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肖像绘画中美丑的相对体现——戈雅宫廷肖像绘画中脸部细节的表达与理解

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艺术大观 2024年第3期 7-9页

作者：张智康四川美术学院

本文主要从两个部分去讨论戈雅的宫廷肖像绘画中对“丑”作出的具体表现。第一部讨论在戈雅之前的大师是如何对其作品进行的美化处理；第二部分则详细讨论戈雅作品本身的特点，即其肖像中人物面部横肉的表现。通过这两部分讨论对于美丑... 详细信息

本文主要从两个部分去讨论戈雅的宫廷肖像绘画中对“丑”作出的具体表现。第一部讨论在戈雅之前的大师是如何对其作品进行的美化处理；第二部分则详细讨论戈雅作品本身的特点，即其肖像中人物面部横肉的表现。通过这两部分讨论对于美丑的相对体现及其特性。

关键词：戈雅肖像美丑

进入研学赛道人文社瞄准“文学”深挖 006

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进入研学赛道人文社瞄准“文学”深挖

中国出版传媒商报

作者：张智康王双双

4月25日，人民文学出版社微信公众号重磅发布暑期研学必备指南，推出“我是小作家”“诗词小达人”“当代名家文学研学”“跟着作家去采风”等一系列研学课程，抢占研学赛道，延伸出版产业链。与其他旅游机构做研学不同，人文社有名家... 详细信息

4月25日，人民文学出版社微信公众号重磅发布暑期研学必备指南，推出“我是小作家”“诗词小达人”“当代名家文学研学”“跟着作家去采风”等一系列研学课程，抢占研学赛道，延伸出版产业链。与其他旅游机构做研学不同，人文社有名家和内容资源优势，如何将这些优势与研学充分

关键词：人文作家出版机构

来源： cnki报纸评论

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基于图神经网络的关系抽取研究综述

计算机系统应用 2024年第3期33卷 1-11页

作者：沈鑫怡李华昱闫阳张智康中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院青岛266580

在关系抽取任务中,通常利用构建依赖树或句法树来获得更深层和丰富的结构信息.图神经网络作为一种强大的图结构数据表示学习方法,可以更好地对这种复杂数据结构进行建模.本文介绍了基于图神经网络的关系抽取方法,旨在深入理解该领域的... 详细信息

在关系抽取任务中,通常利用构建依赖树或句法树来获得更深层和丰富的结构信息.图神经网络作为一种强大的图结构数据表示学习方法,可以更好地对这种复杂数据结构进行建模.本文介绍了基于图神经网络的关系抽取方法,旨在深入理解该领域的最新研究进展和趋势.首先简要介绍了图神经网络的分类和结构,然后详细阐述了基于图神经网络的关系抽取方法的核心技术和应用场景,包括句子级和文档级方法,以及实体关系联合抽取方法.并分析和比较了各个方法的优缺点和性能表现,并探讨了未来可能的研究方向和挑战.

关键词：关系抽取图神经网络图结构数据实体关系联合抽取

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基于知识图谱增强的领域多模态实体识别

计算机工程 2023年

作者：李华昱张智康闫阳岳阳中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院

针对特定领域中文命名实体识别存在句子简短或歧义等问题，提出了一种利用学科图谱和图像提高实体识别准确率的模型，旨在利用领域图谱和图像，提高计算机学科领域短文本中实体识别的准确率。使用基于BERT-BiLSTM的模型提取文本特征，使... 详细信息

针对特定领域中文命名实体识别存在句子简短或歧义等问题，提出了一种利用学科图谱和图像提高实体识别准确率的模型，旨在利用领域图谱和图像，提高计算机学科领域短文本中实体识别的准确率。使用基于BERT-BiLSTM的模型提取文本特征，使用ResNet152提取图像特征，并使用分词工具获得句子中的名词实体。通过BERT将名词实体与图谱节点进行特征嵌入，使用余弦相似度查找句子中的分词在学科图谱中最相似的节点，保留此节点领域为1的邻居节点，生成最佳匹配子图，作为句子的语义补充。模型使用多层感知机将文本、图像和子图三种特征映射到同一空间，并通过独特的门结构实现文本和图像的细粒度跨模态特征融合。最后通过交叉注意力机制将多模态特征与子图特征进行融合，输入解码器进行实体标记。在Twitter2015、Twitter2017和自建计算机学科数据集上同基线模型进行了比较，所提方法在领域数据集上的精确率、召回率和F1值分别可达88.56%、87.47%和88.01%，表明利用领域知识图谱能提升实体识别效果。

