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基于设备行为关联图的非侵入式多标签负荷分解改进方法

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中国电机工程学报 2024年第1期44卷 95-104,I0008页

作者：陈鑫沛余涛杨家俊余盛灿广东省电网智能量测与先进计量企业重点实验室(华南理工大学电力学院) 广东省广州市510640

非侵入式负荷分解技术作为目前用户用电信息监测的主要手段,对推动能源效率提升和需求侧优化管理具有重要意义。针对目前负荷分解模型过分依赖电器本身的用电特征,而忽视用户用电习惯所提供的信息,导致分解效果始终难以改善的问题,该文... 详细信息

非侵入式负荷分解技术作为目前用户用电信息监测的主要手段,对推动能源效率提升和需求侧优化管理具有重要意义。针对目前负荷分解模型过分依赖电器本身的用电特征,而忽视用户用电习惯所提供的信息,导致分解效果始终难以改善的问题,该文提出一种考虑用户用电行为的多标签负荷分解改进方法。改进后的模型是两个网络串行的架构。第一个网络结合用户用电行为实现多标签类型识别;第二个网络在识别结果基础上完成各个在线电器的能量分解。文中通过设备行为关联图来表示用户的用电习惯。模型随用户用电不断完成行为更新,并逐渐为用户生成独特的网络图,为负荷分解提供行为依据。最后使用公开数据集REDD和REFIT对提出方法进行仿真和评估。实验结果表明,提出的方法能够准确获取各电器的用电信息,且与现有先进方法相比有明显的改进,证明了考虑用户用电行为的多标签方法是一种有效可行的负荷分解思路。

关键词：非侵入式负荷监测能量分解多标签识别设备行为关联图

高光谱喷墨打印墨水数据的非线性降维及分类建模方法研究

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分析测试学报 2024年第4期43卷 523-531页

作者：李硕崔岚付沛中国刑事警察学院刑事科学技术学院辽宁沈阳110035

在法庭科学实践中,往往需要通过对文件中字迹墨水的成分分析来精确判定检材和样本文件的同一性。该文利用高光谱成像技术结合机器学习对喷墨打印墨水的种类进行区分,分别采集14套不同品牌、型号的4色(黑、青、品红和黄色)喷墨打印墨水... 详细信息

在法庭科学实践中,往往需要通过对文件中字迹墨水的成分分析来精确判定检材和样本文件的同一性。该文利用高光谱成像技术结合机器学习对喷墨打印墨水的种类进行区分,分别采集14套不同品牌、型号的4色(黑、青、品红和黄色)喷墨打印墨水打印的文件在400~1000 nm范围的高光谱图像,共提取56种样品墨迹的光谱数据。使用均匀流形逼近与投影技术(UMAP)和T分布随机近邻嵌入技术(t-SNE)两种算法对高光谱喷墨打印墨水数据进行降维处理,然后建立极致梯度提升(XGBoost)、轻量级梯度提升机器学习(LightGBM)和支持向量机(SVM)3种分类模型,以1∶4的比例确定测试集和训练集,分别对原始数据和降维后的数据进行分类。实验结果显示,UMAP降维算法结合SVM模型对喷墨打印墨水分类的效果最优,黑色墨水样品的分类精度为90%左右,其余颜色墨水样品的分类精度均为100%。该研究为喷墨打印文件的检验鉴定提供了一种新的、无损、准确的鉴别方法。

关键词：高光谱成像技术喷墨打印墨水降维算法分类模型

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论国际商事仲裁的仲裁员国籍规则

国际商务研究 2024年第2期45卷 77-87页

作者：朱德沛华东政法大学上海200063

仲裁员国籍规则是仲裁机构任命仲裁员的重要依据。国籍规则的目的是保障仲裁员中立性,其内涵则是仲裁员的文化背景中立于当事人国籍国的文化背景,消除仲裁庭对一方当事人有倾向或成见的可能性。从实质上看,国籍规则的内容关乎技术国籍... 详细信息

