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基于用户行为时序感知的音乐推荐系统设计与实现

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基于用户行为时序感知的音乐推荐系统设计与实现

作者：索丙妍北京邮电大学

学位级别：硕士

面向景区的eVTOL接受度研究 ——基于TPB-TAM与潜在类别模型

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面向景区的eVTOL接受度研究 ——基于TPB-TAM与潜在类别模型

作者：索艺宁中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

电动垂直起降飞行器(Electric Vertical Take-off and Landing,eVTOL)的面世让人们看到了先进空中交通(Advanced Air Mobility,AAM)实现的可能,为发展低空经济带来机遇与挑战。由于eVTOL尚未大规模商业化运营,现有数据量较少,不足以覆... 详细信息

电动垂直起降飞行器(Electric Vertical Take-off and Landing,eVTOL)的面世让人们看到了先进空中交通(Advanced Air Mobility,AAM)实现的可能,为发展低空经济带来机遇与挑战。由于eVTOL尚未大规模商业化运营,现有数据量较少,不足以覆盖各类交通运输场景,因此有必要探究eVTOL这一新型载具的早期应用场景与运营模式。目前国内外针对eVTOL应用的研究大多集中在大都市地区通勤场景下,且多为定性研究,鲜少有研究者定量分析eVTOL在旅游业中的作用。本文选取山地类型的景区为研究区域,探究游客对eVTOL服务的技术接受度,并预测eVTOL服务在景区的市场占有率。景区场景下人们的交通行为特征与通勤场景有较大差距,本文在综合考虑研究区域特点和载具特性的情况下通过引入环境意识潜变量,噪声和振动感等交通方式舒适感属性设计调查实验,并在莫干山景区实地调研取得450份有效样本数据。基于样本数据,将环境意识变量集成到TPB-TAM框架中,建立先进空中交通-旅游接受度模型,并就提出的假设进行了验证;同时基于采集到的数据构建离散选择模型,定量分析了用户的选择偏好与eVTOL服务的市场占有率。基于结构方程模型定量分析了影响游客使用eVTOL服务意愿的因素,游客的主观规范、感知行为控制、享乐动机和感知有用性、感知安全性、环境意识、个人创新性均不同程度显著影响游客的AAM服务使用意愿。基于潜在类别模型(Latent Class Model,LCM)对游客群体进行了潜在类别的划分,游客可被分为Class1(无感型)、Class2(保守型)、Class3(稳健型)、Class4(积极型)四种类型,其潜在类别概率分布为17.11%、24.00%、39.11%和19.78%,其中Class1人群非常排斥在景区使用eVTOL服务,Class4人群对eVTOL服务的接受度较高,达到50%,分析了各类群体的个人属性和以往的旅游习惯特征得到用户画像;根据敏感性分析发现虽然景区公交目前占据旅游场景交通市场主导地位,但是当eVTOL的定价在270元以下时,能够达到自身最大的市场占有率,在27%以上,当eVTOL单次乘坐费用增长至400元时,eVTOL的市场占有率依然能够维持在21%以上,一旦超过400元后占有率将急剧下跌,同时乘坐时间和噪声属性变化也显著影响eVTOL的市场占有率。本文以莫干山景区场景为例,设计了全面细致,考虑了环境意识与交通方式舒适性属性的调查实验,通过结构方程模型和离散选择模型组合研究阐明了影响游客使用eVTOL的心理因素,为景区eVTOL服务提供了定价参考,并为运营模式提出建议,基于景区场景为低空飞行产业运营提供了实证研究案例,拓展了其应用场景,也可以为AAM领域其他应用场景的研究提供参考。

关键词：先进空中交通电动垂直起降飞行器结构方程模型潜在类别模型旅游场景

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乙肝后肝硬化危险因素分析及预测模型建立

乙肝后肝硬化危险因素分析及预测模型建立

作者：索小涛黑龙江中医药大学

学位级别：硕士

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弧传递地图及其亏格分布

弧传递地图及其亏格分布

作者：索浩海烟台大学

学位级别：硕士

地图理论,又叫图嵌入理论、拓扑图论,它与代数、群论、组合学、计算机等联系紧密,是现代数学的重要组成部分.地图即一个图在一个曲面上的嵌入,这个图就叫做该地图的基图,这个曲面就叫该地图的支撑曲面.地图论的目标即是探索不同的图嵌... 详细信息

