检索结果-南通市图书馆

基于引导式主题模型的产品缺陷信息识别方法及应用

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系统工程理论与实践 2024年

作者：施文毛星鹭中南大学商学院湘江实验室

如何从日益增多的线上投诉中挖掘出潜在的产品缺陷信息已成为企业和政府部门质量管理工作的重点和难点. 为此，本研究提出了一个全新的基于主题模型的产品缺陷信息识别模型. 该模型首先利用引导式主题模型的优势，通过缺陷词典事先确... 详细信息

如何从日益增多的线上投诉中挖掘出潜在的产品缺陷信息已成为企业和政府部门质量管理工作的重点和难点. 为此，本研究提出了一个全新的基于主题模型的产品缺陷信息识别模型. 该模型首先利用引导式主题模型的优势，通过缺陷词典事先确定缺陷主题数量，提取出与行业标准内容一致的缺陷主题，并根据这些主题对投诉进行多标签分类; 另外，针对投诉附带信息的非结构化特点以及投诉内容缺陷词的稀疏性分布规律，模型融入了产品特征建模以及自适应性词加权两种改进机制，进一步提升了缺陷识别的性能. 本研究收集了国内汽车权威平台115，668条线上投诉进行实验，实验结果表明所提模型相比于潜在狄利克雷分配等现有主题模型能生成与行业的实际缺陷分类一致的缺陷主题，还能分析产品的品牌，能源类型等特征对投诉中缺陷主题概率分配的影响. 模型在F1指数， AUC指数，汉明损失，排序损失上明显优于对比的其他主题模型，模型的产品特征建模，自适应性词加权和引导式主题模型结构确保了本模型在各评价指标上的精度表现. 该研究可帮助制造商和监管部门及时监管产品质量水平，保护消费者合法权益.

关键词：缺陷信息识别引导式主题模型自适应性词加权产品特征

丙泊酚联合贝那普利对心肌缺血再灌注损伤大鼠心肌损伤的保护作用及机制

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解剖科学进展 2022年第5期28卷 614-617,622页

作者：黄述娥刘俊鹭王玥张丹中国人民解放军北部战区总医院麻醉科辽宁沈阳110016

目的探究丙泊酚联合贝那普利对心肌缺血再灌注损伤大鼠心肌损伤的保护作用及机制。方法将40只SD大鼠随机分为假手术组(Sham)、心肌缺血再灌注损伤组(MIRI)、丙泊酚组(Propofol)、贝那普利组(Benazepril)和丙泊酚联合贝那普利组(Propofol... 详细信息

目的探究丙泊酚联合贝那普利对心肌缺血再灌注损伤大鼠心肌损伤的保护作用及机制。方法将40只SD大鼠随机分为假手术组(Sham)、心肌缺血再灌注损伤组(MIRI)、丙泊酚组(Propofol)、贝那普利组(Benazepril)和丙泊酚联合贝那普利组(Propofol+Benazepril),每组8只。HE染色观察大鼠心肌病理损伤;ELISA方法检测大鼠血清心肌损伤标志物cTnl和CK-MB水平;TUNEL方法检测大鼠心肌细胞凋亡水平;ROS荧光探针检测大鼠心肌ROS水平;Western blot检测大鼠心肌凋亡相关蛋白CytC、Caspase-3和Caspase-9蛋白表达水平及FXR和SHP蛋白表达水平;qRT-PCR方法检测大鼠心肌FXR和SHP mRNA表达水平。结果丙泊酚联合贝那普利改善心肌缺血再灌注大鼠心肌损伤,降低心肌损伤标志物水平,抑制心肌细胞凋亡并降低心肌细胞凋亡相关蛋白表达水平,降低心肌ROS水平并抑制心肌FXR和SHP mRNA和蛋白表达。结论丙泊酚联合贝那普利降低心肌缺血再灌注损伤大鼠心肌ROS水平,抑制心肌细胞凋亡,改善心肌损伤,这可能与其抑制FXR/SHP信号通路有关。

关键词：丙泊酚贝那普利心肌缺血再灌注损伤 FXR/SHP信号通路

从双向生长理论模式看儿童动词短语结构的获得

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现代外语 2024年第2期47卷 172-184页

作者：彭鹭鹭胡建华北京信息科技大学广东外语外贸大学广东省广州市510420

本文在双向生长理论模式的框架内,从跨语言比较的视角研究汉语和英语儿童动词短语结构层(即VP层)的获得与生长。通过考察三名北京儿童和CHILDES语料库一名英语儿童的语言发展跟踪数据,本文发现儿童在独词阶段主要产出VP层内的宾语和动词... 详细信息

