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基于机器学习构建鼻咽癌放射敏感性多基因预测模型

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基于机器学习构建鼻咽癌放射敏感性多基因预测模型

作者：黎开来南方医科大学

学位级别：硕士

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腓骨肌萎缩症的诊治

中华神经科杂志 2024年第3期57卷 290-297页

作者：姚晓黎何若洁中山大学附属第一医院神经科(广东省重大神经疾病诊治研究重点实验室、国家临床重点专科和国家重点学科) 广州510080

腓骨肌萎缩症是最常见的一组遗传性周围神经病,临床特点包括对称性远端为主的肌无力伴萎缩、感觉减退以及弓形足、脊柱侧凸等骨骼畸形。临床上根据神经电生理、病理学和遗传学特点可分为多种亚型,基因检测手段有助于明确其致病基因。康... 详细信息

腓骨肌萎缩症是最常见的一组遗传性周围神经病,临床特点包括对称性远端为主的肌无力伴萎缩、感觉减退以及弓形足、脊柱侧凸等骨骼畸形。临床上根据神经电生理、病理学和遗传学特点可分为多种亚型,基因检测手段有助于明确其致病基因。康复治疗、外科矫形手术治疗和改善症状的药物治疗有助于缓解疾病症状,减轻骨骼畸形。部分针对病因和发病机制的特异性治疗药物已进入临床试验阶段,其疗效和安全性有待进一步明确。

关键词：夏科-马里-图斯病诊断治疗

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新质生产力在民族地区的发展经济学意义

青海民族研究 2024年第3期35卷 53-64页

作者：陈文烈王娟青海民族大学青海西宁810007

民族地区传统发展经济学理论指导下的生产力发展与新质生产力内涵特征、重点任务、难点堵点、根本途径、理论定位等存在本质差异,必须在国家战略远景式、前瞻性回应的基础上,跳出长期以来传统发展经济学理论中生产力的动能结构,论证民... 详细信息

民族地区传统发展经济学理论指导下的生产力发展与新质生产力内涵特征、重点任务、难点堵点、根本途径、理论定位等存在本质差异,必须在国家战略远景式、前瞻性回应的基础上,跳出长期以来传统发展经济学理论中生产力的动能结构,论证民族地区新质生产力构念与高质量发展的新动能属性,从理论方位、发展阶段及发展要求探寻民族地区新质生产力的涵育方向,并从生态文明、乡村振兴、一带一路、传统文化、新发展格局、铸牢中华民族共同体意识等方面,对民族地区新质生产力的动能载体进行阐释。

关键词：民族地区新质生产力价值发现价值回应

基于紫外—可见光谱法的水质多参数监测方法研究及系统研发

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基于紫外—可见光谱法的水质多参数监测方法研究及系统研发

作者：黎港南昌大学

学位级别：硕士

“十四五”规划纲要强调“深入打好污染防治攻坚战,加强大江大河和重要湖泊湿地生态保护治理”,对全面、快速、直接地掌握水环境质量状况提出了更高的要求,迫切需要水质多参数原位快速自动监测仪器。针对现有传统化学水质检测方法耗时... 详细信息

“十四五”规划纲要强调“深入打好污染防治攻坚战,加强大江大河和重要湖泊湿地生态保护治理”,对全面、快速、直接地掌握水环境质量状况提出了更高的要求,迫切需要水质多参数原位快速自动监测仪器。针对现有传统化学水质检测方法耗时长、存在二次污染,且多为单参数检测仪器的问题,本文开展了基于紫外-可见光谱法的水质多参数监测方法研究,并在此基础上研发了一套原位自动监测系统。系统性地研究了基于紫外-可见光谱法的水质多参数监测模型。建立了基于SE-1DCNN水质多参数监测模型,该模型引入通道注意力机制模块提高了网络的表达能力。模型实验结果表明,浊度、化学需氧量和硝酸盐监测值与真实值之间的决定系数分别为0.9971、0.9886和0.9682,解决了传统偏最小二乘监测模型无法准确监测成分复杂溶液中的硝酸盐参数,以及经典一维卷积神经网络监测模型存在过拟合、泛化性能不佳的问题,实现了对浊度、化学需氧量和硝酸盐三种最重要的水质参数的同步准确监测。研发了基于紫外-可见光谱的水质多参数监测系统。基于Cortex M微控制器、氙灯和微型光谱仪研发了水质多参数监测探头,提出了一种具有光源补偿的双光路结构。基于神经网络处理器RK3568和嵌入式Linux系统研发了边缘计算终端,开发了用户交互界面软件,并将SE-1DCNN监测模型部署在边缘计算终端。该系统通过监测探头原位采集水样紫外-可见光谱数据,边缘计算终端快速同步解算浊度、化学需氧量及硝酸盐水质参数,实现对目标水域水质的原位、快速、自动监测。将所研发的系统实际应用于南昌市主要江河湖水体断面的原位监测。测试结果表明系统各项性能指标符合国家及行业的相关标准,满足水质多参数的原位自动监测需求。论文研究成果为水质多参数原位监测提供一种可行方案,具有很好的社会效益和经济价值。

