检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

汉语历史演变的概念显著性动因

东岳论丛 2024年第7期45卷 169-175,192页

作者：冯赫李诺然山东大学文学院山东济南250100

概念显著性源于人的基本认知能力,与语言结构和语言演变有自然的关联。汉语的量度标记、副词性的“多(么)”、指物名词“东西”的形成等,都与概念显著性动因有关。由概念显著性支配的词汇、语法变化,在汉语历时演变过程中呈现出一定程... 详细信息

概念显著性源于人的基本认知能力,与语言结构和语言演变有自然的关联。汉语的量度标记、副词性的“多(么)”、指物名词“东西”的形成等,都与概念显著性动因有关。由概念显著性支配的词汇、语法变化,在汉语历时演变过程中呈现出一定程度的规律性和普遍性,不是单纯的形式省缩或省略现象。

关键词：变化动因概念显著性词汇与语法历时演变

同方期刊数据库

Hippo信号通路及其相关miRNA在AD与PD中潜在作用机制研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

生物化学与生物物理进展 2024年

作者：刘醒然张蒙寇现娟广西医科大学体育与健康学院运动训练监控湖北省重点实验室武汉体育学院运动医学院

以阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease，AD）和帕金森病（Parkinson’s diseases，PD）为代表的神经退行性疾病主要特征是神经元进行性的不可逆丢失，导致不同程度的病理变化和认知功能的丧失，目前仍无有效的治疗方法。随着全球老龄... 详细信息

以阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease，AD）和帕金森病（Parkinson’s diseases，PD）为代表的神经退行性疾病主要特征是神经元进行性的不可逆丢失，导致不同程度的病理变化和认知功能的丧失，目前仍无有效的治疗方法。随着全球老龄化问题的加重，神经退行性疾病的患病人数正在快速上升，已发展成为严重的全球公共卫生事件，迫切需要开发有效的治疗手段。Hippo信号通路是一种高度进化保守的途径，在细胞增殖、分化、发育以及凋亡等生物过程中发挥重要作用，并与miRNA互相作用产生广泛的生物效应，在多种疾病的发生中互相串扰。但在神经退行性疾病中对Hippo信号通路与miRNA的探讨相对缺乏。本文通过梳理Hippo信号通路以及相关miRNA在AD与PD中的作用机制，探讨其内在联系，以期拓展神经退行性疾病的治疗视野，为神经退行性疾病的防治提供新的思路和视角。

关键词：衰老神经退行性疾病 Hippo信号通路 MST1 YAP

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

共享经济助推共同富裕的逻辑、机制与路径

云南师范大学学报（哲学社会科学版） 2024年第3期56卷 77-85页

作者：钟昌标施君然云南财经大学经济学院云南昆明650000

作为数字时代催生的新经济业态,共享经济的核心形态是所有权与使用权分离,其倡导集约利用、共享发展、遵从以人为本和可持续发展的核心思想。强调供给侧与需求侧的精准匹配,促进生产服务和消费使用的深度融合,实现效率与公平的高效发展... 详细信息

作为数字时代催生的新经济业态,共享经济的核心形态是所有权与使用权分离,其倡导集约利用、共享发展、遵从以人为本和可持续发展的核心思想。强调供给侧与需求侧的精准匹配,促进生产服务和消费使用的深度融合,实现效率与公平的高效发展。与传统业态相比,共享经济通过共享数据生产资料,有效改变生产关系、调整分配关系,强调机会公平和结果公平,共享经济正在成为推动共同富裕的重要力量。立足于新发展阶段,为充分释放共享经济扩大内需的潜力,应立足于共享经济的时代特征与内在本质,营造共享经济的有效发展环境,优化平台生态,保障用户权益;引导数字经济与实体经济深度融合,以技术创新激活经济新发展点、促进全行业高质量发展;健全数字化公共服务机制,缩小社会差距、实现共同富裕。

关键词：共享经济共同富裕资源配置数字时代逻辑机制

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

人工智能时代思想政治教育的空间逻辑

思想理论教育 2024年第2期 86-92页

作者：张哲张裕然兰州大学马克思主义学院甘肃兰州730000

思想政治教育与空间须臾不可分离。相比以往,人工智能时代的思想政治教育空间,镶嵌在一个更为复杂的技术、政治、经济、文化网络之中。人工智能不仅创设并呈现出更为丰富而复杂的空间,而且对思想政治教育空间形塑的影响力越来越深刻。... 详细信息

思想政治教育与空间须臾不可分离。相比以往,人工智能时代的思想政治教育空间,镶嵌在一个更为复杂的技术、政治、经济、文化网络之中。人工智能不仅创设并呈现出更为丰富而复杂的空间,而且对思想政治教育空间形塑的影响力越来越深刻。人工智能改变着思想政治教育的物理空间、精神空间与实践空间。人工智能时代思想政治教育空间的生产,是借助于先进的智能技术手段,把道理学理哲理之思想政治教育的“产品”生产得更好、运输得更好,以更好满足受教育者的“思想消费”与?“精神需求”。人工智能时代思想政治教育空间的生产需要做好转变空间思维、优化空间设计、深化空间交往等工作。