本文在双向生长理论模式的框架内,从跨语言比较的视角研究汉语和英语儿童动词短语结构层(即VP层)的获得与生长。通过考察三名北京儿童和CHILDES语料库一名英语儿童的语言发展跟踪数据,本文发现儿童在独词阶段主要产出VP层内的宾语和动词,在双词阶段则先产出动宾结构,后产出主谓结构,而且动宾结构的数量远远多于主谓结构。该研究发现说明,汉语儿童和英语儿童VP层的获得顺序具有相同的特点,即VP层内的动词和宾语先获得,主语后获得,VP层的获得以自下而上的顺序进行。本文指出,这一获得顺序具有跨语言的普遍性。VP层以自下而上的顺序浮现,符合双向生长模式对VP层获得顺序的预测,也与最简方案框架下VP层的派生过程一致。

关键词：儿童语言获得动词短语结构层双向生长模式信息结构

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论新型主流媒体新闻舆论建设——以央视新闻新媒体实践为例

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电视研究 2024年第3期 16-19页

作者：张鸥张云鹭中央广播电视总台新闻新媒体中心策划部中央广播电视总台新闻新媒体中心

新型主流媒体的构建,离不开对新闻舆论传播力、引导力、影响力和公信力的扎实实践。本文以央视新闻新媒体的传播实践为例,通过大量生动案例着重剖析了央视新闻新媒体在2023年期间面对国内外复杂形势的一系列创新做法。本文认为,传播力... 详细信息

新型主流媒体的构建,离不开对新闻舆论传播力、引导力、影响力和公信力的扎实实践。本文以央视新闻新媒体的传播实践为例,通过大量生动案例着重剖析了央视新闻新媒体在2023年期间面对国内外复杂形势的一系列创新做法。本文认为,传播力要以传播数据和用户规模“说话”;引导力必须牢牢把握舆论传播的时、度、效,敢于交锋亮剑;影响力要以大型融媒体活动为先导,对内对外讲好中国故事;公信力要在实战中不断巩固,以实现新闻舆论“四力”的建设目标。

关键词：新闻舆论“四力” 新型主流媒体央视新闻

生物洁净室动态环境下多变量耦合的颗粒物浓度预测模型

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科学通报 2024年第7期69卷 866-877页

作者：孟晗刘俊杰天津大学环境科学与工程学院室内空气环境质量控制天津市重点实验室天津300072

本研究模拟制药生产车间搭建了一个C级环境的生物洁净室,通过空调系统变频调节,分别在10~40 h^(-1)换气次数的运行风量下,对静止、轻度、重度3种活动类型,人员数量为1~3人的颗粒物浓度进行36组测试.将测试值与标准限值对比,发现生物洁... 详细信息

本研究模拟制药生产车间搭建了一个C级环境的生物洁净室,通过空调系统变频调节,分别在10~40 h^(-1)换气次数的运行风量下,对静止、轻度、重度3种活动类型,人员数量为1~3人的颗粒物浓度进行36组测试.将测试值与标准限值对比,发现生物洁净室在40 h^(-1)换气次数下运行时,0.5μm颗粒物浓度标准限值与测试值之比最高达718,洁净度存在较高的冗余,空调系统节能潜力巨大.通过实验数据分析,总结人员数量、活动类型、换气次数与洁净室颗粒物浓度变化规律,给出换气次数为10~40 h^(-1)下人员数量增长与颗粒物浓度增长率比例关系,可在设计阶段提供较准确的颗粒物浓度参考值.根据实测数据,采用多元回归的方法,建立两种多变量耦合的颗粒物浓度预测模型,两种模型P值均小于0.001.对于0.5和5μm颗粒物,考虑变量交互作用的模型2的决定系数R2分别为0.95和0.85,未考虑变量交互作用的模型1的决定系数R2分别为0.73和0.76,模型2与实测值拟合度更高.可根据模型2预测值对洁净室换气次数进行动态调节,为生物洁净室空调系统节能运行策略的制定提供数据参考.

