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带拒绝推理的反绎学习方法

计算机研究与发展 2024年第7期61卷 1791-1798页

作者：黄宇轩姜远计算机软件新技术全国重点实验室(南京大学) 南京210023

近年来,许多研究工作致力于将数据驱动的机器学习和知识驱动的逻辑推理相结合,以提高机器学习的性能.其中,不少工作尝试利用反绎推理,将机器学习与逻辑推理融合到一个框架中.这些方法通过机器学习模型生成伪标记,然后利用反绎推理来修... 详细信息

近年来,许多研究工作致力于将数据驱动的机器学习和知识驱动的逻辑推理相结合,以提高机器学习的性能.其中,不少工作尝试利用反绎推理,将机器学习与逻辑推理融合到一个框架中.这些方法通过机器学习模型生成伪标记,然后利用反绎推理来修正不一致的伪标记,以更新机器学习模型并多次迭代.然而,反绎中可能会存在错误标记,这些标记会对模型训练产生负面影响且难以被发现.因此提出一种带拒绝推理的反绎学习方法,它同时考虑反绎标记的模型不确定性和推理不确定性,从数据层面和知识层面综合评估反绎结果的可靠性,并通过拒绝部分反绎推理结果来避免不可靠的反绎标记对模型训练的负面影响.实验表明,提出的方法可以减少错误反绎标记的比例、加速反绎学习的训练并带来更好的性能.

关键词：反绎学习机器学习逻辑推理反绎推理神经符号学习

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多标记学习中基于交互表示的深度森林方法

软件学报 2024年第4期35卷 1934-1944页

作者：吕沈欢陈一赫姜远计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 软件新技术与产业化协同创新中心(南京大学) 江苏南京210023

在多标记学习中,每个样本都与多个标记关联,关键任务是如何在构建模型时利用标记之间的相关性.多标记深度森林算法尝试在深度集成学习的框架下使用逐层的表示学习来挖掘标记之间的相关性,并利用得到的标记概率表示提升预测精度.然而,一... 详细信息

在多标记学习中,每个样本都与多个标记关联,关键任务是如何在构建模型时利用标记之间的相关性.多标记深度森林算法尝试在深度集成学习的框架下使用逐层的表示学习来挖掘标记之间的相关性,并利用得到的标记概率表示提升预测精度.然而,一方面标记概率表示与标记信息高度相关,这会导致其多样性较低.随着深度森林的深度增加,性能会下降.另一方面,标记概率的计算需要我们存储所有层数的森林结构并在测试阶段逐一使用,这会造成难以承受的计算和存储开销.针对这些问题,提出基于交互表示的多标记深度森林算法(interactionrepresentation-based multi-label deep forest,iMLDF).iMLDF从森林模型的决策路径中挖掘特征空间中的结构信息,利用随机交互树抽取决策树路径中的特征交互,分别得到特征置信度得分和标记概率分布两种交互表示.iMLDF一方面充分利用模型中的特征结构信息来丰富标记间的相关信息,另一方面通过交互表达式计算所有的表示,从而使得算法无需存储森林结构,大大地提升了计算效率.实验结果表明:在交互表示基础上进行表示学习的i MLDF算法取得了更好的预测性能,而且针对样本较多的数据集,计算效率比MLDF算法提升了一个数量级.

关键词：深度森林多标记学习特征交互标记相关性表示学习

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基于神经切线核的学件RKME规约

计算机学报 2024年第6期47卷 1232-1243页

作者：谭志豪史浩宇陈梓轩姜远南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

当前机器学习技术已经在大量领域得到广泛应用,然而仍面临许多亟待解决的问题:依赖大量的训练数据和训练技巧、难以适应环境变化、数据隐私/所有权的保护、灾难性遗忘等等.最近,学件范式使得上述问题同时得到系统性地解决成为可能.在该... 详细信息

当前机器学习技术已经在大量领域得到广泛应用,然而仍面临许多亟待解决的问题:依赖大量的训练数据和训练技巧、难以适应环境变化、数据隐私/所有权的保护、灾难性遗忘等等.最近,学件范式使得上述问题同时得到系统性地解决成为可能.在该范式下,用户面临新的机器学习任务时可以通过学件基座系统方便地复用他人的结果,而不必从头开始.学件范式的核心在于规约,规约使得学件基座系统在不接触原始数据的情况下,可以根据用户的需求快速识别出对用户任务有帮助的学件.近期研究均通过缩略核均值嵌入(Reduced Kernel Mean Embedding,RKME)为模型构造规约,并通过构建学件原型系统验证了范式的有效性.在实际中,学件基座系统中往往包含在各种领域任务、数据类型上构建的机器学习模型,而传统的RKME规约面临维度灾难的问题,难以适用于高维数据,例如图像场景.为了拓展RKME规约的适用范围,本文引入神经切线核进行RKME规约构造.为提升方法的高效性,本文进一步通过神经网络高斯过程与随机特征近似,快速为各种模型生成RKME规约.最后,本文在真实数据构建的销量预测、图像分类场景的学件基座系统中进行大量实验验证了所提出方法的有效性和高效性,所提出方法相比于传统RKME规约查搜准确率显著提升近9%,且实验结果表明改进后的规约在图像任务上具有良好的隐私保护性质.代码见:.

