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基于上下文语义的稠密文本检索模型研究

基于上下文语义的稠密文本检索模型研究

作者：林伦凯东莞理工学院

学位级别：硕士

在信息化时代的背景下,信息检索已然成为人们在生产与生活中获取信息的主要手段。作为信息检索不可或缺的一部分,文本检索的目标在于从海量文本段落中筛选出与查询语句息息相关的内容。目前,深度学习技术已经被广泛应用于文本检索任务中... 详细信息

在信息化时代的背景下,信息检索已然成为人们在生产与生活中获取信息的主要手段。作为信息检索不可或缺的一部分,文本检索的目标在于从海量文本段落中筛选出与查询语句息息相关的内容。目前,深度学习技术已经被广泛应用于文本检索任务中,以克服传统文本检索方法在上下文语义表征上的不足。在众多文本检索模型中,稠密文本检索模型(Dense Passage Retrieval,DPR)以其高效性与实用性脱颖而出。该模型将查询和文本的语义信息编码成稠密向量,并通过向量在表征空间上的距离判断查询与文本间的相关性。现阶段已有许多稠密文本检索模型被相继提出,但它们仍面临以下挑战:(1)模型上下文语义表征能力有限,检索准确性低;(2)模型负采样效率低下,训练所需时间与空间开销大;(3)模型易产生过拟合,训练难度高。为应对上述挑战,现将本文的研究内容总结如下:(1)针对模型语义表征能力不足的问题,本文提出了一种基于多语义表征的稠密文本检索模型(Multi-DPR)。Multi-DPR运用多角度语义向量编码方法,将文本编码为多个稠密向量,每一向量均对文本的不同语义维度进行表征,以此增强模型的语义表征能力。同时,采用样本对比离散损失函数及文本自监督对比损失函数进行模型训练,防止不同文本语义向量在训练过程中的同质化。实验结果表明,Multi-DPR有效提升了模型的语义表征能力,并提高了检索的准确性。(2)针对模型负采样效率低下及训练成本高昂的问题,本文提出了一种基于近邻查询负采样的稠密文本检索模型(N2Q-DPR)。N2Q-DPR在训练过程中选择表征空间中的近邻查询及其相应的正负相关文本,在同一批次中进行批次内负采样,并构建基于问答样本的有监督对比损失,以实现高效而优质的负采样训练过程。实验结果证明,N2Q-DPR显著提高了模型的负采样效率,并降低了训练成本。(3)针对模型易产生过拟合,训练难度大的问题,本文提出了一种结合无监督对比学习的稠密文本检索模型(CUL-DPR)。CUL-DPR在训练的过程中对查询进行两次独立编码,将同一查询的稠密向量作为正相关样本,而不同查询的则视为负相关样本,通过自监督方法构建查询间的对比损失,以减小模型在训练过程中出现过拟合的可能性。结合基于近邻查询的负采样方法,CUL-DPR实现了高效的稠密文本检索。实验结果表明,CUL-DPR有效缓解了模型对训练标签的过拟合,并提升了检索性能。

关键词：多角度语义近邻查询负采样无监督学习对比学习

EPA/DHA型磷脂酰胆碱对MPP+诱导的SH-SY5Y细胞损伤的保护作用

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中国食品学报 2024年第5期24卷 138-149页

作者：葛丽君卢蔚波简士凯郑慧敏薛静浙江工商大学海洋食品研究院杭州310012 浙江工商大学海洋食品精深加工关键技术省部共建协同创新中心杭州310012

为探究EPA/DHA型磷脂酰胆碱(PCEPA/DHA)抗帕金森病(PD)的活性及其机制,采用MPP+诱导SH-SY5Y细胞构建PD体外模型,分析PCEPA/DHA干预对MPP+诱导的SH-SY5Y细胞活力、细胞形态及活性氧(ROS)水平等的影响,并结合转录组学技术筛选关键基因及... 详细信息

为探究EPA/DHA型磷脂酰胆碱(PCEPA/DHA)抗帕金森病(PD)的活性及其机制,采用MPP+诱导SH-SY5Y细胞构建PD体外模型,分析PCEPA/DHA干预对MPP+诱导的SH-SY5Y细胞活力、细胞形态及活性氧(ROS)水平等的影响,并结合转录组学技术筛选关键基因及通路。结果表明:1)PD造模的最佳条件为600μmol/L MPP+处理SH-SY5Y细胞24 h,PD模型组细胞相对活力下降(53.71±3.21)%;2)PCEPA/DHA可剂量依赖性增强MPP+诱导的SH-SY5Y细胞活力,改善细胞形态和降低细胞氧化应激水平;3)转录组学结果表明:PCEPA/DHA对MPP+诱导SH-SY5Y细胞的保护作用与改善线粒体功能障碍,改善多巴胺和突触核蛋白相关功能以及抑制细胞凋亡等密切相关。