关键词：人工智能思想政治教育空间

互联网工作搜寻对非正式工作搜寻的替代效应研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

经济理论与经济管理 2024年第6期44卷 107-124页

作者：刘小鲁雷昊然中国人民大学经济学院 100872 中国人民大学企业与组织研究中心 100872

本文基于中国综合社会调查和中国流动人口动态监测调查数据,研究了互联网使用对求职者工作搜寻渠道选择的影响。研究发现,互联网使用总体上促成了网络渠道对熟人推荐这一非正式渠道的替代,但后者仍是更为主要的工作搜寻方式。进一步的... 详细信息

本文基于中国综合社会调查和中国流动人口动态监测调查数据,研究了互联网使用对求职者工作搜寻渠道选择的影响。研究发现,互联网使用总体上促成了网络渠道对熟人推荐这一非正式渠道的替代,但后者仍是更为主要的工作搜寻方式。进一步的分析表明,这种替代效应的存在与有限性来源于两方面。一方面,互联网渠道在工薪水平等职位基本信息维度上更具优势,通过网络渠道获取的工作,其小时工资显著高于非正式渠道。另一方面,网络渠道无法有效解决求职者能力信息及岗位深层次信息的信息不对称问题。所以,只有拥有高学历这一强能力信号的求职者更倾向于利用网络渠道取代非正式渠道;相比于非正式渠道,通过网络渠道获得工作的求职者会有更强烈的换工作意愿,反映出相对更差的搜寻匹配效果。

关键词：工作搜寻信息不对称互联网使用非正式渠道网络渠道

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电控可重构极化调控超表面研究进展

雷达学报（中英文） 2024年第3期13卷 696-713页

作者：周洪澄余潇然王豫严仲明西南交通大学电气工程学院成都611756

作为一种由众多亚波长单元周期性或非周期性排列构成的二维人工结构,超表面展示了其在电磁波极化调控领域的卓越能力,开辟了电磁波调控的新途径。电控可重构极化调控超表面,可通过电信号实时调整其结构或材料特性进而动态地调控电磁波... 详细信息

作为一种由众多亚波长单元周期性或非周期性排列构成的二维人工结构,超表面展示了其在电磁波极化调控领域的卓越能力,开辟了电磁波调控的新途径。电控可重构极化调控超表面,可通过电信号实时调整其结构或材料特性进而动态地调控电磁波的极化状态,因而受到广泛研究关注。该文全面综述了电控可重构极化调控超表面的发展历程,详细探讨了微波段具备不同传输特性的电控可重构极化调控超表面的技术进展,并对电控可重构极化调控超表面技术的未来发展进行了深入的探讨和展望。

关键词：超表面电磁波极化调控电控可重构

同方期刊数据库

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于频域的车辆轨迹跟踪稳定性控制研究

基于频域的车辆轨迹跟踪稳定性控制研究

作者：张凯然吉林大学

学位级别：硕士

自动驾驶是备受关注的研究热点,车辆的安全性和高效性是自动驾驶系统的不竭追求。轮胎力的饱和非线性特征,造成车辆稳定控制系统的控制输入受限,引发了车辆在安全性和高效性两方面的矛盾。在高车速、急转弯等驾驶工况下的车辆有发生侧... 详细信息

自动驾驶是备受关注的研究热点,车辆的安全性和高效性是自动驾驶系统的不竭追求。轮胎力的饱和非线性特征,造成车辆稳定控制系统的控制输入受限,引发了车辆在安全性和高效性两方面的矛盾。在高车速、急转弯等驾驶工况下的车辆有发生侧滑的风险,如若叠加冰雪天气、湿滑路面等恶劣路况条件,为保证安全更需要驾驶者谨慎控制车速。此种现象反映了车辆运动状态会受到驱动能力的影响。从频域角度来看,不同的驾驶任务对应于不同频率集的参考信号,对超出车辆驱动能力范围的高频参考信号响应不力是造成车辆轨迹跟踪失稳的主要原因。准确衡量车辆的驱动能力,界定安全合理的行车速度,是自动驾驶过程中非常重要的问题。本文以自动驾驶车辆为研究对象,考虑由轮胎力的饱和非线性特征造成的控制输入受约束情况,从频域角度对自动驾驶车辆路径跟踪系统信号响应能力进行分析与评估,同时定义性能指标对控制器参数展开协同优化,并在全工况全路况条件下规划车辆满足高效性和安全性约束的极限速度。全文主要研究内容如下:(1)车辆动力学模型建立及路径跟踪系统逆模型的建立。针对行车过程中轮胎力受饱和约束情况,解析车辆动力学模型,使其满足后续分析的要求;推导车辆的路径跟踪逆模型,将待跟踪的路径信号映射为车辆运动状态,并验证逆模型的准确性。(2)分析包含非线性轮胎力的路径跟踪闭环系统的频率响应。使用多项式描述具有饱和特征的轮胎力。设计了不依赖侧向速度传感器的四轮转向PI控制器用于实现路径跟踪系统闭环。给出完整的路径跟踪闭环系统的解析动力学表达式。将路径视作相对于车速的频率信号,基于谐波试探法推导该非线性系统的广义频率响应函数。可以观察到不同速度下实际路径相对于参考路径的幅值衰减情况,相较于线性系统提高了38%的有效计算范围。定义了全速域内路径跟踪系统的带宽,基于梯度下降法对控制器参数展开协同优化,经仿真验证,相较于线性系统提高了70%左右的路径跟踪精度。(3)极限速度规划。研判不同路况、工况条件下轮胎的稳定边界。通过构建含有表征车辆动力学特性参数、载荷转移以及驱动方式的解析模型,将轮胎侧向稳定域映射至稳态转向极限速度域。并通过准稳态方法推导了在轮胎联合稳定域约束下全路段动态极限速度。给出了在连续和离散两种路径信息下的极限速度计算方法。(4)仿真实验验证。搭建MATLAB/Simulink-Car Sim联合仿真平台,设计横纵向一体的模型预测控制轨迹跟踪控制器,以规划的极限车速进行轨迹跟踪实验。经过试验验证,所规划的考虑轮胎力输入受限的极限速度能够保证车辆在全工况、全路况下运行的安全性和高效性。

