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浅析中国共产党初心与使命的深刻内涵及现实意义

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内蒙古财经大学学报 2022年第3期20卷 35-37页

作者：徐梓翔西北大学马克思主义学院陕西西安710129

初心使命体现了中国共产党对自身执政规律和执政理念的深刻把握。党对初心使命的认识经历了一个不断认识和深化的过程,在这个过程中形成了以“为中国人民谋幸福、为中华民族谋复兴”的鲜明表达。中国共产党的初心和使命对实现中华民族... 详细信息

初心使命体现了中国共产党对自身执政规律和执政理念的深刻把握。党对初心使命的认识经历了一个不断认识和深化的过程,在这个过程中形成了以“为中国人民谋幸福、为中华民族谋复兴”的鲜明表达。中国共产党的初心和使命对实现中华民族伟大复兴意义重大,包含顺应了“站起来”的历史任务、契合了“富起来”的现实需要、回应了“强起来”的目标诉求。

关键词：中国共产党初心使命内涵现实意义

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微耕机作业性能测试及评价研究

微耕机作业性能测试及评价研究

作者：徐梓翔重庆理工大学

学位级别：硕士

微耕机是我国西南地区典型的小型农业机械,在推动丘陵山区农机化水平方面发挥了积极的作用。但是,微耕机工况环境恶劣,导致其作业性能不稳定,可靠性较差,而且,其作业时的剧烈振动严重影响机器的操控舒适性和零部件的使用寿命。因此,开... 详细信息

微耕机是我国西南地区典型的小型农业机械,在推动丘陵山区农机化水平方面发挥了积极的作用。但是,微耕机工况环境恶劣,导致其作业性能不稳定,可靠性较差,而且,其作业时的剧烈振动严重影响机器的操控舒适性和零部件的使用寿命。因此,开展微耕机作业性能测试及评价研究,具有重要的理论意义和需求背景。文章依托重庆市基础科学与前沿技术研究重点项目,针对目前微耕机作业性能研究匮乏以及操控舒适性差等现状,以某型微耕机为对象,对其作业性能开展了试验研究,论文主要研究工作包括:1、在分析微耕机结构特征及运动特性的基础上,确定了影响其耕作性能、操控舒适性的主要因素,选择旋耕刀轴等效转矩、扶手处振动加速度分别作为耕作性能、振动特性的试验指标,并针对试验指标提出了相应的测试方法。2、基于土槽试验台及实际的微耕机,结合所选取的旋耕刀轴等效转矩试验指标,分别构建了微耕机耕作性能测试系统。在此基础上,结合动态扭矩标定试验原理,对所搭建的测试系统进行了动态标定,以提升系统测试精度。3、通过单因素试验、正交试验等系列耕作试验,研究了耕作条件及旋耕部件排布方式对旋耕刀轴等效转矩的影响。结果表明:影响微耕机旋耕刀轴等效转矩的显著因素包括同刀盘面刀片数、耕作深度和相邻两刀片夹角;对于该型微耕机而言,其耕作性能最优的参数匹配为:同刀盘面刀片数2片,耕作深度150mm,相邻两刀片夹角51°。4、开展了微耕机振动特性的试验研究,结合所选取的微耕机振动特性试验指标,在对比分析手传振动测量评价标准及方法的基础上,借鉴其他相关行业标准,提出了基于振动总值的微耕机手传振动评价方法,并完成了微耕机手传振动评价。结果表明:长时间操作该型微耕机,总日振动暴露量为6.21m/s,超出了欧盟指令规定的暴露限值5m/s,会严重影响操作员身体健康。

关键词：微耕机作业性能耕作扭矩振动评价

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任务型对话系统平台的设计与实现

任务型对话系统平台的设计与实现

作者：徐梓翔哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着人工智能的浪潮兴起,智能聊天机器人成了人们研究的热门,人们希望机器像人一样思考,与人类对话,并成为人类的帮手。在聊天机器人中,一类重要的机器人是私人助理机器人,或者称为任务型对话系统,该类系统主要帮助用户完成任务型的指令... 详细信息

