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分布式机器学习任务的协同编排与调度研究

分布式机器学习任务的协同编排与调度研究

作者：纪清玮电子科技大学

学位级别：硕士

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马西莫·莱昂内数字-文化符号学研究

马西莫·莱昂内数字-文化符号学研究

作者：张增玮贵州师范大学

学位级别：硕士

马西莫·莱昂内(Massimo Leone)是意大利都灵文化符号学派的领军人物。面对越来越普遍的数字化以及人们不得不适应的数字化生存,莱昂内敏锐的察觉到一种“无意味”正在包裹着人们的日常生活。不断前行的数字化生活已然将主客体以及主体... 详细信息

马西莫·莱昂内(Massimo Leone)是意大利都灵文化符号学派的领军人物。面对越来越普遍的数字化以及人们不得不适应的数字化生存,莱昂内敏锐的察觉到一种“无意味”正在包裹着人们的日常生活。不断前行的数字化生活已然将主客体以及主体之间的关系转变成空洞的刻板映像;存在感的明显缺失带来了当代生活中的一些迷狂现象。他认为正是因为人们对数字技术的迷恋与依赖,带来了整个社会普遍性的意义消减。然而数字化社会的发展趋势是不可逆的,面对越来越迅速的技术更迭以及已然成为现实的意义消减,符号学作为意义学应当肩负起意义阐释与价值探索的重任。本文以莱昂内数字-文化符号学的生成语境、理论建构、批评实践、学术价值与理论前景为脉络,对其数字-文化符号学的观点作全面的梳理与探讨。第一章主要阐述莱昂内数字-文化符号学的生成语境。莱昂内理论观点的形成离不开数字化的时代特征以及经典符号学理论的基础。数字时代技术的大变革不仅带来了各种便利,也带来了种种弊端。当人们适应并习惯数字化生存,生存的数字化很容易使人们沦为一个个被数字“中介”的界面,这是一个令人担忧的现实。莱昂内正是在这样一个大背景下观察着社会中种种数字现象,并提出自己的符号学阐释。当然,莱昂内对前人提出的符号学理论持兼收并蓄的立场,在其研究成果中充分体现了他对皮尔斯、洛特曼、格雷马斯以及艾柯等符号学家观点的批判吸收以及综合运用。第二章旨在剖析莱昂内在数字-文化符号学领域中的理论建构。莱昂内从一直以来被符号学家忽视的“无意味的符号”切入,他认为当代社会中存在着一些令人无所适从的“无意味”,而这些“无意味”在根本上是由我们所处数字时代的文化生存方式所造成的。莱昂内在辨析“无意味”与“无意义”的基础上,探讨了数字化带来的话语空间以及话语类型的变化。面对全新的数字空间,莱昂内主张建立数字文化符号域中的元话语空间,以全新的“共识”和“解释社群”来应对全新的变化。第三章聚焦莱昂内数字-文化符号学的批评实践。莱昂内的批评视野兼具普遍性与特殊性,无论是人工智能、数字面孔、还是数字图像都是当下极为普遍的文化现象,他通过对这三种文化现象的符号学阐释不断表达着他对当下社会中文化意义消减的担忧。面对社会文化发展走向虚拟化、机械化以及空洞化,莱昂内认为符号学应当肩负起发现意义、探索意义的重任。第四章意在分析莱昂内数字-文化符号学的学术价值与理论前景。从长远来看,拓展意义领域无疑是人类一件重要的任务,面对数字化带来的话语空间和意义空间的变化,莱昂内认为符号学有能力也有必要以“合理的解释”去碰撞这个瞬息万变的社会以及不断变化的意义空间。更进一步,莱昂内认为正是因为符号学介于硬科学与人文学科之间,故而无论是对未来“元宇宙”的描绘还是从学科发展的角度探讨“数字人文”,都不应该忽视符号学的界面。

关键词：马西莫·莱昂内数字化符号学意义阐释无意味

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基于表征学习的单目自监督深度估计算法

基于表征学习的单目自监督深度估计算法

作者：任建玮北京邮电大学

学位级别：硕士

比例阀控气缸系统确定性鲁棒反步运动跟踪控制器

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国防科技大学学报 2024年第4期46卷 133-141页

作者：浦晨玮刘磊何迪钱鹏飞江苏大学机械工程学院江苏镇江212013

为实现气缸运动轨迹的高精度鲁棒控制,建立了比例阀控缸系统的数学模型,并基于反步法设计了一种能够有效抑制系统模型参数不确定性、未建模动态和外界扰动等因素影响的非线性确定性鲁棒控制器。利用MATLAB中的Simulink模块构建气缸运动... 详细信息

