临困境、破解路径等进行研究,深度挖掘红色资源的思想政治教育价值,切实推动高校思政课改革创新,增强思政课的思想性、理论性和亲和力、针对性。

关键词：红色资源赋能思政课教学思想政治教育

采用硫醇-胺溶液制备铜钒硫硒薄膜太阳能电池及其性能优化

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采用硫醇-胺溶液制备铜钒硫硒薄膜太阳能电池及其性能优化

作者：任俊婷内蒙古师范大学

学位级别：硕士

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不互溶体系中球形HMX的制备及性能研究

不互溶体系中球形HMX的制备及性能研究

作者：任俊铭西南科技大学

学位级别：硕士

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纳米尺度下的“量子管道工程”

物理 2024年第6期53卷 408-409页

作者：任俊(译) 孟胜(译) 清华大学中国科学院物理研究所

纳米流体能够用来净化水、产生能量以及搭建纳米机器。当水流过碳纳米管时,经典的流体力学就不适用了,需要考虑“量子摩擦”效应。如果你站在涓涓细流的花洒下抱怨水压太小,粗略计算就可以给出水粘度、水压和水管尺寸的关系。如果管道... 详细信息

纳米流体能够用来净化水、产生能量以及搭建纳米机器。当水流过碳纳米管时,经典的流体力学就不适用了,需要考虑“量子摩擦”效应。如果你站在涓涓细流的花洒下抱怨水压太小,粗略计算就可以给出水粘度、水压和水管尺寸的关系。如果管道缩小至几微米宽。

关键词：纳米机器碳纳米管纳米尺度纳米流体流体力学管道工程粗略计算水压

基于3D视觉的海珍品尺寸测量技术研究与应用

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基于3D视觉的海珍品尺寸测量技术研究与应用

作者：任俊丽大连海洋大学

学位级别：硕士

海珍品在经济和生态方面具有重要价值,而精确测量其尺寸对于提高养殖效率至关重要。其中,海参作为重要的海珍品之一,其独特形态特征、丰富营养成分和药用价值使得养殖户致力于发展海参产业。养殖户通常通过海参的尺寸评估其生长状态,以... 详细信息

海珍品在经济和生态方面具有重要价值,而精确测量其尺寸对于提高养殖效率至关重要。其中,海参作为重要的海珍品之一,其独特形态特征、丰富营养成分和药用价值使得养殖户致力于发展海参产业。养殖户通常通过海参的尺寸评估其生长状态,以决定是否需要调整投喂和出售。然而,传统的测量方法存在人工测量效率低、易造成损伤以及劳动力短缺等问题。为了解决这些问题,本文采用了3D视觉技术作为一种无接触、高效和精确的测量解决方案,可以提高尺寸测量的效率,减少人工依赖,并有助于提高养殖管理的质量。通过采用该技术,论文开发了一种新的测量方法,并基于Py QT5构建了一个可视化系统。本文的工作为:（1）海参的检测与分割。在现代技术环境中,精确测量通常依赖于部署在资源有限的边缘设备上的实地测量技术,这些设备可能无法处理大量参数,导致测量效果不佳。为了解决参数量大和计算效率低的问题,本文改进了YOLOv8模型,通过将普通卷积替换为Ghost卷积并集成先进的注意力机制,在保持性能稳定的同时实现了显著的参数优化。实验结果表明,改进后的模型参数量减少了78.88%,准确率提升了1.8%,m AP提升了1.4%。此外,改进模型与SAM（Segment Anything Model）模型结合,用于海参轮廓的分割,结果显示其Dice系数达到了98.1%,优于YOLOv8实例分割方法。（2）海参的像素长度提取。为了精确地提取海珍品的中心线,本文采用了凸包拟合处理来优化海珍品轮廓的分割结果。通过应用凸包拟合算法,将不规则的海珍品轮廓转换为平滑的曲线形状。进一步地,利用Zhang-Suen骨架提取算法,成功提取了反映海珍品体型的中心线,进而获取了海参在图像中的像素长度。（3）海参实际长度计算。为计算海参在真实世界中的实际长度,本研究建立了一种海参尺寸测量方法,通过像素与实际尺寸的转换,实验验证了其准确性。实验结果表明,通过这种方法可以准确测量海参的实际长度,测量得到的长度与实际长度的误差在5mm以内。（4）海参测量可视化系统。该系统通过3D视觉技术可以快速获取海参的三维形态信息,精确测量其尺寸,并提供可视化展示。养殖户可以通过这个系统更方便地进行尺寸测量,并基于测量结果做出相应的管理决策。这种基于3D视觉技术的测量方法和可视化系统的应用,不仅提高了测量效率,减少了人为误差,还提高了养殖管理的准确性和可操作性。

关键词： 3D视觉凸包拟合 YOLOv8 SAM