关键词：紫外-可见光谱水质多参数监测嵌入式系统 SE-1DCNN

贵州野核桃典型分布区种群与种质资源特征研究

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贵州野核桃典型分布区种群与种质资源特征研究

作者：黎大顺贵州大学

学位级别：硕士

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基于跨模态信息交互的视频内容定位研究

基于跨模态信息交互的视频内容定位研究

作者：黎金宇中山大学

学位级别：硕士

近年来,互联网技术的迅速发展和普及给了网民极大的自由度,无论是个人用户还是企业机构,都纷纷通过社交媒体或视频分享平台加入到视频内容的创作、发布和分享中,每天都有数以千万记的视频产生,视频数量的爆炸式增长很好地消磨了人们的... 详细信息

近年来,互联网技术的迅速发展和普及给了网民极大的自由度,无论是个人用户还是企业机构,都纷纷通过社交媒体或视频分享平台加入到视频内容的创作、发布和分享中,每天都有数以千万记的视频产生,视频数量的爆炸式增长很好地消磨了人们的闲暇时间,带来巨大的信息量的同时让人们足不出户也能知尽天下事。然而,这也让视频内容的检索变得越来越困难,用户面临着在庞大的视频库中检索感兴趣内容的挑战,传统的基于文本的检索方式已经不再能满足用户的需求。因此,本文以改善搜索体验、提升检索效率为目标对视频内容定位进行研究。针对视频的检索,本文聚焦于视频缩略图,希望能快速生成美观且包含丰富信息的视频封面,让封面能呈现视频信息并吸引用户;在更细粒度的层次上,针对于单个视频,研究了视频时刻检索和高光检测任务,旨在帮助用户在冗长的视频中利用查询语言精准定位到希望浏览的片段,或者能够通过浏览视频的高光片段来理解视频内容。具体地,本文的研究工作包括下述三个方面:首先,本文提出了一种查询自适应的新闻类视频缩略图自动生成方法。当前的视频缩略图可以由用户手动上传或选择视频中的单一静态帧,然而单张静态帧表达信息有限且难于选取,制作海报式视频封面则需要较高的专业技能,因此本文针对于新闻类视频展开研究,对视频进行内容结构化并提取关键帧和关键词,此后基于word2vec的词向量表示方法对关键词进行过滤,最后依照基于贪心策略的缩略图布局方法将图文材料整合成一张缩略图。本文设计的缩略图生成方法可以根据用户查询词动态变化,不仅包含丰富的信息,而且布局美观,能很好地吸引读者眼球。其次,本文提出了一种轻量级多模态交互模型用于解决视频时刻检索和高光检测联合任务。主要的创新点是提出了一种轻量级注意力机制LCAM,解决了当前该联合任务中存在的多模态交互计算繁杂、参数量巨大的问题,其根据编码后模态特征的分布特点,定义了一个判别函数来描述特征之间的差异,并借助高斯公式来无限逼近,最后利用门控机制对无关信息进行过滤。本方法在多个数据集上超越了当前的最优方法,证明了模型的有效性,在显著减少参数量的同时还加快了模型的收敛速度,之后的消融实验也证明了该轻量级注意力机制的有效性。最后,本文提出了一种卷积驱动的注意力机制用于解决视频时刻检索和高光检测联合任务。目前的联合任务方法或采用混合加权的方式,或采用晚融合的方式与文本特征交互,而以上融合方式无法充分发挥文本特征在多模态交互过程中的重要作用,此外基于Transformer进行跨模态特征的融合会带来巨大的参数量和计算量。针对上述缺陷,本文提出了一种新颖的、由卷积驱动的跨模态特征融合机制CDIM来对编码后的视频和文本特征进行融合,充分利用了各模态之间的互补性,从而提高了模型对数据的理解和表征能力;除此之外,借助对比学习的思想,本章对视频-查询对进行处理以生成不相关的负样本对,这些负样本对在训练会产生较低的显著性分数,以此增加训练样本的多样性。本文将提出的方法CDIM与当前的最优方法在两个数据集上进行了对比,之后也针对方法的各个部分进行了大量消融实验,实验结果证实了本方法在多项指标上优于其他方法,并且注意力机制的各个部分都是有效的。

关键词：多模态学习注意力机制视频缩略图视频时刻检索高光检测

基于机器学习和SHAP算法的声波测井曲线重构及可解释性分析

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地质科技通报 2024年

作者：黎子豪蒋恕中国地质大学(武汉)构造与油气资源教育部重点实验室中国地质大学(武汉)资源学院

【目的】测井技术是查明地下岩性、地层及地质流体的关键技术手段，在石油勘探行业中发挥着至关重要的作用。然而，由于仪器损坏、井眼条件等因素，经常造成测井数据缺失、曲线不全等问题，传统多元线性回归或经验公式方法无法合理地构... 详细信息