随着人工智能的浪潮兴起,智能聊天机器人成了人们研究的热门,人们希望机器像人一样思考,与人类对话,并成为人类的帮手。在聊天机器人中,一类重要的机器人是私人助理机器人,或者称为任务型对话系统,该类系统主要帮助用户完成任务型的指令,例如:查询天气、订车票机票等。一个任务型对话系统通常主要包含两个模块:一是命令解析模块,二是对话管理模块。命令解析模块的主要任务是将用户输入的非结构化自然语言命令转化为结构化的语义表示;对话管理模块的主要任务是,维护系统和用户交互的上下文信息,与用户进行基于自然语言的交互,最终完成用户的命令。首先,本课题从任务型对话系统纵向的维度出发,重点考察命令解析模块的算法准确性。本文首重点考察了采用基于语义槽填充的命令解析方法。基于语义槽填充的命令解析方法中,任务的输入是用户的命令型语句,输出为命令的语义槽实体标注序列,如出发日期,出发地点等,故可将该任务看作类似于命名实体识别任务,以序列标注任务的方法解决。本文实验了基于深度学习的语义槽填充方法,在英文语料上进行了实验。实验结果表明,基于深度学习的方法相比于基准方法,结果得到了大幅度的提升。其次,本课题从任务型对话系统横向扩展性的维度出发,考察了任务型对话系统中,命令解析模块和对话管理模块实现的通用流程。随后本文设计并实现了一个任务型对话系统服务平台,用于提供开发者创建自己的基于自然语言交互的任务型对话系统。该服务平台提供给开发者基于语义槽填充的命令解析算法和对话管理模块的算法黑箱,开发者只要上传语料和定义任务型系统支持的意图的语义槽参数,就可以创建出一个用来完成特定意图功能的任务型对话系统。

关键词：任务型对话系统语义槽填充命令解析机器学习深度学习

区间删失资料的Bayesian比例风险模型应用研究

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区间删失资料的Bayesian比例风险模型应用研究

作者：徐梓翔东南大学

学位级别：硕士

区间删失是临床随访研究中除右删失之外普遍存在的数据删失情形。Cox比例风险回归模型是分析随访数据中生存分布与其影响因素的重要方法。对于包含区间删失的数据,采用简单填补法如删失区间的左端点或中点进行填补之后,可以采用常规的... 详细信息

区间删失是临床随访研究中除右删失之外普遍存在的数据删失情形。Cox比例风险回归模型是分析随访数据中生存分布与其影响因素的重要方法。对于包含区间删失的数据,采用简单填补法如删失区间的左端点或中点进行填补之后,可以采用常规的偏似然函数对比例风险模型进行参数估计,但是将区间中点填补为观察时间会高估生存率,而将左端点作为生存时间可能会低估生存率,均会使模型的偏倚增加。因此常规填补法并不是理想的处理方法。参数统计方法体系下处理区间删失数据的模型构造,需要明确基线风险函数形式和生存时间的分布,模型估计较为复杂。Bayesian统计方法体系下,结合了基线风险和生存函数的似然函数,同样有模型过于复杂,计算负担重的问题。因此,运用常规的参数统计方法和常规的Bayesian统计方法都存在实际应用的问题。因此,本研究对近年来提出的一种Bayesian比例风险模型方法的统计学性质与实际应用进行了探讨。该法在贝叶斯比例风险回归模型的框架下,以单调样条函数构造联合似然函数中的基线生存函数,以非齐次泊松过程为基础对区间删失的生存时间进行数据扩增,采用Gibbs后验抽样计算,完成比例风险模型的参数估计。本研究通过模拟样本,将该法与多重填补法和经典参数法进行比较,对贝叶斯比例风险模型的推断性能进行评价;并且将该法用于含有区间删失数据的冠心病患者治疗出院后复发心血管事件的随访研究数据,以探讨与冠心病患者预后复发的潜在相关因素为例说明该法的实际应用。主要结果(1)统计模拟试验结果A.不同样本特征对贝叶斯比例风险模型的影响对不同删失区间宽度和区间删失率进行分析,主要结果显示:在10、50、100、200的删失区间宽度下,模型的估计偏差(Bias)没有明显规律与差异;在0.2、0.5、0.8的区间删失率组中,该模型的估计偏差同样没有差异。其余发现包括:随着删失区间宽度的增加,回归系数估计值的95%置信区间的宽度也在不断增加;对于服从正态分布资料的协变量的估计结果的偏差要大于服从二项分布的协变量,其估计结果的标准误(SE)要小于服从二项分布的协变量。B.贝叶斯方法与多重填补法,经典方法的比较三种方法下估计结果的偏差的绝对值都会随着右删失率的增加而增加;在不同区间删失率的样本下,三种方法间的偏差没有明显差异。三种方法估计结果的标准误会随着右删失率的降低而降低,且贝叶斯方法的结果标准误是最小值;在运行速度上,三种方法的运算时间都会随着区间删失率的升高而增加,其中贝叶斯方法的运行时间最长。C.贝叶斯比例风险模型的超参数设置对模拟结果的影响单调样条函数中伽马先验的a和b两个超参数依据已有研究设置为从0.001至1的范围,结果显示其对贝叶斯模型参数估计的偏差绝对值、标准误差和模型拟合优度指标(LPML)的均没有影响;单调样条的估计节点数对于参数估计和模型拟合的影响在不同区间删失率下的样本下均较小,但是通常在节点数为10时偏差最小。(2)实例数据分析结果对心血管事件复发随访研究的分析,在样条节点数为10,超参数a=b=1的模型参数下,Bayesian比例风险模型拟合结果为:早发型冠心病(HR=0.57,95%CI:(0.40,0.79))和糖尿病(HR=1.75,95%CI:(1.38,2.22))均为有统计学意义的变量;多重填补法得到的结果为早发型冠心病(HR=0.60,95%CI:(0.50,0.71))和糖尿病(HR=1.81,95%CI:(1.60,2.03))均为有统计学意义的变量;经典方法的结果为早发型冠心病(HR=0.59,95%CI:(0.43,0.83))和糖尿病(HR=1.80,95%CI:(1.42,2.29))均为有统计学意义的变量。主要结论(1)通过模拟分析,不同删失区间宽度和区间删失率对Bayesian比例风险模型的估计误差影响较小,但是随着区间删失率和删失区间宽度的提高,估计的精度会下降,置信区间会变宽;相比于经典方法和多重填补法,贝叶斯方法有着更为稳健的结果估计,但是检验效能要低于其它两种方法;贝叶斯比例风险模型中的对不同伽马先验超参数和单调样条节点数的设置估计结果都比较稳健。另外,贝叶斯方法较久的运算时间应该被考虑到,因此其在应用中更适用于小样本的数据,并且在其实际应用中可以通过对超参数的设置,得到更为准确的结果。(2)通过对冠心病患者随访调查数据的实例分析,我们认为相较于晚发型冠心病患者,早发型冠心病患者的预后效果较好;合并有糖尿病是心血管事件再发的危险因素。在处理区间删失数据上,临床上常用的单点填补方法应该得到提高,更为稳健的贝叶斯框架比例风险模型是值得向研究者推荐的一种方法。

