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炎黄春秋 2002年第11期 44-53页

作者：郭影秋王俊义

整理者前记郭影秋（1909年9月-1985年10月）原中国人民大学党委书记、副校长、名誉校长,“文革”初期曾任北京新市委文教书记。他是一位早在20世纪30年代就投身革命的老共产党人,也是一位著名的教育家、学者和诗人,更是我十分敬仰的... 详细信息

整理者前记郭影秋（1909年9月-1985年10月）原中国人民大学党委书记、副校长、名誉校长,“文革”初期曾任北京新市委文教书记。他是一位早在20世纪30年代就投身革命的老共产党人,也是一位著名的教育家、学者和诗人,更是我十分敬仰的师长和前辈。我曾有幸协助他整理过回忆录,并为此于1984年5月至7月在其病榻前与之朝夕相处两个多月。此间,他曾抱病向我口述了一生的经历,从其童年时代讲到革命征战,直至“文革”时的遭遇。这次口述的内容曾于1986年出版过《往事漫忆》一书,但由于当时各种条件的制约,该书的时间下限仅至1957年,他辞去云南省省长到南京大学任校长为止。他已经口述过的此后的许多内容,特别是有关“文革”时一些鲜为人知的内情,都尚未整理与出版。现依据郭影秋的口述录音,将其在“文革”中的亲身经历,予以整理,公诸于世。

关键词： “文革” 康生工作组陈伯达二月兵变大字报

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耆旧遗音郭影秋诗选（二十二首）

中华诗词 2002年第1期 29-30页

作者：郭影秋

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关键词：耆旧遗音诗选

基于自适应集成的小样本知识图谱补全方法研究

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基于自适应集成的小样本知识图谱补全方法研究

作者：郭影起吉林大学

学位级别：硕士

知识图谱能够为诸多自然语言处理下游任务提供丰富的结构化知识,但现有的知识图谱大多存在稀疏性问题。研究者们提出知识图谱补全任务,旨在为知识图谱提供更全面的实体和关系信息。知识图谱补全是自然语言处理任务的一项基础任务,根据... 详细信息

知识图谱能够为诸多自然语言处理下游任务提供丰富的结构化知识,但现有的知识图谱大多存在稀疏性问题。研究者们提出知识图谱补全任务,旨在为知识图谱提供更全面的实体和关系信息。知识图谱补全是自然语言处理任务的一项基础任务,根据现有知识图谱预测潜在的节点和边。随着人工智能和深度学习工作的深入,越来越多的方法用于知识图谱补全任务,从而应对多种任务场景与不同特征的图谱。为了解决泛化性困难和训练过程依赖过多训练样本的问题,研究者们开始将目光投向小样本知识图谱补全领域,即仅在少量样本的条件下,实现高质量图谱补全。现有的小样本知识图谱补全方法大多依赖关系学习框架,通过构造邻域信息,选择打分函数,完成知识图谱补全任务。还有一些方法借助额外语义信息提升模型效果。然而,当前小样本关系学习的方法存在两个问题:(1)大多数方法使用单一打分函数,导致模型会在一部分关系任务上表现不佳,而且模型泛化性较差,难以扩展到关系任务复杂的知识图谱;(2)基于欧式距离的打分函数容易导致一种错误的环状结构,其中正样本构建的环状结构处于负样本环形结构外,这导致正样本与关系原型的距离大于负样本与关系原型的距离,这一情况在很多关系任务中均存在。最终,模型的识别效果下降,命中率降低。针对以上两个问题,面向小样本知识图谱补全的任务,本文设计并实现了基于自适应集成学习的小样本知识图谱补全方法。本文主要贡献如下:(1)针对单一打分函数导致模型在部分关系任务上表现不佳的问题,从集成学习的角度出发,提出自适应集成学习方法。首先,借助知识图谱结构信息,设计实体编码器和关系编码器获得实体和关系的表示;然后,分别设计面向欧氏距离和余弦相似度的打分函数基模块,获取三元组与关系原型之间的相似度分数;最后,通过自适应集成模块获取自适应参数,将两个基模块生成的分数进行结合,获取最终打分分数,进一步提升模型的泛化性。(2)针对基于欧式距离的打分函数容易导致错误环状分布的问题,提出在面向欧氏距离打分函数基模块的损失函数中加入上界损失函数。上界损失函数是一种用于限制模型输出范围并减少预测误差影响的损失函数,能够应对模型输出结果可能存在不确定性或不可靠性的情况。该损失函数在训练过程中进行参数更新,优化实体和关系的嵌入分布,从而改善模型识别能力,提高模型命中率。(3)本文在两个小样本知识图谱补全专用数据集上进行了广泛的实验,对比实验和消融实验的结果表明自适应集成框架能够显著提升模型性能,在多个评估指标上均有明显提升。同时通过案例分析实验和相关的关系任务实验能够看出上界损失函数能够有效解决正负样本错误环状分布问题,有力证明了所提出方法的有效性。

