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基于深度学习的术语识别研究综述

数据分析与知识发现 2024年第4期8卷 64-75页

作者：阮光册钟静涵张祎笛华东师范大学信息管理系上海200062

【目的】梳理深度学习模型在术语识别中的研究现状与面临挑战。【文献范围】在中国知网和Web of Science中,分别以主题=“术语识别”+“术语抽取”、主题=“(extract terms OR term recognition OR technology detection OR relation cl... 详细信息

【目的】梳理深度学习模型在术语识别中的研究现状与面临挑战。【文献范围】在中国知网和Web of Science中,分别以主题=“术语识别”+“术语抽取”、主题=“(extract terms OR term recognition OR technology detection OR relation classification)AND deep learning AND ner”作为检索式进行检索,共筛选73篇文献进行述评。【方法】对基于深度学习的术语识别一般框架、模型的选择及各模型的优缺点、未来发展趋势进行综述。【结果】基于深度学习的术语识别方法可划分为使用单一神经网络模型、复合神经网络模型和结合深度学习模型的术语识别三大类。从方法使用来看,以BiLSTM-CRF为核心及延伸的模型是术语识别的主流方法;BERT及BERT的优化模型是近年来的研究热点;在特定领域倾向于使用多任务模型代替神经网络模型;迁移学习以及主动学习的应用成为新的研究方向。【局限】仅对已有研究的不同模型及训练结果进行结构化分析,缺少对不同模型在同一数据集上的训练效果对比,待未来进一步研究。【结论】基于深度学习的术语识别未来可在术语标注模式、融合术语的多维特征、小数据集或零数据集的术语识别技术、跨领域模型泛化、结果可解释性和完善评价方法等方面深入研究。

关键词：术语识别深度学习文本挖掘

基于PHREEQC模拟分析Na_(2)S_(2)O_(4)对退役铀矿山采区地下水生态的修复

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有色金属（冶炼部分） 2024年第4期 94-101页

作者：王晓玭南昌大学科学技术学院南昌330000

酸法原位地浸采铀作为回收铀资源首选工艺,不可避免会存在部分铀进入地下水污染生态环境,而采用还原剂Na_(2)S_(2)O_(4)将游离的铀还原固定可高效解决此类问题。为此,针对某酸法地浸采铀退役铀矿山地下水铀污染,采用PHREEQC模拟分析Na_(... 详细信息

酸法原位地浸采铀作为回收铀资源首选工艺,不可避免会存在部分铀进入地下水污染生态环境,而采用还原剂Na_(2)S_(2)O_(4)将游离的铀还原固定可高效解决此类问题。为此,针对某酸法地浸采铀退役铀矿山地下水铀污染,采用PHREEQC模拟分析Na_(2)S_(2)O_(4)还原固定地下水中可溶性铀的机制,讨论NaHCO_(3)在Na_(2)S_(2)O_(4)还原固定可溶性铀的影响。模拟结果表明:1)该区域地下水中铀以U(Ⅵ)为主,其中UO_(2)SO_(4)、UO_(2)^(2+)和UO_(2)(SO_(4))_(2)^(2-)为优势物种,分别占63.60%、32.35%和3.89%;2)Na_(2)S_(2)O_(4)还原固定可溶性铀时,会降低地下水Eh值和Fe(Ⅲ)浓度,增强地下水还原性,促进沥青铀矿和黄铁矿沉淀,但会造成地下水酸化和高SO_(3)^(2-)浓度;3)NaHCO_(3)+Na_(2)S_(2)O_(4)在还原固定可溶性铀时,减轻了地下水酸化,增强了对U(Ⅵ)和SO_(3)^(2-)的去除,对Na_(2)S_(2)O_(4)还原固定可溶性铀的影响较小,在Na_(2)S_(2)O_(4)和NaHCO_(3)浓度比为1∶1至1∶1.5时修复效果最佳。

关键词：退役铀矿山 Na_(2)S_(2)O_(4) 还原固定铀 PHREEQC 反应路径模拟

艺术学学科目录调整背景下高等音乐教育发展路径之思考

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人民音乐 2024年第4期 50-53页

作者：张祎华中师范大学教育学院北京联合大学师范学院

2022年9月,国务院学位委员会、教育部联合印发新版《研究生教育学科专业目录》(下文简称“新版《目录》”),明确用“艺术学”门类下同名一级学科合并“艺术学理论”“音乐与舞蹈学”等原来的五个一级学科,具体内容包含了音乐、舞蹈、戏... 详细信息

2022年9月,国务院学位委员会、教育部联合印发新版《研究生教育学科专业目录》(下文简称“新版《目录》”),明确用“艺术学”门类下同名一级学科合并“艺术学理论”“音乐与舞蹈学”等原来的五个一级学科,具体内容包含了音乐、舞蹈、戏剧与影视、戏曲与曲艺、美术与书法、设计等历史。