关键词：区间删失贝叶斯比例风险模型单调样条 Poisson过程冠心病

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基于压缩感知的被动毫米波成像算法研究

基于压缩感知的被动毫米波成像算法研究

作者：徐梓翔电子科技大学

学位级别：硕士

毫米波被动成像技术由于其独特的技术优势，在飞机着陆、机场港口的场面监控、银行、场馆等场所出入口安全检查等领域有着重要的应用。在高性能场景监控等领域需要高质量的成像图像，在反恐安检等领域需要实时成像，而为达到这些要求，... 详细信息

毫米波被动成像技术由于其独特的技术优势，在飞机着陆、机场港口的场面监控、银行、场馆等场所出入口安全检查等领域有着重要的应用。在高性能场景监控等领域需要高质量的成像图像，在反恐安检等领域需要实时成像，而为达到这些要求，传统毫米波被动成像技术通过增加系统硬件复杂度和成本来实现，例如，大口径天线尺寸、极多接收阵列等，实现都比较困难。而压缩感知理论带来了新的解决方法，即引入信号的稀疏性，利用少量非相关性的压缩采样，通过稀疏优化算法高精度重构原信号。本论文对压缩感知及其在毫米波无源成像技术中的应用进行了研究。论文的主要研究内容及结果如下： 1.研究了无源毫米波成像理论以及压缩感知理论，包括稀疏表示，测量矩阵和稀疏重构算法;分析了基于压缩感知的毫米波被动成像系统数学模型，并提出构造该系统体制的设想。 2.针对传统1范数最小化算法不能很精确地保持图像边缘特性的问题，研究了基于扩展拉格朗日和交替方向的全变分最小化算法（ALTV），该算法引入变量分离技术，采用交替方向方法最小化扩展拉格朗日函数求解变量，使得变量求解有着更低的计算复杂度和更高的数值稳定性。 3.针对ALTV算法中矩阵向量相乘计算复杂度高的问题，研究了快速沃尔什哈达玛变换，从而可进一步加快ALTV算法的运行速率。 4.研究了毫米波被动图像点扩散函数，针对其特点构造出相应的变密度测量矩阵，并实验仿真验证了其相对于均匀密度测量矩阵有更好的重建性能。 5.针对如何更优地进行稀疏表示的问题，引入无源毫米波图像稀疏先验信息，将TV（total variation）模型改进为TV+Wavelet模型，采用分裂Bregman迭代算法进行稀疏重构。仿真实验表明：相对于传统的全变分最小化算法，ALTV算法的运行速度更快和重建图像质量更佳;基于改进的TV+Wavelet模型，分裂Bregman迭代算法重构的无源毫米波图像性能更优。