关键词：图谱补全小样本集成学习上界损失函数堆叠式集成

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肿瘤抗血管生成治疗耐药机制

遗传 2024年

作者：闫旭郭影孙冬琳吴楠金焰中国遗传资源保护与疾病防控教育部重点实验室(哈尔滨医科大学) 哈尔滨医科大学医学遗传学研究室

血管生成指的是通过内皮细胞的迁移、增殖和分化，从现有血管网络中形成新的血管网络的过程。这一过程对于实体肿瘤的生长和扩散至关重要，尤其是在肿瘤体积超过2 mm3之后，新生的血管网络为肿瘤提供了至关重要的氧气、营养及生长因子... 详细信息

血管生成指的是通过内皮细胞的迁移、增殖和分化，从现有血管网络中形成新的血管网络的过程。这一过程对于实体肿瘤的生长和扩散至关重要，尤其是在肿瘤体积超过2 mm3之后，新生的血管网络为肿瘤提供了至关重要的氧气、营养及生长因子。抗血管生成已经成为临床常用靶向治疗肿瘤的方案之一。首个抗血管生成药物贝伐单抗已广泛应用于多种实体肿瘤治疗，但由于获得性耐药现象，疗效仅能维持1～2年。即使血管内皮细胞的基因组相对稳定，不易产生耐药性，但临床实践中仍观察到多种类型的耐药现象，这表明抗血管生成治疗的耐药问题仍然是一个具有挑战性的研究领域。本文主要综述了肿瘤抗血管生成治疗耐药机制的最新进展，并探讨了抗肿瘤血管生成治疗的新前景，以期为临床实践提供有力的理论支持和指导。

关键词：肿瘤耐药抗血管生成血管共选择血管拟态血管套叠

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代储协议下应急救灾物资的轮储策略研究

系统工程 2024年

作者：郭影张祯孟一凡山东师范大学商学院香港科技大学电子信息工程系悉尼大学商学院

应急物资储备系统面临的事故发生时间和需求数量的不确定性，对应急物资造成浪费威胁。应急物资储备部门为了同时缓解浪费和存储成本常常采用政企合作储备模式，但代储企业如何实施轮储决策尚存在探索空间。文章剖析定期代储协议下应急... 详细信息

应急物资储备系统面临的事故发生时间和需求数量的不确定性，对应急物资造成浪费威胁。应急物资储备部门为了同时缓解浪费和存储成本常常采用政企合作储备模式，但代储企业如何实施轮储决策尚存在探索空间。文章剖析定期代储协议下应急救灾物资的过期数量，并给出最优应急救灾物资储备量和轮换周期的轮储策略，通过比较代储协议和无代储协议的应急储备策略，界定代储协议下轮储策略的边界条件。更进一步，为降低应急需求时间间隔不确定性带来的轮储难度，文章提出不定期代储协议，探讨不定期代储协议下的轮储策略及其应用优势。研究发现：代储协议下的轮储策略可以提高应急救灾物资供给能力，但并非一直可以缓解过期浪费问题；不定期代储协议下的轮储策略可以带来更高的应急供给能力；同时验证了实践中代储企业倾向单次合作储备的有效性。文章为应急物资储备提高保障能力与降低过期浪费提供决策依据，为制定或选择相应的代储策略提供指导。

关键词：代储协议应急救灾物资应急储备量轮换周期报童模型

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核心素养背景下视障学生经典诵读实施策略

安徽教育科研 2024年第9期 70-72页

作者：郭影合肥特殊教育中心安徽合肥230000

核心素养培养是现代教育的重要目标之一。然而,在核心素养培养的过程中,视障学生面临着独特的挑战和困境。受视觉障碍影响,他们在获取信息、阅读和理解经典文本方面可能存在困难。基于此,本文探讨了核心素养背景下视障学生经典诵读实施... 详细信息