关键词：学科专业目录研究生教育《目录》艺术学理论高等音乐教育发展路径艺术学学科一级学科

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对侧听阈与单侧梅尼埃病患耳听阈转归的研究

临床耳鼻咽喉头颈外科杂志 2024年第4期38卷 278-283页

作者：孙政涛张祎刘博首都医科大学附属北京同仁医院耳鼻咽喉头颈外科、北京市耳鼻咽喉科研究所、耳鼻咽喉头颈外科教育部重点实验室(首都医科大学) 北京100730

目的:通过分析单侧梅尼埃病患耳和对侧耳的纯音测听结果,探讨对侧耳的听阈与单侧梅尼埃病患耳听阈转归的关系。方法:纳入在北京同仁医院确诊并连续入组的单侧梅尼埃病135例患者,在规范治疗下完成1年的随访,分析患耳和对侧耳在首次就诊时... 详细信息

目的:通过分析单侧梅尼埃病患耳和对侧耳的纯音测听结果,探讨对侧耳的听阈与单侧梅尼埃病患耳听阈转归的关系。方法:纳入在北京同仁医院确诊并连续入组的单侧梅尼埃病135例患者,在规范治疗下完成1年的随访,分析患耳和对侧耳在首次就诊时和1年后的纯音听阈结果。结果:①入组时,对侧耳听力正常组和高频听力下降组的患耳平均听阈差异无统计学意义(P>0.05)。②对侧耳听力正常组的患耳听阈改善范围较对侧耳高频听力下降组更大。在对侧耳听力正常组中,患耳0.25 kHz(P0.05)。此现象在高年龄组和低年龄组中结果一致。③全部患者经过规范治疗并完成1年随访后,患耳的低中频听阈获得改善。0.25 kHz(P<0.01)、0.50 kHz(P<0.01)、1.00 kHz(P<0.01)听阈显著改善;8.00 kHz听阈略有下降(P<0.05)。结论:梅尼埃病患者经过规范治疗后,低中频听力可获良好的改善效果,但高频听力略有下降,且对侧耳听阈正常的患耳较高频听阈异常者的听阈改善更为明显。

关键词：梅尼埃病听阈高频

梅尼埃病和前庭性偏头痛的临床特点与相关机制研究进展

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听力学及言语疾病杂志 2024年

作者：孙政涛刘博张祎吴悦首都医科大学附属北京同仁医院耳鼻咽喉头颈外科北京市耳鼻咽喉科研究所耳鼻咽喉头颈外科教育部重点实验室(首都医科大学)

梅尼埃病(Meniere’s disease,MD)和前庭性偏头痛(vestibular migraine,VM)是临床常见的两种发作性眩晕疾病。二者的临床表现有大量相似之处。VM患者常表现出与MD类似的听觉和前庭症状,MD患者也存在偏头痛特征,如头痛、畏光、偏头痛家... 详细信息

梅尼埃病(Meniere’s disease,MD)和前庭性偏头痛(vestibular migraine,VM)是临床常见的两种发作性眩晕疾病。二者的临床表现有大量相似之处。VM患者常表现出与MD类似的听觉和前庭症状,MD患者也存在偏头痛特征,如头痛、畏光、偏头痛家族史阳性。因此,区分MD与VM是一项具有挑战性的工作,特别是在疾病的早期。尽管这两种疾病在很多方面有所重叠,但在流行病学特点、临床症状、实验室检查等方面仍有一些核心特征可供识别。然而,目前尚没有一种高度特异性的检查或生物学标志可区别二者,临床工作中医生需结合症状、体征、检查等多方面特征对MD和VM进行鉴别。

关键词：梅尼埃病前庭性偏头痛临床特点机制鉴别诊断

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基于精细神经元的类脑感知学习模型

软件学报 2024年第3期35卷 1403-1417页

作者：张祎晨何干杜凯黄铁军北京大学计算机学院北京100871 北京大学人工智能研究院北京100871

大脑如何实现学习以及感知功能对于人工智能和神经科学领域均是一个重要问题.现有人工神经网络由于结构和计算机制与真实大脑相差较大,无法直接用于理解真实大脑学习以及处理感知任务的机理.树突神经元模型是一种对大脑神经元树突信息... 详细信息