关键词： EPA/DHA型磷脂酰胆碱帕金森病氧化应激转录组学

双曲面钢结构冷却塔的结构选型和节点受力分析

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钢结构 2018年第5期33卷 92-97页

作者：刘武杜新喜程晓燕林士凯袁焕鑫武汉大学土木建筑工程学院武汉430072

针对某大型双曲面钢结构冷却塔工程,采用棋盘式四角锥双层网壳、正交正放四角锥双层网壳和交叉桁架双层网壳3种不同结构体系进行方案比选。结果表明:棋盘式四角锥体系较其他两种结构体系用钢量少,稳定性能更好;通过对15个不同厚度和网... 详细信息

针对某大型双曲面钢结构冷却塔工程,采用棋盘式四角锥双层网壳、正交正放四角锥双层网壳和交叉桁架双层网壳3种不同结构体系进行方案比选。结果表明:棋盘式四角锥体系较其他两种结构体系用钢量少,稳定性能更好;通过对15个不同厚度和网格尺寸的棋盘式体系的冷却塔模型进行对比分析,得出了网壳厚度和网格尺寸对结构用钢量和稳定性能的影响规律;选取冷却塔上受力较复杂的节点,采用有限元方法分析其承载力,建议按节点承载力不低于构件承载力的原则对节点采取加强措施。

关键词：钢结构冷却塔棋盘式四角锥网壳结构选型相贯节点

长牡蛎壳橙性状遗传参数评估及与生长性状的关联性

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水产学报 2024年第1期48卷 123-131页

作者：陈雨露徐成勋刘士凯孔令锋李琪中国海洋大学海水养殖教育部重点实验室青岛海洋科学与技术试点国家实验室海洋渔业科学与食物产出过程功能实验室

长牡蛎壳橙快速生长品系是结合群体选育与种内群体间杂交方法，以壳色性状和生长性状为选育指标，经过连续3代选育获得的新品系。本研究以第1代长牡蛎壳橙快速生长品系(G1)为亲本，采用巢式设计建立了48个混养家系，共获得863个个体。... 详细信息

长牡蛎壳橙快速生长品系是结合群体选育与种内群体间杂交方法，以壳色性状和生长性状为选育指标，经过连续3代选育获得的新品系。本研究以第1代长牡蛎壳橙快速生长品系(G1)为亲本，采用巢式设计建立了48个混养家系，共获得863个个体。利用微卫星标记对混养家系进行了系谱分析，并基于REML法评估了长牡蛎壳橙快速生长品系壳色性状的遗传参数及与生长性状的相关性。结果显示，863个个体中，有851个个体被准确鉴定其所属家系；长牡蛎壳橙快速生长品系壳色性状颜色参数指标a*(红绿轴色品指数)、b*(黄蓝轴色品指数)和ΔE (色差)等均具中高等遗传力，大小依次为0.47±0.23、0.42±0.21和0.56±0.29。4个颜色参数指标间的遗传相关和表型相关范围分别为-0.79～0.86和-0.45～0.48。壳色性状与各生长性状的遗传相关和表型相关较低，分别为-0.33～0.17和-0.04～0.11。研究表明，在长牡蛎壳橙快速生长品系育种过程中，对壳色性状进行选育可以得到预期的改良效果。此外，壳橙性状与生长性状应分别作为目标性状进行协同选择，以实现同时改良两个性状的目的。本研究可为长牡蛎壳橙快速生长品系选育提供基础资料。

关键词：长牡蛎壳色生长性状微卫星遗传参数

三峡库区典型逆向岩质岸坡塌岸-滑坡破坏机理研究

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水文地质工程地质 2024年

作者：李杨赵海林黄波林李宏林许凯凯湖北长江三峡滑坡国家野外科学观测研究站三峡大学土木与建筑学院

现阶段大多数逆向岩质岸坡倾倒失稳破坏均被解释为受倾角和结构面控制的渐进式整体失稳破坏机制，但据调查表明一些库区逆向岸坡倾倒变形加剧或失稳前，都普遍存在前缘塌岸现象。为深入研究塌岸约束条件下塌岸-滑坡破坏机制及其灾变过... 详细信息