核心素养培养是现代教育的重要目标之一。然而,在核心素养培养的过程中,视障学生面临着独特的挑战和困境。受视觉障碍影响,他们在获取信息、阅读和理解经典文本方面可能存在困难。基于此,本文探讨了核心素养背景下视障学生经典诵读实施策略。首先,介绍核心素养概念和视障学生身心特点;其次,探讨视障学生经典诵读读的实施意义;最后,针对视障学生经典诵读提出具体的实施策略,包括“突出视障学生主体地位,灵活采用诵读方法”“挖掘经典内涵,加强学科渗透及生活融合”“丰富活动形式,注重活动育人”。

关键词：视障学生核心素养经典诵读

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着眼于深度学习的小学数学教学设计与方法探究

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安徽教育科研 2024年第10期 19-21页

作者：郭影阜阳开发区京九路办事处康佳希望小学安徽阜阳236000

深度学习可以促进学生在探索过程中掌握数学学习的规律,并运用有关知识来解决问题。同时,深度学习还可以成为学生在学习过程中把握事物的规律,理解数学知识的本质,用数学思维来分析问题的一种重要方式。本文以深度学习为基础,简要介绍... 详细信息

深度学习可以促进学生在探索过程中掌握数学学习的规律,并运用有关知识来解决问题。同时,深度学习还可以成为学生在学习过程中把握事物的规律,理解数学知识的本质,用数学思维来分析问题的一种重要方式。本文以深度学习为基础,简要介绍了深度学习以及教学设计的相关研究,分析了深度学习下小学数学学科的具体教学方法,以期构建高效的数学课堂。

关键词：深度学习小学数学教学设计教学方法

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党建引领下大学生社会实践助力乡村振兴路径研究

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品位·经典 2024年第10期 106-108,112页

作者：郭影柴博悦河北工程大学

高校是为乡村振兴输送专业人才的主要源头,大学生“三下乡”社会实践活动是助力乡村发展的重要基础保障。本文旨在引导广大青年学子应将个人发展与国家发展融为一体,践行社会责任,为乡村振兴注入磅礴力量。在党建引领中发挥实践育人功效... 详细信息

高校是为乡村振兴输送专业人才的主要源头,大学生“三下乡”社会实践活动是助力乡村发展的重要基础保障。本文旨在引导广大青年学子应将个人发展与国家发展融为一体,践行社会责任,为乡村振兴注入磅礴力量。在党建引领中发挥实践育人功效,强化高校思想政治教育作用,为高校与贫困乡村搭建桥梁,发挥专业优势,挖掘乡村资源,探索助力乡村振兴的新路径、新方法,推动电商产业发展,革新农产品销售方式,推动乡村经济现代化、数字化发展,激发乡村旅游发展“活力、合力、动力”。

关键词：党建引领大学生社会实践乡村振兴

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影像组学结合机器学习预测自发性脑出血的短期预后

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临床放射学杂志 2024年第9期43卷 1443-1449页

作者：郭影陈鹏宇赵俊果沈桂权李邦国高波贵州医科大学附属医院影像科黔西南州人民医院影像科遵义医科大学附属医院影像科

目的基于影像组学结合机器学习建立模型预测自发性脑出血(sICH)患者短期预后并对模型进行验证。方法回顾性获取本院289例sICH患者的影像学和临床资料，并以7∶3将患者随机地分为训练集与验证集。基于LASSO算法降维处理，采用5倍交叉... 详细信息

目的基于影像组学结合机器学习建立模型预测自发性脑出血(sICH)患者短期预后并对模型进行验证。方法回顾性获取本院289例sICH患者的影像学和临床资料，并以7∶3将患者随机地分为训练集与验证集。基于LASSO算法降维处理，采用5倍交叉验证方法调试出最优参数并结合5种机器算法建立预测模型，比较所有模型的准确性。通过训练集的多变量Logistic回归分析构建影像+临床的综合预测模型并绘制受试者工作特征曲线下面积(AUC)及列线图。获取外院同时期163例sICH患者的数据作为独立的外部验证集。结果通过比较五种机器学习算法的性能，随机森林(RF)模型表现出最好的性能(AUC=0.83);临床影像组学列线图在训练集、内部验证集、外部验证集的AUC分别为0.88、0.86、0.86。校准曲线在训练集和外部验证集中均显示满意的效果(P<0.05),而在内部验证中一致性较差(P<0.05)。结论基于影像组学结合机器学习的临床影像组学列线图是为sICH患者短期预后提供个性化风险评估的有效工具，其中RF算法模型表现最好。

关键词：自发性脑出血影像组学预后列线图