仲裁员国籍规则是仲裁机构任命仲裁员的重要依据。国籍规则的目的是保障仲裁员中立性,其内涵则是仲裁员的文化背景中立于当事人国籍国的文化背景,消除仲裁庭对一方当事人有倾向或成见的可能性。从实质上看,国籍规则的内容关乎技术国籍以及仲裁员与当事人国籍国其他密切联系的认定。从形式上看,国籍规则的内容关乎其效力程度以及适用范围。不同仲裁机构的国籍规则在实质和形式上的规定有所区别,原因在于仲裁员中立性代表的公平价值和仲裁庭顺利组成代表的效率价值有所冲突。我国仲裁机构也应当构建仲裁员国籍规则,规范外籍仲裁员在我国参与仲裁,通过保障仲裁员中立性提高仲裁公信力。

关键词：仲裁员国籍规则仲裁员中立性外籍仲裁员

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基于深度学习的异型物体目标识别与抓取检测方法研究

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基于深度学习的异型物体目标识别与抓取检测方法研究

作者：邢钰沛齐鲁工业大学

学位级别：硕士

随着科技的快速发展,规则物体的抓取研究已经取得了显著成效,然而,由于异型物体的形状极为多样,可能涵盖多种曲线、棱角及不规则表面,这些特性导致机器人在识别种类和定位抓取点时面临极大的挑战。深度学习技术的出现给计算机视觉技术... 详细信息

随着科技的快速发展,规则物体的抓取研究已经取得了显著成效,然而,由于异型物体的形状极为多样,可能涵盖多种曲线、棱角及不规则表面,这些特性导致机器人在识别种类和定位抓取点时面临极大的挑战。深度学习技术的出现给计算机视觉技术带了新的发展思路,使得机器人能够更准确地感知和理解周围环境从而更好地学习并识别各种复杂形状和纹理的物体。本文研究基于深度学习的算法,将视觉技术与机器人相结合,旨在实现对异型物体的识别与抓取,从而进一步提高机器人的智能化操作水平,主要研究内容如下:首先,介绍了基于深度学习的目标识别与机器人抓取系统,分为目标检测、抓取检测和抓取执行三个部分。针对抓取检测的表示方法,在二维图像上构建了位姿表示参数,并阐述了评价指标和测试方法。其次,针对异型物体的识别,本文对YOLOv5目标检测算法进行改进,优化了默认的残差结构并利用时空特征融合路径实现对浅层特征和深层特征的挖掘与融合,同时采用深度可分离卷积减少模型参数,提出了ECBFE-YOLOv5异型物体目标检测网络。通过线下收集和网络获得构建异型物体目标检测数据集,对提出的网络进行训练及测试,最终精度较原始网络提升了5.9%,证明了改进网络的有效性。然后,针对异型物体抓取位姿判断的复杂性,在生成残差卷积神经网络GR-Conv Net的基础上建立了异型物体抓取位姿检测网络,通过引入一种高效的空间金字塔池化模块加速提取和融合特征,并且将浅层特征与深层特征进行融合使模型更好的学习底层细节信息和高层语义信息,然后将反卷积与Re LU激活函数的组合方式更换为Upsample与Si LU激活函数用来拟合复杂的数据分布。进行数据采集与标注工作自建了异型物体抓取数据集,在Cornell、Jacquard以及自建数据集上分别进行了测试实验,按目标划分数据集的准确率分别为97.9%、96.7%、94.6%,对RGB-D图像的模型推理速度为19ms,具有较好的性能。最后,搭建真实环境的抓取平台,介绍了平台的软硬件设备,并对机械臂和深度相机进行了手眼标定,获取相机坐标系到机械臂基坐标系的变换矩阵。在平台上分别开展规则物体与异型物体的抓取实验,结果表明本文所提出的抓取检测算法对异型物体的抓取展现出较好的性能,并且对规则物体依然能保持较高的抓取成功率。

关键词：深度学习异型物体目标检测抓取检测

青少年特发性脊柱侧弯患病风险因素研究及预测模型构建

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青少年特发性脊柱侧弯患病风险因素研究及预测模型构建

作者：江露沛国家体育总局体育科学研究所

学位级别：硕士

研究目的本研究目的一是通过Meta分析有关青少年特发性脊柱侧弯(adolescent idiopathic scoliosis,AIS)的影响因素,全面掌握IS的危险因素,对多种危险因素进行有效整合;目的二是通过纳入一些有关键意义的危险因素,构建起青少年AIS患病风... 详细信息