现阶段大多数逆向岩质岸坡倾倒失稳破坏均被解释为受倾角和结构面控制的渐进式整体失稳破坏机制，但据调查表明一些库区逆向岸坡倾倒变形加剧或失稳前，都普遍存在前缘塌岸现象。为深入研究塌岸约束条件下塌岸-滑坡破坏机制及其灾变过程，本研究以三峡库区巫峡段龚家坊滑坡为例构建二维物理模型进行试验，开展典型逆向岩质岸坡在库水位侵蚀下发生塌岸-滑坡破坏机理研究。研究结果表明：（1）在滑坡失稳演化过程中塌岸改变了坡形、坡体结构、应力分布，并且为上部变形体提供了重要临空条件，是逆向岩质岸坡滑坡破坏的灾变加速诱因；（2）形成滑坡的主要原因在于反倾岩层重力时效的累计下弯曲倾倒产生大量拉张裂隙，蓄水后纵横两向裂隙逐渐在塌岸的影响下产出并贯通形成多级滑面；（3）塌岸-滑坡链式演化过程中，塌岸发生前岸坡各点的应力、位移均无明显波动，塌岸发生后坡内应力集中现象明显，坡表变形，破裂面逐步贯通；（4）不同深度的坡脚侵蚀区在塌岸-滑坡演化过程中失稳坡体均有明显的分级滑移现象，滑移前，侵蚀区顶部岩梁在上覆荷载的挤压下岩层层理面累计弯曲角度达到15°～23°时，斜坡后缘卸荷裂缝发育，进一步贯通形成深度约为侵蚀区深度2.5～3倍的滑面；（5）滑坡破坏规模与坡脚侵蚀深度正相关，坡脚侵蚀深度深，塌岸出现越早，形成潜在破坏区范围越大，岩层变形破坏过程中弯曲滑移现象越明显。相关成果可为库区逆向岩质岸坡倾倒破坏机制的研究提供新视野，为库区类似岸坡的防治工作提供理论依据。

关键词：三峡库区逆向岩质岸坡二维模型试验变形破坏机理塌岸-滑坡

重型拖拉机全动力换挡变速箱自动换挡策略研究

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农业机械学报 2024年

作者：王建朱孝凯谢太林郭华尹必峰江苏大学汽车与交通工程学院江苏常发农业装备股份有限公司研究院

以一种用于220 kW拖拉机全动力换挡变速箱为研究对象，基于经济性、动力性为控制核心制定了道路运输和田间作业模式（犁耕）的标准型自动换挡策略，在全动力换挡变速箱基础上实现全自动换挡。为进一步提升不同工况下自动换挡策略的工况... 详细信息

以一种用于220 kW拖拉机全动力换挡变速箱为研究对象，基于经济性、动力性为控制核心制定了道路运输和田间作业模式（犁耕）的标准型自动换挡策略，在全动力换挡变速箱基础上实现全自动换挡。为进一步提升不同工况下自动换挡策略的工况适应性，制定了智能型自动换挡策略，在道路运输自动换挡策略中，以燃油消耗总量为优化目标，换挡点车速和换挡延迟时间作为设计变量，对控制策略进行优化；在犁耕作业自动换挡策略中，引入滑转率变化量和车速变化量2个修正参数，通过模糊控制规则实时修正换挡点车速。基于AMESim 和Matlab/Simulink建立了拖拉机仿真模型，开展自动换挡策略仿真，仿真结果表明，相较于标准型自动换挡策略，道路运输工况下，拖拉机燃油消耗总量下降6.71%；犁耕作业工况下，换挡次数降低36.5%，燃油消耗总量下降2.85%。通过台架试验，验证了道路运输模式自动换挡略的有效性。

关键词：重型拖拉机全动力换挡变速箱自动换挡策略优化

汽车乘员舱个性化热舒适智能空调决策系统设计

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汽车工程 2024年第6期46卷 1114-1124页

作者：罗杨刘平刘明杰朴昌浩袁朋万凯林重庆邮电大学自动化学院重庆400065 重庆长安汽车股份有限公司重庆400023

为了进一步提高汽车乘员舱空调系统的智能化和舒适性水平,本文提出了一种基于热舒适理论的个性化智能空调决策系统设计方案。首先,针对汽车乘员舱改进了基于PMV(predicted mean vote)和PPD(predicted percentage of dissatisfaction)理... 详细信息