大脑如何实现学习以及感知功能对于人工智能和神经科学领域均是一个重要问题.现有人工神经网络由于结构和计算机制与真实大脑相差较大,无法直接用于理解真实大脑学习以及处理感知任务的机理.树突神经元模型是一种对大脑神经元树突信息处理过程进行建模仿真的计算模型,相比人工神经网络更接近生物真实.使用树突神经网络模型处理学习感知任务对理解真实大脑的学习过程有重要作用.然而,现有基于树突神经元网络的学习模型大都局限于简化树突模型,无法完整建模树突的信号处理过程.针对这一问题,提出一种基于精细中型多棘神经元网络的学习模型,使得精细神经网络可以通过学习完成相应感知任务.实验表明,在经典的图像分类任务上,所提模型可以达到很好的分类性能.此外,精细神经网络对于噪声干扰有很强的鲁棒性.对网络特性进行进一步分析,发现学习后网络中的神经元表现出了刺激选择性这种神经科学中的经典现象,表明所提模型具有一定的生物可解释性,同时也表明刺激选择特性可能是大脑通过学习完成感知任务的一种重要特性.

关键词：大脑仿真类脑计算感知学习图像分类

基于气味指纹图谱技术的木材识别研究现状与展望

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世界林业研究 2024年

作者：张毛毛袁绯玭张鸿超西安建筑科技大学北京市产品质量监督检验研究院陕西省林产品质检与产业服务保障中心

木材识别对规范木材贸易市场、合理有效利用木材资源具有重要的实际意义。鉴于传统木材识别方法所面临的难题，探索新的木材识别方法已迫在眉睫。木材气味主要来源于植物的次生代谢产物。作为一种非常直观的化学信息，气味同样具有重要... 详细信息

木材识别对规范木材贸易市场、合理有效利用木材资源具有重要的实际意义。鉴于传统木材识别方法所面临的难题，探索新的木材识别方法已迫在眉睫。木材气味主要来源于植物的次生代谢产物。作为一种非常直观的化学信息，气味同样具有重要的分类学意义。气味指纹图谱技术是对样品挥发性成分进行检测，分析样品中具有特征性气味物质相关信息的检测方法，能够为木材树种识别提供快速、无损、精确的检测。文中重点对常见气味指纹图谱技术的基本原理以及在木材识别研究中的应用现状进行综述，旨在突破传统方法的局限性，为木材识别技术研究的进一步发展，提供新的思路。虽然气味指纹图谱技术已经在木材及树种识别领域有所应用，但是行业里对木材气味特征的认识仍有不足，对木材气味的描述大多仍停留在嗅觉层面。同时由于气味形成机理较为复杂，木材气味的物质化学组成尚未明确。因此，迫切需要加强木材气味理论研究，利用科学的气味指纹图谱技术实现木材气味的整体分析，明确木材气味的物质化学组成，进一步挖掘气味特征在木材树种识别方面的应用价值。

关键词：木材树种鉴定气味指纹图谱技术电子鼻气相色谱质谱联用技术

具有优异储能性能与充放电特性的类线性NaNbO_(3)基无铅弛豫反铁电陶瓷

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无机材料学报 2024年第4期39卷 423-431页

作者：石睿健雷俊伟张祎谢爱文左如忠安徽工程大学材料科学与工程学院先进陶瓷研究中心芜湖241000

反铁电材料由于电场诱导的反铁电-铁电相变而在高性能介质储能电容器应用中显示出极大的潜力。然而,场致相变带来大的极化滞后使得反铁电材料难以同时获得高储能密度(Wrec)和高储能效率(η)。本工作通过在0.76NaNbO_(3)-0.24(Bi_(0.5)Na... 详细信息

反铁电材料由于电场诱导的反铁电-铁电相变而在高性能介质储能电容器应用中显示出极大的潜力。然而,场致相变带来大的极化滞后使得反铁电材料难以同时获得高储能密度(Wrec)和高储能效率(η)。本工作通过在0.76NaNbO_(3)-0.24(Bi_(0.5)Na_(0.5))TiO_(3)中引入第三组元Bi(Mg_(0.5)Ti_(0.5))O_(3)调控其弛豫特性,改善了NaNbO_(3)基无铅反铁电陶瓷的储能性能。采用传统固相合成法制备了(0.76–x)NaNbO_(3)-0.24(Bi_(0.5)Na_(0.5))TiO_(3)-xBi(Mg_(0.5)Ti_(0.5))O_(3)无铅弛豫反铁电陶瓷材料,并研究了该材料的相结构、微观形貌以及介电、储能和充放电特性。结果表明,引入Bi(Mg_(0.5)Ti_(0.5))O_(3)在不改变基体反铁电正交R相结构的基础上明显增强了陶瓷的介电弛豫特性,显著减小了陶瓷的极化滞后性。特别是在x=0.050组成中实现了具有极低滞后的类线性电滞回线。同时,陶瓷的显微形貌还得到明显改善,介电常数降低,击穿场强显著提高。因此,x=0.050的组成在30 kV/mm的中等电场下同时获得了高的储能密度Wrec=3.5 J/cm^(3)与储能效率η=93%。此外,x=0.050组成还显示出优异的充放电特性,在20 kV/mm下具有高功率密度PD=131(1±1%)MW/cm^(3)、高放电能量密度WD=1.66(1±6%)J/cm^(3)以及快的放电速率t0.9<290 ns。该充放电特性在25~125℃的宽温区内保持良好的稳定性。这些研究结果表明,0.71NaNbO_(3)-0.24(Bi_(0.5)Na_(0.5))TiO_(3)-0.050Bi(Mg_(0.5)Ti_(0.5))O_(3)陶瓷是一种非常有应用潜力的高功率储能电容器介质材料。