关键词：学件学件基座系统规约神经切线核缩略核均值嵌入

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悬索桥锚碇系统拉杆组件螺母受力性能研究

中外公路 2023年

作者：柳正李钊秦桂芳谢钦建姜远根张吉勇王磊马亚飞长沙理工大学土木工程学院贵州路桥集团有限公司

为研究大跨度悬索桥锚碇系统拉杆组件中的螺母受力情况和疲劳性能，首先采用有限元软件Ansys和Abaqus分别建立了全桥模型、拉杆与六角螺母的局部有限元模型；其次，分析了轴向拉伸荷载作用下拉杆与螺母协同受力的全过程变化规律，对比... 详细信息

为研究大跨度悬索桥锚碇系统拉杆组件中的螺母受力情况和疲劳性能，首先采用有限元软件Ansys和Abaqus分别建立了全桥模型、拉杆与六角螺母的局部有限元模型；其次，分析了轴向拉伸荷载作用下拉杆与螺母协同受力的全过程变化规律，对比了开槽螺母与未开槽螺母的受力性能差异，对开槽螺母的细部结构参数进行了优化设计；最后，开展了拉杆组件螺母的静力拉伸和疲劳荷载试验，揭示了拉杆组件螺母受力失效机理和破坏模式。研究结果表明：该文提出的有限元数值模拟方法具有可靠性，开槽能降低螺母端口的应力集中效应，比选的3种开槽尺寸参数设计中存在最优方案，静力拉伸荷载作用下拉杆组件均未发生破坏，疲劳荷载作用下以拉杆断裂失效为主要破坏特征，开槽螺母的力学性能更优异，且能满足200万次疲劳寿命设计需求。

关键词：悬索桥锚固系统拉杆开槽螺母有限元分析疲劳

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基于神经切线核的学件RKME规约

计算机学报 2024年

作者：谭志豪史浩宇陈梓轩姜远南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

当前机器学习技术已经在大量领域得到广泛应用，然而仍面临许多亟待解决的问题：依赖大量的训练数据和训练技巧、难以适应环境变化、数据隐私/所有权的保护、灾难性遗忘等等．最近，学件范式使得上述问题同时得到系统性的解决成为可能... 详细信息

当前机器学习技术已经在大量领域得到广泛应用，然而仍面临许多亟待解决的问题：依赖大量的训练数据和训练技巧、难以适应环境变化、数据隐私/所有权的保护、灾难性遗忘等等．最近，学件范式使得上述问题同时得到系统性的解决成为可能．在该范式下，用户面临新的机器学习任务时可以通过学件基座系统方便地复用他人的结果，而不必从头开始．学件范式的核心在于规约，规约使得学件基座系统在不接触原始数据的情况下，可以根据用户的需求快速识别出对用户任务有帮助的学件．近期研究均通过缩略核均值嵌入 (reduced kernel mean embedding， RKME) 为模型构造规约，并通过构建学件原型系统验证了范式的有效性．在实际中，学件基座系统中往往包含在各种领域任务、数据类型上构建的机器学习模型，而传统的RKME规约面临维度灾难的问题，难以适用于高维数据，例如图像场景．为了拓展RKME规约的适用范围，本文引入神经切线核进行RKME规约构造．为提升方法的高效性，本文进一步通过神经网络高斯过程与随机特征近似，快速为各种模型生成RKME规约．最后，本文在真实数据构建的销量预测、图像分类场景的学件基座系统中进行大量实验验证了所提出方法的有效性和高效性，所提出方法相比于传统RKME规约查搜准确率显著提升近9%，且实验结果表明改进后的规约在图像任务上具有良好的隐私保护性质．代码见：https://***/tanzh-lamda/RKME-NTK.

