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组合导航测试仪的接口设计

中国科技财富 2010年第6期 196-196页

作者：柳君玉哈尔滨威克科技股份有限公司

本文中给出了设计组合导航测试仪的接口电路，建立汇编子函数及GPS测试模拟的程序。

关键词：组合导航测试仪

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中文学术论文全文语步识别研究

数据分析与知识发现 2024年第2期8卷 74-83页

作者：杜新玉李宁北京信息科技大学计算机学院北京100101

【目的】针对学术论文语步识别相关研究存在只能处理少量的语步、语步识别粒度较粗、缺少公开的语步分类数据集等问题,研究学术论文的全文语步识别,为机器自动理解论文内容提供基础。【方法】基于BERT模型,采用多阶段微调的方式构建学... 详细信息

【目的】针对学术论文语步识别相关研究存在只能处理少量的语步、语步识别粒度较粗、缺少公开的语步分类数据集等问题,研究学术论文的全文语步识别,为机器自动理解论文内容提供基础。【方法】基于BERT模型,采用多阶段微调的方式构建学术论文语步分类数据集,并提出一种融入章节标题文本的语步识别方法,在细粒度层面实现中文学术论文全文语步的识别。【结果】实验结果表明,学术论文语步的22类别分类任务中,RoBERTa-wwm-ext模型总体准确率提升0.031,达到0.909,Micro-F1值提升0.022,达到0.837。【局限】所构建的学术论文语步分类数据集尚存在少量数据不平衡问题,所提方法受限于论文质量,这些问题得到改进后,模型对语步的识别能力应能得到进一步提高。【结论】所提方法取得了较高的语步识别准确率,研究成果可用于学术论文的自动理解、论文质量评价及论文语义检索等领域,对科技文献的有效利用具有重要作用。

关键词：学术论文理解语步识别预训练模型

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被集体化的“意识流”与“新启蒙”的可能

当代作家评论 2024年第1期 86-92页

作者：宗玉玉华东师范大学中文系

作为西方现代主义文学代表之一,“意识流”文学在中国并不新鲜,曾在中国出现过两次高潮:第一次是20世纪30年代,第二次是20世纪80年代。20世纪30年代的新感觉派、赵树理的早期创作、汪曾祺20世纪40年代的创作等,都曾使用“意识流”手法... 详细信息

作为西方现代主义文学代表之一,“意识流”文学在中国并不新鲜,曾在中国出现过两次高潮:第一次是20世纪30年代,第二次是20世纪80年代。20世纪30年代的新感觉派、赵树理的早期创作、汪曾祺20世纪40年代的创作等,都曾使用“意识流”手法。之后,经过数十年的潜隐,“意识流”小说创作的帷幕再次拉开。这个帷幕的开启者,就是1979年的王蒙,^(①)影响巨大的20世纪80年代的现代之旅也随之开启。

关键词：新感觉派赵树理汪曾祺西方现代主义文学早期创作意识流集体化新启蒙

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风景的转化及其劳动化改造——以柳青《创业史》为中心的讨论

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结合时间注意力机制和单模态标签自动生成策略的自监督多模态情感识别

现代中文学刊 2024年第2期 49-59页

作者：宗玉玉华东师范大学中文系

文艺实践与政治意识的互动构成柳青小说中风景不断转变的基座，风景的呈现与转变，不仅表现在作者不同语境下叙事机制转变，也意指社会政治波动内在于风景的显现。回溯柳青的创作历程，他笔下的风景暗含着某种“转化”：从早期作品《在... 详细信息

文艺实践与政治意识的互动构成柳青小说中风景不断转变的基座，风景的呈现与转变，不仅表现在作者不同语境下叙事机制转变，也意指社会政治波动内在于风景的显现。回溯柳青的创作历程，他笔下的风景暗含着某种“转化”：从早期作品《在故乡》中个人化、知识分子化的风景，到《种谷记》中高度对象化、疏离乡村的风景，再到《创业史》第一部中主观抒情化及显露作家主体意识的风景，直到《创业史》第二部将“党”作为个体改造“异己”风景与解决矛盾的重要媒介，柳青始终在一个不断变动着的政治语境中把握文学创作。对比赵树理的“无风景”与周立波的“他者”化、政治先行的风景，柳青将劳动纳入集体政治实践中，以重构农村社会伦理与保障农民物质“创业”的方式，呈现集体劳动的社会主义新世界中的新风景。通过风景这一装置，小说折射出公有与私有，个人与集体等多元宏大的命题，柳青以文学实践介入社会主义内涵的建构，为当代文学的民族性建构提供经验与可能。

关键词：风景劳动柳青《讲话》《创业史》

来源：评论

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电子与信息学报 2024年第2期46卷 588-601页

作者：孙强王姝玉西安理工大学自动化与信息工程学院通信工程系西安710048 西安市无线光通信与网络研究重点实验室西安710048

大多数多模态情感识别方法旨在寻求一种有效的融合机制,构建异构模态的特征,从而学习到具有语义一致性的特征表示。然而,这些方法通常忽略了模态间情感语义的差异性信息。为解决这一问题,提出了一种多任务学习框架,联合训练1个多模态任... 详细信息

大多数多模态情感识别方法旨在寻求一种有效的融合机制,构建异构模态的特征,从而学习到具有语义一致性的特征表示。然而,这些方法通常忽略了模态间情感语义的差异性信息。为解决这一问题,提出了一种多任务学习框架,联合训练1个多模态任务和3个单模态任务,分别学习多模态特征间的情感语义一致性信息和各个模态所含情感语义的差异性信息。首先,为了学习情感语义一致性信息,提出了一种基于多层循环神经网络的时间注意力机制(TAM),通过赋予时间序列特征向量不同的权重来描述情感特征的贡献度。然后,针对多模态融合,在语义空间进行了逐语义维度的细粒度特征融合。其次,为了有效学习各个模态所含情感语义的差异性信息,提出了一种基于模态间特征向量相似度的自监督单模态标签自动生成策略(ULAG)。通过在CMU-MOSI,CMU-MOSEI, CH-SIMS 3个数据集上的大量实验结果证实,提出的TAM-ULAG模型具有很强的竞争力:在分类指标(Acc_(2),F_(1))和回归指标(MAE, Corr)上与基准模型的指标相比均有所提升;对于二分类识别准确率,在CMUMOSI和CMU-MOSEI数据集上分别为87.2%和85.8%,而在CH-SIMS数据集上达到81.47%。这些研究结果表明,同时学习多模态间的情感语义一致性信息和各模态情感语义的差异性信息,有助于提高自监督多模态情感识别方法的性能。

关键词：多模态情感识别自监督标签生成多任务学习时间注意力机制多模态融合

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