关键词：无铅陶瓷反铁电介电弛豫储能性能充放电特性

无信号交叉口行人—车辆交互与博弈行为仿真模拟方法

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无信号交叉口行人—车辆交互与博弈行为仿真模拟方法

作者：张祎楠重庆理工大学

学位级别：硕士

在当今人口密集的城市中,交通流量的增加导致了频繁的人车冲突。行人是城市交通系统的重要构成部分,在城市复杂交通道路环境中,行人是交通参与者的弱势群体。如何保障脆弱道路交通参与者的安全,已成为学术界和工业界共同关注的重点研究... 详细信息

在当今人口密集的城市中,交通流量的增加导致了频繁的人车冲突。行人是城市交通系统的重要构成部分,在城市复杂交通道路环境中,行人是交通参与者的弱势群体。如何保障脆弱道路交通参与者的安全,已成为学术界和工业界共同关注的重点研究问题。但车辆与行人的行为风格多样且运动随机性较高,确保行人在复杂交通环境下的安全仍存在诸多困难。针对该问题,本课题提出一种逆强化学习与博弈论相结合的右转无信号交叉口行人行为仿真方法,为行人在复杂的道路交通环境中仿真出更加真实的行为动作与轨迹,为自动驾驶汽车的识别、预测、路径规划算法的开发验证提供支撑。首先,针对右转无信号交叉口的人车交互特性分析,实地确定真实的具体人车交互场景,通过采用DJ-MINI2无人机以鸟瞰视角采集人车交互数据集,并通过视频标注软件对数据集进行预处理,从而得到行人与车辆的多种微观交互参数;并对数据集中的行人与车辆具体交互参数进行统计分析,以85%频率累积统计法推导保守型、一般型、激进型的交互行为特性,并对后续的人车交互博弈分析提供不同类型的权重因素。其次,针对城市等复杂交通环境下人车交互关系复杂的问题,基于博弈论分析右转无信号交叉口下行人与车辆双方的安全性与时效性。通过安全性与时效性得到行人与车辆在不同博弈决策下的博弈得失,建立行人与车辆的效用矩阵,通过分析行人-车辆交互数据的真实过街概率和变量归纳对上述公式进行非线性曲线拟合,以Levenberg-Marquardt算法生成并校准特定参数值,完善人车双方博弈效用公式。然后,针对现有强化学习算法人为设定奖励函数无法完善的考虑真实行人与车辆交互状态的问题,提出一种结合博弈论和最大熵深度逆强化学习的博弈-深度最大熵逆强化学习算法。通过采集得到的行人-车辆交互数据集作为专家轨迹,将不同决策下的行人-车辆交互数据集进行特定分析,离散化行人状态与动作至有限空间中;并基于最大熵理论与神经网络架构将奖励函数近似为一系列特征向量的组合;计算专家轨迹下的行人与车辆博弈得失效用,搭建神经网络架构表征双方博弈得失并影响奖励函数;通过状态价值迭代与专家期望特征变化得出表征奖励函数的神经网络框架权重,对不同决策下的行人奖励函数进行实验,从而推动各个决策的专家轨迹所最倾向的奖励函数恢复。最后,搭建基于马尔可夫决策的行人行为仿真模型验证本课题提出的博弈-最大熵深度逆强化学习的可行性和有效性。通过博弈-最大熵深度逆强化学习所得到的奖励函数与最优策略仿真不同决策下的行人行为与行人轨迹。试验结果证明,本课题提出的博弈-最大熵深度逆强化学习方法能够准确的推导出行人与车辆在不同博弈决策下的动作倾向与防碰撞机制。所开发的行人行为仿真模型可以高精度的仿真出不同决策下的行人行为与轨迹,为行人过街行为分析和自动驾驶仿真测试验证方面提供了可靠的理论参考和工程应用价值。

关键词：行人-车辆交互博弈论右转交叉口逆强化学习强化学习马尔可夫决策