关键词：毫米波被动成像压缩感知变密度测量矩阵分裂Bregman迭代

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云天高精度大气温湿度廓线的反演及应用

云天高精度大气温湿度廓线的反演及应用

作者：徐梓翔西安理工大学

学位级别：硕士

云天大气温湿度廓线的获取对于分析气候变化及指导人工影响天气作业具有极大的意义。目前常用的进行大气温湿度廓线连续观测的地基仪器有微波辐射计和拉曼激光雷达。而微波辐射计在云天具有反演精度低、分辨率不足等问题,拉曼激光雷达... 详细信息

云天大气温湿度廓线的获取对于分析气候变化及指导人工影响天气作业具有极大的意义。目前常用的进行大气温湿度廓线连续观测的地基仪器有微波辐射计和拉曼激光雷达。而微波辐射计在云天具有反演精度低、分辨率不足等问题,拉曼激光雷达在云天具有信号衰减大、探测高度有限等限制。为弥补上述观测手段的限制与不足,发挥不同仪器的优势,获得云天条件下的高精度大气温湿度廓线,本文进行了拉曼激光雷达与微波辐射计数据的高精度反演与融合算法研究:首先结合云底高度和云层厚度等参量优化了微波辐射计的反演精度,在此基础上利用最优估计法进行了微波辐射计和拉曼激光雷达温湿度廓线的融合,提高了在云层区域的反演精度,进而将该高精度数据在云系降水评估中进行了应用。在微波辐射计反演方面,通过在反演过程中加入云底高度以及云层厚度信息提高了其反演精度。该方法对于高云条件的改善最为明显,温度的方均根误差由2.53K降低到0.96K,水汽混合比方均根误差由1.55g/kg降低到1.33g/kg。低云条件下,温度的方均根误差由1.01K降低到0.89K,水汽混合比方均根误差由5.33g/kg降低到2.44g/kg,对低云水汽混合比的精度改善较为明显。为了进一步提高大气温湿度廓线的精度,结合最优估计法对大气温湿度廓线进行了反演,首先利用拼接法选取拉曼激光雷达与微波辐射计各自高精度区域的大气温湿度数据得到先验廓线,结合探空历史观测资料制作背景场误差协方差矩阵,然后将微波辐射计实测亮温与探空资料经过前向模型PAMTRAM得到正演亮温作对比,得到背景场误差协方差矩阵,将先验廓线作为初值代入最优估计法中进行反演,在背景场误差协方差矩阵与观测场协方差的控制下,经过不断地迭代最终得到最优温湿度廓线。经过与探空数据的对比反演后的大气温湿度廓线在云层处的精度有了极大的提高,云底温度误差由2.11K降低到1.24K,水汽混合比误差由1.33g/kg降低到0.23g/kg;云中温度误差由4.23K降低到2.43K,水汽混合比误差由3.24g/kg降低到0.92g/kg;云顶温度误差由2.12K变为2.33K,水汽混合比误差由0.36g/kg降低为0.15g/kg。云底高度处的大气温湿度是计算云体凝结云水速率的重要组成部分。基于上述云天高精度温湿度廓线数据,结合其他遥感设备的数据对降水云的降水潜力进行了计算,并结合41次降水事件对不同降水类型的降水潜力与云参数进行了统计分析。云底高度与凝结率的概率分布呈指数相关,当云底高度为5km时凝结率最低为0.25mm/h。小雨的平均凝结量44.8mm,中雨的平均凝结量为42.2mm,大雨的平均凝结量86.03mm。小雨的降水效率为18.67%,中雨的降水效率为56.29%,大雨降水效率为44.39%。中雨与大雨的降水效率差别并不大,但凝结量差别较大,其降水总量主要受凝结总量的影响,若能够在降水前的云水凝结阶段进行人工干预,通过提高凝结率,可以达到增加降水量的目的。

关键词：大气温湿度拉曼激光雷达微波辐射计降水潜力

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基于刚柔耦合模型的微耕机振动特性分析

振动与冲击 2018年第24期37卷 250-256页

作者：刘妤徐梓翔许洪斌陈亚洁重庆理工大学机械工程学院重庆400054 重庆文理学院重庆402160

针对微耕机作业时振动剧烈、操控舒适性差等缺陷开展研究。以南方丘陵地区常用的某型自走式微耕机为对象,依据结构分析及非作业状态下微耕机振动测试结果,结合多体动力学方法,考虑保险杠、发动机托架和扶手架(手柄)为空间柔性体,建立了... 详细信息