研究目的本研究目的一是通过Meta分析有关青少年特发性脊柱侧弯(adolescent idiopathic scoliosis,AIS)的影响因素,全面掌握IS的危险因素,对多种危险因素进行有效整合;目的二是通过纳入一些有关键意义的危险因素,构建起青少年AIS患病风险预测模型,为青少年提供方便易行的自我筛查工具。研究方法第一部分:通过中文检索词以及英文检索词在中国知网、万方数据库、维普、Pub Med、Web of Science、Embase、Cochrane Library数据库进行搜索,通过严格的标准对文献进行筛选且对文献质量进行评价,随后对纳入的文献进行统计学分析从而全面掌握AIS患病的危险因素。第二部分:研究对象为潍坊市10-15岁的学生,共招募147人(AIS患者60人),按照7:3比例随机分成训练集和验证集。通过收集构建模型的有关资料使用SPSS软件(26.0)、SPSSAU、R语言(4.2.3)进行模型构建。通过结合统计分析结果、前期Meta分析、文献报道以及临床经验从而确定纳入模型构建的预测因素,使用多重共线性分析检查影响因素的共线性问题。随后将影响因素纳入二元logistic回归模型从而构建起AIS患病风险预测模型,并绘制列线图呈现模型。最后对训练集和验证集使用H-L检验以及ROC曲线对模型的校准度和区分度进行评价。研究结果本次Meta分析共纳入12篇文献(4篇病例对照研究、8篇横断面研究),共纳入52199名研究对象。在本次研究中发现女性(((OR值=1.851,95%CI(1.484,2.309),P<0.001)、直系亲属IS患病史(OR值=1.851,95%CI(1.484,2.309),P=0.001)、坐姿不良(以保持合适距离,不出现趴桌子、翘二郎腿及驼背等为参考)(OR值=1.906,95%CI(1.216,2.989),P=0.005)、BMI身体质量指数(Body Mass Index,BMI)为消瘦(OR值=1.464,95%CI(1.282,1.673),P<0.001)、未成年时年龄越大(OR值=1.572,95%CI(1.091,2.266),P=0.015)、参加体育锻炼天数少(OR值=1.288,95%CI(1.104,1.503),P=0.026)、睡姿不良(以仰卧位为参照)(OR值=1.584,95%CI(1.198,2.093),P=0.01)为患有AIS的危险因素。随后将Meta分析得到的危险因素以及统计学分析得到有关键意义的危险因素纳入模型构建从而得到预测模型。在模型的验证中可以发现训练集的AUC值为0.829(95%CI:74.55～91.23),验证集的AUC值为0.897(95%CI:76.69～102.61),这表明本次预测模型具有一定准确性。研究结论女性、直系亲属IS患病史、坐姿不良、BMI为消瘦、未成年时年龄越大、参加体育锻炼天数越少、睡姿不良为患有AIS的危险因素。本次纳入性别、年龄、直系亲属IS患病史、日常坐位姿势、日常睡眠姿势、每周参加体育锻炼天数、平时参加体育锻炼项目类型、BMI这8个影响因素所构建起来的AIS患病风险预测模型通过验证具有一定的准确性,因此可使用该模型作为AIS患病风险的简易筛查工具。

关键词：青少年脊柱侧弯危险因素 Meta分析预测模型

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《诗经》器物书写研究

《诗经》器物书写研究

作者：舒沛湖北师范大学

学位级别：硕士

《诗经》呈现了一个“物”的世界,诗中不仅出现有天象、地貌、动物、植物等种种自然之物,亦有着车船、建筑、服饰、用具等各式各样的人工器物。“器物书写”在《诗经》中占有着相当的篇幅,并具有重要的意义与价值。《诗经》的器物书写... 详细信息