关键词：命名实体识别多模态领域知识图谱跨模态特征融合注意力机制

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基于多示例学习图卷积网络的隐写者检测

自动化学报 2024年第4期50卷 771-789页

作者：钟圣华张智深圳大学计算机与软件学院深圳518060 香港理工大学电子计算学系中国香港999077

隐写者检测通过设计模型检测在批量图像中嵌入秘密信息进行隐蔽通信的隐写者,对解决非法使用隐写术的问题具有重要意义.本文提出一种基于多示例学习图卷积网络(Multiple-instance learning graph convolutional network,MILGCN)的隐写... 详细信息

隐写者检测通过设计模型检测在批量图像中嵌入秘密信息进行隐蔽通信的隐写者,对解决非法使用隐写术的问题具有重要意义.本文提出一种基于多示例学习图卷积网络(Multiple-instance learning graph convolutional network,MILGCN)的隐写者检测算法,将隐写者检测形式化为多示例学习(Multiple-instance learning, MIL)任务.本文中设计的共性增强图卷积网络(Graph convolutional network, GCN)和注意力图读出模块能够自适应地突出示例包中正示例的模式特征,构建有区分度的示例包表征并进行隐写者检测.实验表明,本文设计的模型能够对抗多种批量隐写术和与之对应的策略.

关键词：图像隐写者检测图卷积网络多示例学习示例包表征

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改性茄替胶乳化特性的构效机制研究

食品与发酵工业 2024年

作者：蔡佳雨张智慧贾星孙振欧李贞景郭庆彬康继天津科技大学食品科学与工程学院

为探究茄替胶（gum ghatti，GG）发挥乳化作用的关键结构特征，利用部分酸水解获得5种不同结构的GG组分，采用离子色谱、傅里叶变换红外光谱和气质联用等方法进行结构表征；通过美拉德反应与大豆分离蛋白（soy protein isolate，SPI）... 详细信息

为探究茄替胶（gum ghatti，GG）发挥乳化作用的关键结构特征，利用部分酸水解获得5种不同结构的GG组分，采用离子色谱、傅里叶变换红外光谱和气质联用等方法进行结构表征；通过美拉德反应与大豆分离蛋白（soy protein isolate，SPI）形成共价复合物，并制备水包油乳液；利用傅里叶变换红外光谱、十二烷基硫酸钠-聚丙烯酰胺凝胶电泳、粒度分析和Zeta电位等技术探究复合物的理化性质及乳化特性。结果表明，随着酸水解的进行，GG的糖醛酸和蛋白质含量逐渐升高，分子质量逐渐减小，支化度逐渐降低；酸水解后的GG与SPI能形成稳定的共价复合物，支链度较低的GG与SPI共价复合后可以显著提高SPI的溶解度（36.60%>22.31%），且支链度最低的GGA5-SPI共价复合物绝对电位值显著高于GG-SPI（53.63 mV>46.99 mV），乳液体系更加稳定。综上，美拉德反应可显著提升GG-SPI复合物的功能特性与乳化特性，且GG的支链度越低，形成的复合物乳化能力越好，稳定性越高。该研究结果有望为糖-蛋白类乳化剂的研发和应用提供理论依据。

关键词：茄替胶酸水解大豆分离蛋白共价复合物乳化性能

深层地热井考虑水泥环损伤的套管预热应力设计

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西南石油大学学报（自然科学版） 2024年第1期46卷 179-188页

作者：张智冯潇霄油气藏地质及开发工程全国重点实验室·西南石油大学四川成都610500

深层地热资源相较于传统地热资源具有更大的开发潜力,但由于深层地热井井底温度更高,在开发开采中高温流体使套管受热膨胀,易引起套管屈服变形损坏。而目前对于深层地热井套管安全问题在理论研究和技术实践上均面临着诸多挑战。为此,根... 详细信息