针对微耕机作业时振动剧烈、操控舒适性差等缺陷开展研究。以南方丘陵地区常用的某型自走式微耕机为对象,依据结构分析及非作业状态下微耕机振动测试结果,结合多体动力学方法,考虑保险杠、发动机托架和扶手架(手柄)为空间柔性体,建立了基于约束的微耕机刚柔耦合动力学模型,并进行了整机系统动力学仿真。同时,开展了微耕机作业工况下振动特性的土槽测试试验。对比分析结果表明:仿真所得到的该型微耕机典型转速工况下手柄处的振动特性曲线与试验曲线吻合,加速度有效值误差小于5. 4%,频谱成分接近,这说明所建立的微耕机刚柔耦合动力学模型是有效的,运用多体系统刚柔耦合动力学建模理论与有限元相结合的方法研究微耕机整机振动特性是可行的。研究结论对于微耕机振动特性研究有一定的参考价值。

关键词：微耕机振动特性刚柔耦合模型多体动力学试验

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焦虑障碍患者小脑影像学特征研究进展

中华精神科杂志 2024年第8期57卷 531-535页

作者：徐梓峰王纯张宁南京医科大学附属脑科医院南京210029

焦虑障碍是临床常见的精神障碍,常伴随不同程度的功能损害,然而其病因及相关病理机制至今仍不明确。近年来诸多研究发现焦虑障碍患者存在小脑结构与功能的异常,并且不同焦虑障碍亚型的异质性较为明显,本文通过回顾不同亚型焦虑障碍患者... 详细信息

焦虑障碍是临床常见的精神障碍,常伴随不同程度的功能损害,然而其病因及相关病理机制至今仍不明确。近年来诸多研究发现焦虑障碍患者存在小脑结构与功能的异常,并且不同焦虑障碍亚型的异质性较为明显,本文通过回顾不同亚型焦虑障碍患者小脑影像学特征的研究,从结构与功能方面,进一步探索焦虑障碍患者发病机制的潜在的研究方向。

关键词：焦虑症小脑磁共振成像功能连接

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基于深度学习级联卷积网络的露天矿道路扬尘识别

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煤炭科学技术 2024年

作者：周蕴卓徐梓菁毕林中南大学资源与安全工程学院

露天矿扬尘问题持续威胁工人健康和生产安全，而传统人为决策或定时洒水的处理方式存在降尘不及时、水资源过度消耗等限制，难以满足矿山绿色开采和环境保护的需求。为研究扬尘监测无人化这一问题，提出一种基于深度学习级联卷积网络的... 详细信息

露天矿扬尘问题持续威胁工人健康和生产安全，而传统人为决策或定时洒水的处理方式存在降尘不及时、水资源过度消耗等限制，难以满足矿山绿色开采和环境保护的需求。为研究扬尘监测无人化这一问题，提出一种基于深度学习级联卷积网络的露天矿道路扬尘识别技术。这项技术创新性地提出一种基于车辆跟踪的扬尘区域追踪识别的方法，构建一种包含车辆动态追踪、浓度分级识别两大模块的深度学习级联架构YRCNet (YOLOv5 Tracking with ResNet-50 Classification Cascade Network)，其中车辆追踪模块利用目标检测模型YOLOv5实时跟踪截取车辆尾部图像，实现目标区域的初筛，有效提高扬尘图像识别的抗干扰能力；随后，经过优化设计的ResNet-50网络被用于分类识别模块，它利用空间金字塔池化层结合深度卷积块进一步提取扬尘精细特征，实现扬尘高、中、低三类浓度的高精度识别；为了训练这个深度学习模型，采用仿真技术获取不同浓度等级的虚拟扬尘图像，并结合矿山现场采集数据，制作了一套样本均衡的露天矿道路扬尘混合数据集，满足模型训练的大量数据需求，试验结果表明：改进的YRCNet追踪与识别方法在混合样本下的识别准确率达到94.25%，比优化前网络提高13.58%，验证了该模型在多种露天矿道路场景下具有良好的泛化性，为智能化降尘提供了有效感知手段，有助于监控矿区环境质量、保障工作人员的健康与安全。

关键词：露天矿扬尘扬尘检测深度学习级联网络 YOLOv5模型 ResNet-50模型