【目的】测井技术是查明地下岩性、地层及地质流体的关键技术手段，在石油勘探行业中发挥着至关重要的作用。然而，由于仪器损坏、井眼条件等因素，经常造成测井数据缺失、曲线不全等问题，传统多元线性回归或经验公式方法无法合理地构建测井曲线间的关系模型使得曲线重构精度相对较低，机器学习算法虽能在大量数据之间找到最为合适的数据映射关系进而提高了模型精度，但相较而言其所构建的黑箱模型无法得到良好的解释。近期，可解释性算法的运用使得机器学习在重构测井曲线中的应用更为合理。【方法】本文通过将Support Vector Regression（SVR），Random Forest（RF）以及eXtreme Gradient Boosting（XGBoost）和传统多元线性回归方法（Linear Regression，简称LR）对比对英国能源局22-30b-11号井声波测井曲线进行模型重构并基于Shapley Additive Explanations（SHAP）算法对XGBoost模型进行解释。【结论】结果表明，XGBoost在测试集上的R2和MSE分别为0.996、6.371优于SVR的0.990、15.755和RF的0.993、9.871，而传统多元线性回归方法则为0.969、48.895，表明XGBoost对声波时差曲线的重构具有更高的准确度和更好的泛化性能。本文创新性的采用SHAP算法对XGBoost黑箱模型进行解释，表明在模型构建选择重要特征时，XGBoost模型采用地层温度数据作为特征明显合理于多元线性回归方案采用的井径测井数据。最后基于SHAP对模型进行单点和全局特征交互解释。上述结果表明在声波测井曲线重构方面，机器学习算法明显优于传统的多元线性回归方法，并证明了SHAP算法在声波测井曲线重构机器学习模型解释方面的可行性，为后续机器学习在测井解释中的发展提供了新的思路。

关键词：测井曲线重构机器学习模型解释 SHAP

人才引进政策对我国不同区域经济增长的影响研究 ——采用双重差分的实证检验方法

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人才引进政策对我国不同区域经济增长的影响研究 ——采用双重差...

作者：黎楚重庆理工大学

学位级别：硕士

改革开放以来,我国经济经历了近四十年的高速增长,实现了全面建成小康社会的伟大成就,然而在经济总量不断跃升的同时,我国也面临着更加复杂严峻的国内外环境。我国地区发展不平衡不充分的问题依然存在,机遇和挑战都在发生着新的变化,推... 详细信息

改革开放以来,我国经济经历了近四十年的高速增长,实现了全面建成小康社会的伟大成就,然而在经济总量不断跃升的同时,我国也面临着更加复杂严峻的国内外环境。我国地区发展不平衡不充分的问题依然存在,机遇和挑战都在发生着新的变化,推动经济高质量发展依然会是未来一段时间发展的主旋律。人才创新驱动作为经济增长的主要动力,党在二十大报告中对“人才强国战略”再次提出了新要求,出台新一轮人才引进政策、集聚高层次人才,成为各地方政府提高自身创新力、推动经济高质量发展的必要途径。然而,除东部少数发达地区以外,我国多数地区的人才吸引力力还比较弱,再加上区域发展不平衡等问题,我国不同地区人才集聚度具有明显差异,人才引进政策的效能也难以均衡。因此,在新时代把握人才引进政策对不同地区经济增长产生的差异影响,并分析其特征及原因,寻求新时代推行人才引进政策的新方法,是推动经济高质量发展的应有之义。本文通过查阅文献、概念界定与理论梳理,分析了人才引进政策对我国不同区域经济增长的影响。首先,采用内容分析法,对我国省部级政府发布的综合性大规模人才引进政策的文本进行分析,分析人才引进政策实施现状,通过近年来人才总数的增量和人才质量的提升,来测算2010-2021年人才引进政策的实施效果;其次,利用回归分析法,检验人才引进政策对经济增长产生影响的作用路径。除此以外,进一步检测在我国不同区域人才引进政策对经济增长是否具有区域异质性。研究结果表明:人才引进政策对经济增长有正向的直接影响,可以通过就业规模、产业结构两条路径来实现;并且,人才引进政策的经济效应具有区域异质性,政策对中西部地区的经济促进作用比东部地区更好。基于上述结论,并借鉴国内外政策经验,提出了以下几点人才引进政策的优化建议。我们需要继续实施人才强国战略,实施差异化人才引进政策,中西部地区通过发展特色产业来引进对口人才,而东部地区应在用好和留住人才上面下功夫;同时,强化市场及企业在人才引进中的重要地位,政府可适当放权,降低对人才的管控程度,积极完善人才引进的相关配套设施,不断健全人才引进体系。

关键词：人才引进政策经济增长区域经济发展双重差分法

乡村公共事务治理中基层干部反向避责行为研究 ——以X村土地纠纷为例

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乡村公共事务治理中基层干部反向避责行为研究 ——以X村土地纠纷...

作者：黎斐江西师范大学

学位级别：硕士