关键词：生物洁净室换气次数颗粒物浓度多元回归预测模型

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博物馆文创产品消费获得感及其影响因素研究——以湖北省博物馆和武汉博物馆为例

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东南文化 2024年第1期 179-189页

作者：陈庚李晨鹭武汉大学国家文化发展研究院湖北武汉430072

博物馆文创产品消费是当下博物馆功能价值延展的重要路径。博物馆文创产品消费的获得感是评价博物馆文创产品消费效用的根本标尺,可包含认知、情感、社会和功能四个维度。对湖北省博物馆和武汉博物馆观众的实证研究显示,博物馆文创产品... 详细信息

博物馆文创产品消费是当下博物馆功能价值延展的重要路径。博物馆文创产品消费的获得感是评价博物馆文创产品消费效用的根本标尺,可包含认知、情感、社会和功能四个维度。对湖北省博物馆和武汉博物馆观众的实证研究显示,博物馆文创产品消费的获得感整体处于中等偏上水平,认知与情感获得相对较优,社会和功能获得次之。年龄、职业、文创产品消费计划性、文创产品消费频率、文创产品消费占文娱消费的比重、文创产品消费的时间精力投入均与获得感存在显著相关性,其中文创产品消费计划性、文创产品消费频率对获得感有显著的正向影响,年龄对获得感有显著的负向影响。对当前文创产品消费获得感的测量和影响因素分析,可为促进博物馆文创产品消费和提升消费获得感提供理论依据。

关键词：博物馆文创产品文创产品消费消费获得感影响因素

论东汉发生了拉链式“元音大转移”——立足于河洛地区的音类、音值证据

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浙江大学学报（人文社会科学版） 2024年第6期54卷 120-136页

作者：边田钢卢鹭浙江大学汉语史研究中心浙江杭州310058

关于汉语史上首次“元音大转移”,一般认为是发生在西晋以后到北朝初期的“推链”音变。然而,根据东汉河洛地区音类、音值两方面的证据,即音注、韵段所呈现的音类重组关系和可靠译经音译词对应的原语言音值,可以证明该链移发生于东汉,... 详细信息

关于汉语史上首次“元音大转移”,一般认为是发生在西晋以后到北朝初期的“推链”音变。然而,根据东汉河洛地区音类、音值两方面的证据,即音注、韵段所呈现的音类重组关系和可靠译经音译词对应的原语言音值,可以证明该链移发生于东汉,且是“拉链”音变。“元音大转移”深刻调整了上古韵部的结构和数量,与声母系统的调整一道推动上古音系转变为全新的中古音系格局。古音质变发生于东汉,形成了上、中古音系的分水岭,这与词汇、语法学界的分期认识殊途同归。

关键词：上古音元音大转移音系重组语音史分期

基于压缩感知的快速激光超声合成孔径聚焦技术

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中国激光 2024年第2期51卷 28-38页

作者：何志同应恺宁戴鹭楠倪辰荫南京理工大学电子工程与光电技术学院江苏南京210094 南京理工大学理学院江苏南京210094

传统激光超声合成孔径聚焦技术(LU-SAFT)通常需要在待测样品表面以小步长扫描来提高横向分辨率,但小扫描步长会导致总检测时间过长,影响检测效率。针对这一问题,笔者提出了基于压缩感知的LU-SAFT方法,以提升扫描效率。该方法首先使用压... 详细信息

传统激光超声合成孔径聚焦技术(LU-SAFT)通常需要在待测样品表面以小步长扫描来提高横向分辨率,但小扫描步长会导致总检测时间过长,影响检测效率。针对这一问题,笔者提出了基于压缩感知的LU-SAFT方法,以提升扫描效率。该方法首先使用压缩感知根据稀疏扫描点处A扫信号的最大强度恢复出全场的扫描点A扫信号最大强度,进而确定样品表面的最优扫描区域,然后在最优扫描区域内进行扫描,最后对缺陷进行SAFT图像重建。在实验中,笔者采用脉冲激光在含有缺陷的样品表面激发超声,使用激光多普勒测振仪探测超声,并利用基于压缩感知的LU-SAFT方法对样品内部缺陷进行检测,以验证所提方法的可行性。实验结果显示:针对相同的扫描区域,传统LU-SAFT需要扫查500个点,花费3.15 min;与传统LU-SAFT相比,本文所提方法在扫描点数上减少了80%,在扫描时间上缩短了80%,并且缺陷的SAFT成像信噪比提高了约42%。本文研究内容及结果可为激光超声无损检测提供更快速的检测方案。