地图理论,又叫图嵌入理论、拓扑图论,它与代数、群论、组合学、计算机等联系紧密,是现代数学的重要组成部分.地图即一个图在一个曲面上的嵌入,这个图就叫做该地图的基图,这个曲面就叫该地图的支撑曲面.地图论的目标即是探索不同的图嵌入到不同亏格曲面上的问题.利用群论研究地图的方法,可以更方便地刻画地图的各种对称性.在代数图论里,每个图都有一个相对应的自同构群,为了研究地图的各种对称性,我们需要研究地图的自同构群作用在图的点、边、弧等上面的传递性.其中弧传递地图的研究是拓扑图论和曲面理论的重要课题,主要集中在旗正则地图和手性传递地图.许多特殊的简单图类的旗正则地图和手性传递地图得到了刻画.旋转地图是一种弧传递地图,使得对于它的每个面和顶点,均存在一个自同构能够轮换其关联的所有边.对称群是一类重要的置换群,任何群都同构于某个对称群的子群,故研究对称群构造的地图具有重要意义.为了对地图进行完全的分类,我们需要对对称群的生成元进行准确的刻画.具体地,本文首先证明了Ito提出的一个置换群问题:一个素数级非可解传递置换群如果包含一个奇置换,则为对称群.利用这个结论,我们可以对对称群的生成元进行细致的讨论.关于旋转地图的性质,我们首先给出了旋转地图为旗正则地图的充分必要条件,利用旗正则地图的性质我们进一步给出了两个旋转地图同构的充分必要条件.最后,结合我们对对称群的研究结果和旋转地图的性质,我们对对称群S上p度旋转地图进行了完整的分类和计数,并给出了素数p较小时地图的个数和一些具体性质.在过去几十年中,弧传递地图的分类主要侧重于地图本身的性质,例如局部对称性或亏格大小等,与群相关的研究主要集中在确定一个群是否能够生成某个地图.本文中,我们首次提出了对特定群生成的一类特殊地图进行完全计数的方法,这对地图的分类工作具有重要意义.

关键词：弧传递地图旋转地图旗正则地图手性地图对称群

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月基低频射电天线设计与实验

月基低频射电天线设计与实验

作者：索南本西藏大学

学位级别：硕士

上游空间信息融合对随机森林模型预报长三角日尺度臭氧污染的性能提升研究

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环境科学学报 2024年

作者：莫健彬袁自冰华南理工大学环境与能源学院

我国大气臭氧污染呈加剧态势，准确的臭氧污染预报是开展应急防控以降低其污染水平的前提条件.机器学习模型具有计算效率高、操作简单等优点，在臭氧污染预报中的应用日趋广泛.臭氧污染水平除了取决于本地光化学反应生成外，也与区域传... 详细信息

我国大气臭氧污染呈加剧态势，准确的臭氧污染预报是开展应急防控以降低其污染水平的前提条件.机器学习模型具有计算效率高、操作简单等优点，在臭氧污染预报中的应用日趋广泛.臭氧污染水平除了取决于本地光化学反应生成外，也与区域传输密切相关.然而，现有基于机器学习的臭氧日最大8 h滑动平均(MDA8)预报并未通过考虑空间信息以体现臭氧区域传输的影响，或在融合空间信息时只考虑了目标站点同一聚类监测站点，不能全面反映区域传输对臭氧浓度的重要作用，导致模型预报臭氧MDA8和污染事件的准确率都较低.鉴于此，本研究开发了一种融合上游空间信息的随机森林算法，该算法能从大范围臭氧监测站点中提取与预报目标站点相关的臭氧上游空间信息，提取后的上游空间信息包含丰富的臭氧急剧变化信号，从而提高随机森林模型对臭氧MDA8的预报精度和对臭氧污染事件的预报准确率.将融合上游空间信息的随机森林模型(L-RF)应用于长三角地区163个空气质量监测站点，选取位于南京、上海和杭州的6个站点为目标站点，其余站点为目标站点提供空间信息.结果表明，与未融合空间信息模型(RF)相比，L-RF对臭氧MDA8的预报性能有了显著提升，决定系数R2从0.67提升到0.80，平均绝对误差MAE从20.95降低到16.19.L-RF能准确预报MDA8急剧上升的趋势且峰值浓度与实测值最为接近，其预报臭氧污染事件的准确率最高可达84%，远大于RF的40%；预报臭氧骤升骤降事件的准确率可达52%，远大于RF的18%.L-RF特征变量重要性分析表明上游空间信息融合是臭氧污染预报性能提升的关键原因.

关键词：随机森林空间信息臭氧MDA8预报臭氧污染事件

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多学科交叉赋能专病科普的路径探索

中国传媒科技 2024年第7期 116-119页

作者：邹海刘洋莫少波宋宏伟复旦大学附属肿瘤医院重症监护室上海200032 复旦大学上海医学院肿瘤学系上海200032 中国医学科学院北京协和医院《协和医学杂志》编辑部北京100730 复旦大学附属肿瘤医院大肠外科上海200032 上海市中医医院急诊科上海200032

【目的】多学科交叉在医学实践中是一种实用而有效的发展模式,由临床医学中诞生,也越来越广泛地应用于医学科普之中。【方法】在专病科普领域中,多学科交叉因大众与日俱增的健康知识需求,逐渐被树立为突破传统科普形式的新要求,也在提... 详细信息