《诗经》呈现了一个“物”的世界,诗中不仅出现有天象、地貌、动物、植物等种种自然之物,亦有着车船、建筑、服饰、用具等各式各样的人工器物。“器物书写”在《诗经》中占有着相当的篇幅,并具有重要的意义与价值。《诗经》的器物书写生成于两周物质文明的现实背景。制器产业的发展,使得更多、更好的器物被发明、生产;用器活动的繁荣,使得器物广泛出现于社会的各个领域,并获得了时人的关注;器物意义体系的进一步明确和拓展,亦使得这一时期的器物文化走向勃兴。在此背景之下,各类器物形象、器物活动及其意义属性被创作者有意识地反映到了诗歌艺术中。《诗经》的器物书写具有鲜明的文学特征。首先是“叙事立意的二重性”,诗中所呈现的器物是对现实物质文明“记事”化的反映,也作为“意象”用于表达情感与意志;其次是“形象刻画的选择性”,创作主体往往依据器物形象在诗歌中的功能与价值,对其不同视角与维度的描写;再者是“表现手法的艺术性”,诗人对器物的描写往往依托、配合于诗歌“赋”“比”“兴”的表现手法,进行了艺术化的处理。《诗经》的器物书写往往蕴藏着某些意义表述。诗中出现的各类器物,或是社会现实的景观写照,或是情感意志的具象表达,或是礼乐精神的物质显现,或是大道义理的朴素言说,抑或具有着多重层次的意义叠合。创作主体将“形下之器”与“形上之义”进行了结合。《诗经》的器物书写反映出了一定的审美观念。诗中的器物书写是以“人”为本位的,创作主体往往将“人”作为器物书写的视角、重心或目的;是与“德”相呼应的,对器物的书写一般与诗中人物或社会的道德水平相适配;是合“道”之理想的,器物书写反映出时人崇敬神圣之道、顺应自然之道、知行人伦之道的朴素愿望。《诗经》的器物书写作为一扇窗口,能够透视其时代人们的文化心态与精神特质。《诗经》展示了人与器物的积极互动,体现出时人“物人和谐”的生命状态;《诗经》兼顾器物的形式之美与精神属性,反映了时人“文质统一”的价值准则;《诗经》呈现的“人——器——道”三元关系结构,亦映射着时人“因器达道”的理想追求。《诗经》的器物书写集中展示了周代王朝的物质文明与人文精神。器物为人类所创制,并在人类社会中得到持续的使用与改进,其内部潜藏着一定的社会意识形态与历史叙事范式。在此同时,其还是粘附着个体思想、情感、审美的观念之物。被反映于文学之后,器物的人文属性被延续并获得了增强。因此,透过器物书写能够对《诗经》的人文系统进行全面、深入的审视。把握“器”与“人”的联系,是探究《诗经》器物书写的关键。

关键词：《诗经》经学器物书写器物美学两周物质文明

基于结构方程模型的护生痛经自我护理行为及其相关因素研究

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基于结构方程模型的护生痛经自我护理行为及其相关因素研究

作者：陈瑾沛延安大学

学位级别：硕士

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基于对抗学习的抽取式问答模型

基于对抗学习的抽取式问答模型

作者：余卓沛重庆理工大学

学位级别：硕士

随着互联网的发展,人们不再满足于传统搜索引擎技术,即通过部分关键字对网页进行排序匹配的答案提供方式,反而更向往以抽取式问答的方式,提供点对点形式的高精度信息检索,抽取式问答是自然语言处理领域中非常重要的一项子任务,实际应用... 详细信息