关键词：学件学件基座系统规约神经切线核缩略核均值嵌入

论教育心态及其对我国高等教育分类发展的影响

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大学教育科学 2024年第4期 25-36页

作者：姜远谋张应强浙江大学教育学院杭州310058

教育心态是社会心态在教育领域的反映,是因教育问题而产生的社会心态。当前,我国社会的教育心态主要受心理文化传统、高等教育政策、大学排行榜以及用人单位的用人取向等因素综合影响。教育心态主要通过制度性、专业性和民间性等表达路... 详细信息

教育心态是社会心态在教育领域的反映,是因教育问题而产生的社会心态。当前,我国社会的教育心态主要受心理文化传统、高等教育政策、大学排行榜以及用人单位的用人取向等因素综合影响。教育心态主要通过制度性、专业性和民间性等表达路径影响高等教育分类发展。这种影响主要表现在两个方面:一是教育心态直接制约着高等教育类型的多样化发展,二是教育心态通过影响高等教育分类发展改革的策略、进程等间接影响高等教育分类发展。未来,要通过加大高等教育机会供给和公平分配,着力建设多样化高等教育体系以及加强主流舆论引导来促进教育心态的根本性转变,以切实推进和真正实现高等教育分类发展。

关键词：社会心态教育心态教育生态高等教育分类发展

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代购毒品行为的定性与处理

西南政法大学学报 2024年第1期26卷 63-76页

作者：姜远亮最高人民法院刑事审判第五庭北京100745

合理规制代购毒品行为是关乎末端毒品犯罪治理的重要课题。针对实践中存在的突出问题,《全国法院毒品案件审判工作会议纪要》对代购毒品行为定性进行了修改和完善。《全国法院毒品案件审判工作会议纪要》坚持从严惩处、守正创新、区别... 详细信息

合理规制代购毒品行为是关乎末端毒品犯罪治理的重要课题。针对实践中存在的突出问题,《全国法院毒品案件审判工作会议纪要》对代购毒品行为定性进行了修改和完善。《全国法院毒品案件审判工作会议纪要》坚持从严惩处、守正创新、区别对待、程序与实体并重的修订原则,在对代购毒品概念进行广义界定的基础上,从三个维度对代购毒品行为性质进行了类型化分析和认定。《全国法院毒品案件审判工作会议纪要》加大了对代购毒品牟利行为的惩治力度,扩展了“变相牟利”的外延,在实践中要注意对牟利认定的司法把控,精准掌握代购蹭吸的出罪条件。《全国法院毒品案件审判工作会议纪要》新增代购毒品行为的证据认证规则,明确辩称系为他人代购毒品情况的证据审查要点,并规定未达到相应证明标准、行为符合贩卖毒品罪犯罪构成要件的,依法定罪处罚。

关键词：代购毒品从中牟利贩卖毒品代购蹭吸

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《昆明会议纪要》若干实务问题研究

人民司法 2024年第14期 18-25页

作者：姜远亮最高人民法院

2023年6月26日,最高人民法院印发了《全国法院毒品案件审判工作会议纪要》(以下简称《昆明会议纪要》),作为当前和今后一个时期指导全国毒品案件审判工作的重要文件。《昆明会议纪要》在最高法院历次印发的有关毒品案件审判工作会议纪... 详细信息

2023年6月26日,最高人民法院印发了《全国法院毒品案件审判工作会议纪要》(以下简称《昆明会议纪要》),作为当前和今后一个时期指导全国毒品案件审判工作的重要文件。《昆明会议纪要》在最高法院历次印发的有关毒品案件审判工作会议纪要中内容最多、篇幅最长,其包括12个具体问题,涵盖了罪名认定、量刑情节、死刑适用、证据审查等四个方面问题。

关键词：毒品案件量刑情节罪名认定工作会议纪要最高法院死刑适用证据审查最高人民法院

新媒体时代提升主流媒体新闻传播力的实践策略

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教育教学研究前沿

教育教学研究前沿 2024年第4期2卷 84-87页

作者：姜远波四川传媒学院四川成都610000

随着信息技术的发展,科学技术的进步,社交媒体、短视频平台、直播平台等新兴媒介形态层出不穷,丰富了信息传播的方式与渠道,同时也使得信息传播速度更快、范围更广、互动性更强。这一变革对主流媒体构成了严峻挑战,要求其不仅要保持信... 详细信息

随着信息技术的发展,科学技术的进步,社交媒体、短视频平台、直播平台等新兴媒介形态层出不穷,丰富了信息传播的方式与渠道,同时也使得信息传播速度更快、范围更广、互动性更强。这一变革对主流媒体构成了严峻挑战,要求其不仅要保持信息的准确性与权威性,还要在传播效率、形式创新、用户体验等方面实现全面提升,以更好地满足受众多元化、个性化的信息需求。如何在新媒体时代提升主流媒体的新闻传播力,成为了一个值得相关人员探讨的重要课题。对此,本文通过阐述新媒体时代主流媒体的自身特点以及发展优势,分析新媒体时代提升主流媒体新闻传播力注意事项和提升主流媒体新闻传播力的阻碍,进而探究探索新媒体时代提升主流媒体新闻传播力的重要性以及策略,以期提升主流媒体的新闻传播力。

关键词：新媒体时代主流媒体新闻传播力实践策略