深层地热资源相较于传统地热资源具有更大的开发潜力,但由于深层地热井井底温度更高,在开发开采中高温流体使套管受热膨胀,易引起套管屈服变形损坏。而目前对于深层地热井套管安全问题在理论研究和技术实践上均面临着诸多挑战。为此,根据厚壁圆筒理论和热弹性力学基本理论,利用对套管预先施加热应力降低套管的轴向热应力,考虑高温水泥石损伤后地层-水泥环-套管的接触问题,并以套管有效应力控制在相应温度下的最小屈服极限内为原则,根据套管柱强度设计安全系数,评价套管安全性能,建立深层地热井套管预热应力设计方法,缓解高温对套管热损伤的问题。结果表明,水泥浆的密度对损伤因子影响不大,水泥环的弹性模量对损伤因子起主导作用。在预热情况下,注水条件下(注水温度为65℃)在预热250℃以下能够满足设计条件,在地热生产条件下(地热温度为346℃),需要超过200℃才能够满足安全设计要求。

关键词：深层地热井水泥环损伤套管预热应力安全评价

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金融深度、数字经济与市场一体化

系统工程理论与实践 2024年

作者：张智龙黄伟上海财经大学经济学院浙江财经大学经济学院

摘要推动金融系统为我国经济社会发展提供高质量服务是进一步深化金融改革的题中之义. 基于我国2004-2020年281个地级市层面的数据，对金融深度如何影响市场一体化水平进行了检验. 研究发现，金融深度可促进区域一体化发展，主要是... 详细信息

摘要推动金融系统为我国经济社会发展提供高质量服务是进一步深化金融改革的题中之义. 基于我国2004-2020年281个地级市层面的数据，对金融深度如何影响市场一体化水平进行了检验. 研究发现，金融深度可促进区域一体化发展，主要是通过促进当地基础设施建设水平、优化劳动力与资本配置效率实现的; 通过采用省级样本、选取工具变量利用两阶段最小二乘进行估计以及更换变量测量方式等一系列稳健性检验，保证了该结论的一般性.基于理论分析与实证检验还发现，数字经济能够优化金融业市场环境、提高银行服务能力，从而可强化金融深度的促进作用.进一步的异质性分析表明，中央宏观层面的发展规划、区域金融监管水平都有利于银行推动一体化发展，而过高的地方政府债务规模则可能会限制金融深度的积极作用.文章丰富了金融发展、一体化的相关研究，能为建设国内统一大市场、深化金融体系改革提供一些意见参考.

关键词：金融深度数字经济市场一体化金融监管

增加类簇级对比的SCCL文本深度聚类方法研究

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数据分析与知识发现 2024年第3期8卷 98-109页

作者：李婕张智雄王宇飞中国科学院文献情报中心北京100190 中国科学院大学经济与管理学院信息资源管理系北京100190

【目的】改进SCCL模型在文本深度聚类任务上的效果,提出一种新的基于SCCL的文本深度聚类模型ISCCL。【方法】ISCCL模型基于句向量预训练语言模型对输入文本进行数据增强和编码获取两组增强表征,在SCCL模型的基础上增加两层非线性网络,... 详细信息

【目的】改进SCCL模型在文本深度聚类任务上的效果,提出一种新的基于SCCL的文本深度聚类模型ISCCL。【方法】ISCCL模型基于句向量预训练语言模型对输入文本进行数据增强和编码获取两组增强表征,在SCCL模型的基础上增加两层非线性网络,将增强表征降维到维度与聚类数量相同的类簇特征空间。从列空间的角度构造正负簇对进行对比学习,引导模型挖掘对聚类任务有用的特征,并减少假正样本产生的影响。【结果】在AgNews、Biomedical、StackOverflow、20NewsGroups和zh10共5种基准数据集中,ISCCL模型的聚类准确率分别达到88.89%、48.74%、78.17%、56.97%和86.42%,较SCCL模型提升0.69%~2.67%。【局限】需要预先设定类簇特征空间维度(与聚类数目K值相同),然而在实际应用中往往很难明确原始数据的具体聚类数目,应当根据数据情况适当调整。【结论】ISCCL模型能够有效提取类簇特征,在SCCL模型的基础上提升了文本深度聚类效果。

关键词：对比学习深度聚类 SCCL 类簇特征学习表示学习