为了进一步提高汽车乘员舱空调系统的智能化和舒适性水平,本文提出了一种基于热舒适理论的个性化智能空调决策系统设计方案。首先,针对汽车乘员舱改进了基于PMV(predicted mean vote)和PPD(predicted percentage of dissatisfaction)理论的热舒适性计算方法;进一步,利用人体画像技术实现了乘员舱驾乘人员的热舒适性特征提取,并在专家经验知识的基础上构建了具有理论计算依据的乘员舱热舒适数据集;然后,利用机器学习算法搭建了个性化热舒适空调系统随机森林决策模型,以此满足个性化热舒适智能决策需求;最后,给出了完整的系统框架和设计。测试结果显示所提出的系统模型决策准确率在90%以上,实车测试结果表明:本文系统能够识别驾乘人员特征,实时进行个性化热舒适性参数推荐,验证了本研究决策方法的有效性和实用价值。

关键词：汽车乘员舱个性化热舒适空调系统智能决策

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环五孔稀疏孔径系统成像性能研究

光子学报 2024年第7期53卷 135-144页

作者：朱剑凯梁永辉刘冀林霍卓玺杨慧哲国防科技大学前沿交叉学科学院长沙410073 国防科技大学南湖之光实验室长沙410073 中国航天科技创新研究院北京100176 中国空间技术研究院钱学森空间技术实验室北京100081

稀疏孔径系统作为高分辨率成像解决方案,其成像性能却受子孔径之间活塞误差和各独立子孔径波前残差强烈影响。以均匀环五孔构型为研究对象,通过对点扩散函数和调制传递函数的表征,数值模拟得到了该构型的成像相关误差指标。从频域覆盖... 详细信息

稀疏孔径系统作为高分辨率成像解决方案,其成像性能却受子孔径之间活塞误差和各独立子孔径波前残差强烈影响。以均匀环五孔构型为研究对象,通过对点扩散函数和调制传递函数的表征,数值模拟得到了该构型的成像相关误差指标。从频域覆盖无截断的角度分析了环五孔构型的填充因子,选择范围为27.8%至68.5%。以斯特列尔比(大于0.80)为评价准则,填充因子为43.2%时的子孔径之间的活塞误差最大容忍度约为λ/6,含有独立自适应光学系统的各子孔径的波前残差均方根最大容忍度约为λ/14。填充因子的选择范围从根本上受到子孔径波前残差的限制,而子孔径之间的共相则需以一定的自适应光学校正水平为前提。

关键词：稀疏孔径系统环五孔构型干涉成像波前残差填充因子

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基于负载预测的多目标优化任务卸载策略

计算机工程 2024年第1期50卷 206-215页

作者：彭世明林士飏贾硕杨苗会山东理工大学交通与车辆工程学院山东淄博255000

在车联网中随着智能网联汽车的升级,新兴车载应用对计算能力提出更高要求,车载单元本身的计算能力已远远不够,移动边缘计算(MEC)的出现可以为车辆提供更加可靠的服务。为解决车联网边缘计算中的任务卸载问题,提出基于负载预测的多目标... 详细信息

在车联网中随着智能网联汽车的升级,新兴车载应用对计算能力提出更高要求,车载单元本身的计算能力已远远不够,移动边缘计算(MEC)的出现可以为车辆提供更加可靠的服务。为解决车联网边缘计算中的任务卸载问题,提出基于负载预测的多目标优化卸载策略算法,降低任务时延并实现边缘服务器负载均衡。通过基于自适应优化神经网络的负载预测算法预测MEC服务器的负载,提前感知MEC服务器的负载变化,解决任务卸载滞后问题。以最小化时延及MEC服务器负载均衡为目标,综合考虑通信环境、计算资源、任务量等因素构建多目标优化模型。通过非支配排序遗传算法-Ⅲ(NSGA-Ⅲ)获得最优任务卸载策略。仿真实验结果表明,该算法能对MEC服务器的负载进行较精确的预测。相比MTUOA、NSGA2、QTD和AOS,该算法的任务时延分别降低1.7%、7.3%、12.4%、17.5%,并在MEC服务器负载均衡中取得显著优势,解决MEC服务器负载不均衡的问题。此外,该算法可以根据不同通信小区的通信环境及车辆数等制定差异化的任务卸载方案。

关键词：车联网移动边缘计算任务卸载负载预测负载均衡时延