随着互联网的发展,人们不再满足于传统搜索引擎技术,即通过部分关键字对网页进行排序匹配的答案提供方式,反而更向往以抽取式问答的方式,提供点对点形式的高精度信息检索,抽取式问答是自然语言处理领域中非常重要的一项子任务,实际应用中在获得用户问题和上下文段落后,能够快速直接地抽取出答案文本。它已被大量应用到智能客服和聊天机器人等日常生活场景中,拥有极大的发展潜力和应用空间。伴随着多种模型算力的提升以及高质量数据集的推出,抽取式问答模型获得快速跨越式发展,由过去的浅层语义分析到现在以深度学习为基础的深层语义理解,但依然存在不足之处。本文结合答案预测精度不高、面对干扰性示例鲁棒性不强以及缺乏答案质量反馈等问题和当下研究热点,在抽取式问答模型答案预测前中后三个阶段,利用对抗训练、预训练语言模型、强化学习等主流技术改进模型性能。本文主要研究工作如下:(1)基于扰乱词嵌入和对抗自注意力机制的抽取式问答模型提出一种基于扰乱词嵌入和对抗自注意力机制的方法(PEA)。通过扰动词嵌入中的扰动函数对模型输入的上下文嵌入进行学习,通过学习产生自适应的扰动强度,以此获得语义得到保持的对抗性样本,降低常规数据增强方法对模型训练带来的噪声影响;利用上述获得的对抗性样本进行对抗训练,对抗训练中提出对抗自注意力机制,其中采用梯度反转层逆转自注意力机制获得的注意力分数,让被忽略的单词语义重新受到模型重视,改善了常规注意力机制导致模型对虚假语义特征过度学习的情况。对抗自注意力机制的应用让模型可以无偏差地关注所有单词,使得所有单词包含的语义都得到了挖掘与辨析,因此助推模型对语义信息的深层次挖掘,以此避免模型采用简单匹配策略预测答案的情况,更好地区分正确答案与错误答案。通过在多个数据集上的大量实验,验证了PEA方法对增强抽取式问答模型准确与鲁棒性能的有效性和优越性。(2)基于用户反馈与强化学习的抽取式问答模型提出一种模拟用户反馈信息并从中学习的SFL模型。利用部分带注释的监督数据对模型进行初始化来模拟用户反馈信息(Good/Bad/Acceptable),相较通过众包收集反馈信息,既控制了实际应用成本,又降低了人工收集所带来的数据噪声干扰。最后构建学习互动场景引导模型与反馈信息进行交互,提出采用弥合性强化学习方式作为交互底层算法框架,将离线学习中参数更新所需的静态标签样本集和语言模型新生成的标签进行混合,并从参数化的伯努利分布中进行采样,采样值决定模型参数更新使用哪种标签,模型更新选用的两种标签分别对应离线学习和在线学习,从而实现在线学习与离线学习的平稳切换与过渡。这种学习交互形式让模型不再止步于答案预测,也区别于常规模型学习是和模型部署分离开来的情况,因为分离开来会导致学习之后的模型在与用户交互过程中保持静态,从而错失根据反馈信息实时改进模型的机会。通过在多个数据集上的大量实验,验证了这种方法对模型性能提升的有效性。

关键词：抽取式问答对抗训练注意力机制反馈信息强化学习

运动技能教学促进学生核心素养发展的实践难点及其优化策略

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首都体育学院学报 2024年第3期36卷 279-285,302页

作者：尚力沛南京师范大学体育课程与教学研究所江苏南京210023

学生发展核心素养是当前基础教育课程改革的一个重要命题,采用文献研究法、逻辑分析法等对运动技能教学促进学生核心素养发展的相关问题作以讨论。从知识是素养的基础、素养是对知识的超越、知识可以转化为素养等方面分析了运动技术知... 详细信息

学生发展核心素养是当前基础教育课程改革的一个重要命题,采用文献研究法、逻辑分析法等对运动技能教学促进学生核心素养发展的相关问题作以讨论。从知识是素养的基础、素养是对知识的超越、知识可以转化为素养等方面分析了运动技术知识的学习与核心素养的关系,进而阐释了运动技能的掌握与运用是核心素养发展的关键。经研究认为,指向培养核心素养的运动技能教学存在的主要难点是:学生学习运动技术缺少关联性和实战化;运动技能教学未能传授给学生完整的运动项目;学生对运动项目学习的意义难以充分迁移;运动技能教学未充分建构起学生的运动认知。优化策略是:实施结构化运动技能教学;强调学生学习运动项目的完整性;注重运动技术学习意义的转化;关注学生的情境体验和学习方式。

关键词：运动技能教学运动技术运动技能核心素养

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