为实现气缸运动轨迹的高精度鲁棒控制,建立了比例阀控缸系统的数学模型,并基于反步法设计了一种能够有效抑制系统模型参数不确定性、未建模动态和外界扰动等因素影响的非线性确定性鲁棒控制器。利用MATLAB中的Simulink模块构建气缸运动轨迹跟踪控制系统仿真模型。采用MATLAB/Simulink中的xPC-Target开发了基于非线性确定性鲁棒控制器的气缸运动轨迹实时控制系统。仿真结果表明所设计控制器是可行的。试验结果表明该控制器能够有效地跟踪参考轨迹,跟踪0.3 Hz正弦轨迹时的最大跟踪误差为0.89 mm,约为幅值的2.97%;跟踪0.4 Hz正弦轨迹时的最大跟踪误差为1.02 mm,为幅值的3.4%。

关键词：比例阀气缸运动轨迹跟踪反步法确定性鲁棒控制

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基于错误样本反馈的行人属性识别

基于错误样本反馈的行人属性识别

作者：谢迪玮电子科技大学

学位级别：硕士

基于深度学习的JavaScript引擎模糊测试方法研究

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基于深度学习的JavaScript引擎模糊测试方法研究

作者：刘艺玮电子科技大学

学位级别：硕士

基于MRI定量分析患有2型糖尿病合并高血压、高血脂的中、老年人脑体积变化研究

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基于MRI定量分析患有2型糖尿病合并高血压、高血脂的中、老年人脑...

作者：方玮玮延安大学

学位级别：硕士

目的:基于深度学习算法定量分析2型糖尿病(T2DM)患者合并高血压、高血脂的脑结构变化,探讨年龄、糖尿病病程与合并高血压/高血脂或合并症之间对脑体积变化的影响,为患者的个性化治疗提供影像学依据,降低该类患者的脑结构损伤,提高患者... 详细信息

目的:基于深度学习算法定量分析2型糖尿病(T2DM)患者合并高血压、高血脂的脑结构变化,探讨年龄、糖尿病病程与合并高血压/高血脂或合并症之间对脑体积变化的影响,为患者的个性化治疗提供影像学依据,降低该类患者的脑结构损伤,提高患者的生活质量。1.资料与方法回顾性收集2016年1月～2023年12月在延安大学附属医院心脑血管病院确诊的829例T2DM患者。所有纳入受试者均行常规轴位T1、T2及液体衰减反转恢复序列(Fluid Attenuated Inversion Recovery,FLAIR)扫描及头部矢状位T2序列扫描,扫描获得的原始数据导入“U-AI”(上海联影医疗科技有限公司开发的新型人工智能全脑定量分析软件技术),通过软件自动进行大脑结构的分割及量化。使用单因素方差分析(Analysis of Variance,ANOVA)或非参数检验评估T2DM及其各合并症组平均值之间差异的显著性,两两比较使用LSD-t检验或Kruskal?Wallis H检验,计数资料采用卡方检验。使用逐步回归,将全脑灰质、白质分别作为因变量,性别、年龄、糖尿病病程、有无高血脂、高血压分级、体重指数(Body Mass Index,BMI)、糖化血红蛋白(Hemoglobin A1c,Hb A1c)、总胆固醇(Total Cholesterol,TC)、甘油三酯(Triglyceride,TG)、高密度脂蛋白胆固醇(High Density Lipoprotein Cholesterol,HDL-C)、低密度脂蛋白胆固醇(Low Density Lipoprotein Cholesterol,LDL-C)、血浆同型半胱氨酸(Homocysteine,Hcy)作为自变量,进行全脑灰质、白质体积影响因素的检验。使用双因素方差分析年龄、T2DM病程、高血压分级及合并高血脂情况等影响因素对全脑灰质体积变化的主效应和交互效应。使用分层回归建立模型,模型1自变量为人口统计学指标,模型2在模型1的基础上加入糖尿病相关指标,模型3在模型2的基础上加入高血压相关指标,模型4在模型3的基础上加入高血脂相关指标,分析模型中各自变量对全脑灰质体积变化的影响。2.结果在中年与老年T2DM及其各合并症组中均观察到部分脑区相对体积发生减小,组间存在统计学差异(P0.05)。分层回归模型显示各模型对全脑灰质体积变化均有统计学差异(P<0.05)。性别为男、年龄、T2DM病程及血压分级会对全脑灰质产生显著的负向影响关系。3.小结通过MRI定量分析可检测T2DM合并症患者存在部分脑区结构变化,主要为T2DM合并高血压时部分脑区相对体积减少,并且T2DM合并症患者脑区体积减少与年龄、性别、T2DM病程及高血压分级有关。年龄与高血压分级、年龄与有无高血脂、病程与高血压分级、T2DM病程与有无高血脂均对全脑灰质相对体积的减小有交互作用,并且性别为男、年龄、T2DM病程及血压分级会对全脑灰质产生显著的负向影响关系。

关键词：糖尿病高血压高血脂磁共振定量分析脑体积