【目的】多学科交叉在医学实践中是一种实用而有效的发展模式,由临床医学中诞生,也越来越广泛地应用于医学科普之中。【方法】在专病科普领域中,多学科交叉因大众与日俱增的健康知识需求,逐渐被树立为突破传统科普形式的新要求,也在提高科普信息质量,提升传播效能,实现精准科普等方面体现出了充分的优势。【结果/结论】本文通过多学科交叉在组建科普团队,由病例衔接学科,创新传播渠道等系列专病科普路径中的探索与实践,提出为多学科交叉赋能专病科普的新思路,为专病科普的不断发展提供框架构想。

关键词：多学科交叉专病科普医学科普科普传播

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选煤厂巡检机器人及齿轮诊断关键技术研究

选煤厂巡检机器人及齿轮诊断关键技术研究

作者：索会恒南昌航空大学

学位级别：硕士

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基于预训练模型的实体关系联合抽取模型研究

基于预训练模型的实体关系联合抽取模型研究

作者：索佳锋长春工业大学

学位级别：硕士

当今社会,随着数字化、智能化的发展,数据已经成为企业和政府重要的资源。但是,庞大且复杂的数据量使得人类难以直接从中提取出有意义的信息。因此,关系抽取作为一种自动化的信息技术工具受到了越来越多的关注。关系抽取对于知识图谱的... 详细信息

当今社会,随着数字化、智能化的发展,数据已经成为企业和政府重要的资源。但是,庞大且复杂的数据量使得人类难以直接从中提取出有意义的信息。因此,关系抽取作为一种自动化的信息技术工具受到了越来越多的关注。关系抽取对于知识图谱的构建、自然语言理解以及人工智能领域的持续发展具有重要的意义。本文针对联合实体关系抽取进行研究,主要解决关系抽取任务中出现的实体嵌套、关系重叠以及误差累积问题。为了解决上述问题,本文提出了两种改进的联合抽取模型。并基于这两个模型进一步设计并实现了一个针对中文农业知识的实体关系抽取系统。本文主要工作包括以下三个部分:首先,为了解决关系抽取中的实体嵌套问题,本文在传统片段标注方法的基础上结合了指针标注,采用“遍历枚举+分组映射”的方式进行标注,在此基础上设计了针对英文数据集的实体关系抽取模型:基于部分片段多头选择的实体关系抽取模型(RPE)。RPE主要分为两个主要部分:片段抽取方法和多头选择机制。片段抽取方法主要是利用动态滑动窗口的机制,通过改变窗口长度来逐个遍历文本中词元向量,然后将语义向量由词元级向量转化为片段级向量的形式;在此基础上又提出了三种不同的片段映射策略,按照不同的映射规则将抽取的片段分组并映射到一维列表中,然后将具有相同特征的片段提取出来组合在一起。为了进一步解决关系重叠问题,在解码层中设计了一种多头选择机制。该机制的主要思想是通过枚举的方式抽取出实体对中可能存在的所有关系,并采用单步解码的方式生成三元组。在对RPE模型在数据集上进行实际评估后,发现RPE模型在同等实验条件下表现优于其他基线模型,然而,在实验过程中发现仍存在两个突出问题。首先是RPE模型数据运算的时间复杂度较高,导致推理速度相对较慢。其次,由于在抽取实体的过程中,无法准确地确定实体的类型,这会导致在抽取实体关系三元组时产生错误,造成误差累积。为了解决上述两个问题,针对第三章介绍的RPE模型结构重新进行了设计,提出了一种改进的实体关系抽取模型:基于实体分类及多头选择的实体关系抽取模型(REM)。首先在保持第三章中提到的三种映射策略不变的基础上,重新对片段标记方法进行了改进,主要思路是以矩阵正对角线为界限,删除对角线下方的下三角矩阵。这样做旨在排除实体关系三元组中主体出现在客体之后的无意义片段。此外,为了进一步提升实体关系抽取效果,在第四章设计了一种实体分类方法,主要作为一种用来辅助训练的片段类型分类任务,在抽取实体的同时隐式融合片段类型信息以进行多任务学习,以此构建一个“实体片段-实体类型”的二维矩阵,避免在抽取实体时造成的误差累积问题。最后,为了探究不同预训练模型对第四章所提出模型性能的影响,针对不同预训练模型进行了对比实验和消融实验,并对结果进行了综合评估。鉴于第三、四章中介绍的模型都是基于英文数据集进行训练的,为了测试模型在处理中文文本时是否能达到与英文相似的抽取效果,在第五章中针对中文文本调整了模型的词嵌入方式,并对模型结构进行了适当微调,进而设计并实现了一个专门针对中文农业知识的实体关系抽取系统。系统首先在相关网站进行数据爬取,然后对爬取到的数据进行分词、清洗、标注等操作。将处理后的数据输入系统,系统对文本进行深入分析,进而完成命名实体识别、实体分类及关系抽取任务。并使用Echarts等插件实现数据的可视化展示。结果表明,我们的系统能够有效地满足用户的基本需求。

关键词：自然语言理解关系抽取误差累积多头选择实体分类