关键词：激光光学压缩感知合成孔径聚焦技术激光超声缺陷检测

深度学习框架下的化学修饰位点m5C预测研究

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深度学习框架下的化学修饰位点m5C预测研究

作者：秦鹭璐景德镇陶瓷大学

学位级别：硕士

5-甲基胞嘧啶(m5C)是一种关键的转录后修饰,在生物过程和各种疾病中起着及其重要的作用。随着生物体中已鉴定的m5C修饰位点的大量增加,其表观遗传作用变得十分未知。准确鉴定m5C修饰位点对于深入了解细胞过程和其它与生物功能相关的机... 详细信息

5-甲基胞嘧啶(m5C)是一种关键的转录后修饰,在生物过程和各种疾病中起着及其重要的作用。随着生物体中已鉴定的m5C修饰位点的大量增加,其表观遗传作用变得十分未知。准确鉴定m5C修饰位点对于深入了解细胞过程和其它与生物功能相关的机制是至关重要的。一些高通量测序技术和传统的机器学习算法经常被研究人员用来检测m5C修饰位点。但高通量鉴定费力、耗时且昂贵,机器学习算法对于较大数据集仍存在一些局限性。因此,迫切需要开发一种更有效的计算方法来代替这些传统的方法。由于深度学习算法学习能力强且具有强大的计算优势,本文针对m5C修饰位点,在DNA和RNA序列中获得重要特征,提出了三个深度学习预测框架。(1)本文针对启动子区域的m5C修饰位点预测问题,在人类小细胞肺癌数据集上设计了一种新的基于密集卷积网络(DenseNet)和双向门控神经单元网络(Bi-GRU)的深度学习模型DGA-m5C。首先对DNA序列进行One-Hot编码、核苷酸理化性质(NCP)编码和核苷酸密度(ND)编码,然后对这三种编码拼接得到的特征矩阵依次通过密集卷积网络(DenseNet)、双向门控循环单元网络(Bi-GRU)以及自注意力机制(Self-Attention)的组合模型来提取原始序列的局部特征信息以及捕捉序列的全局特征信息,最后这些高级特征信息输入到全连接层,预测出分类结果。在独立测试数据集上的敏感性(Sn)、特异性(SP)、准确率(Acc)、马修斯相关系数(MCC)和曲线下面积(AUC)方面表现良好,分别为90.19%、92.74%、92.54%、64.64%和96.43%。(2)本文针对启动子区域的m5C修饰位点预测问题,在人类小细胞肺癌、人类非小细胞肺癌和人类肝癌数据集上开发了一种新的基于改进的密集卷积网络和注意力机制的深度学习模型im5C-DCGA。首先对DNA序列进行One-Hot编码和核苷酸理化性质(NCP)编码,其次拼接得到的特征矩阵通过改进的DenseNet、Bi-GRU和自注意力机制的组合模型来挖掘高级特征之间的长期依赖性以及重要性,最后这些高级特征信息输入到全连接层,并输出分类结果。在独立测试数据集上表现效果优秀,Sn、SP、Acc、MCC和AUC分别为99.50%、96.79%、97.11%、87.98%和99.12%。(3)本文针对人类RNA中的m5C修饰位点预测研究,设计了一种新的基于密集卷积网络和注意力机制融合的深度学习模型im5C-DSCGA。im5C-DSCGA模型首先对RNA序列进行One-Hot编码、NCP编码和ND编码,其次拼接得到的特征矩阵依次通过DenseNet、改进的CBAM注意力机制、Bi-GRU和自注意力机制的组合模型来捕获高级局部特征之间的长期依赖性以及挖掘全局特征的重要性,最后这些高级特征信息输入到全连接层,并输出分类结果。在独立测试数据集上的Sn、SP、Acc、MCC和AUC分别为81.0%、90.8%、85.9%、72.1%和92.6%。结果表明,这三种模型具有更准确、更稳定的性能,是预测m5C修饰位点的有效工具。同时,DGA-m5C模型和im5C-DCGA模型算法能自动处理大比例的阳性和阴性样本的不平衡数据,不需要人工处理成平衡数据,这突出了模型的可靠性和优越性。

关键词：甲基化修饰 m5C修饰位点深度学习改进的DenseNet 注意力机制