关键词：车辆轨迹跟踪非线性频域分析输入受限极限速度规划模型预测控制

砂土地基中钻进比对螺旋桩安装性能和抗拔承载性能的影响

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

岩土力学 2024年第6期45卷 1778-1788页

作者：颜然孔纲强于江华河海大学土木与交通学院江苏南京210024 河海大学岩土力学与堤坝工程教育部重点实验室江苏南京210024

螺旋桩在输电线路杆塔和光伏支架等工程基础中获得了推广应用,然而沉桩速率对螺旋桩沉桩效应和承载力特性的影响机制尚不明确。通过开展砂土地基中螺旋桩沉桩与抗拔承载性能模型试验,分析了螺旋桩钻进比与扭矩、下压力之间的关系,建立... 详细信息

螺旋桩在输电线路杆塔和光伏支架等工程基础中获得了推广应用,然而沉桩速率对螺旋桩沉桩效应和承载力特性的影响机制尚不明确。通过开展砂土地基中螺旋桩沉桩与抗拔承载性能模型试验,分析了螺旋桩钻进比与扭矩、下压力之间的关系,建立了考虑承载力-扭矩-下压力相互影响的极限抗拔承载性能相关系数K'_(t)的计算方法。与既有文献试验结果及理论计算方法进行了对比分析,验证了所建立的计算方法的可靠性。研究结果表明:钻进比与螺旋桩的沉桩扭矩和下压力呈线性关系,钻进比对沉桩扭矩的影响幅度大于下压力;降低沉桩过程中钻进比可有效提高螺旋桩的抗拔承载力,钻进比为0.6工况下的抗拔极限承载力可达到钻进比为2工况下的2.9倍;所建立的砂土地基螺旋桩抗拔极限承载力-扭矩-下压力相关系数计算方法,计算误差小于30%,具有较好的准确性和适用性。

关键词：螺旋桩沉桩扭矩下压力钻进比抗拔极限承载力

基于深度神经网络的远程监督关系抽取方法研究及应用

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度神经网络的远程监督关系抽取方法研究及应用

作者：朱继然山东师范大学

学位级别：硕士

在互联网时代,数据资源的急剧膨胀和计算力的显著提升推动了深度学习在自然语言处理领域的迅猛发展。基于深度学习的关系抽取方法能够自动学习语义特征和关系模式,极大地推动了相关领域的进展。但深度学习模型依赖大量训练数据,而手工... 详细信息

在互联网时代,数据资源的急剧膨胀和计算力的显著提升推动了深度学习在自然语言处理领域的迅猛发展。基于深度学习的关系抽取方法能够自动学习语义特征和关系模式,极大地推动了相关领域的进展。但深度学习模型依赖大量训练数据,而手工标注这些数据费时费力。因此,远程监督方法应运而生。尽管这种方法可以自动产生大规模的训练集,但它构造的数据集中会存在错误标记和知识库不完备导致关系缺失等问题。利用新型语言模型优化编码层可在一定程度上减轻错误标记问题。最近的研究提出了一种“先关系,后实体”的两阶段管道模型,有效缓解了缺失关系问题,但这种方法未能有效利用实体识别与关系抽取之间的的内在联系和依赖关系。此外,随着生物医学文献的不断增长,如何利用远程监督方法自动从生物医学文本中提取关系,并应用于实际研究中,也是当前的研究热点之一。针对上述存在的问题与挑战,本文对基于深度神经网络的远程监督关系抽取方法进行了系统的研究并将其应用到生物医学领域。主要研究内容包括以下几点:(1)为了能够高效提取到实体之间的关系,更好地表达文本中的语义特征,降低因远程监督假设性过强而被错误标注的样本噪声,本文充分考虑句子中实体所处的位置和全句的语义信息,提出了一种基于BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的融合多种句子特征的远程监督关系抽取方法。首先,模型对实体进行位置标记。其次,模型使用BERT作为句子编码器,组合句子的全局位置信息与标记两个实体的起始或结束的位置信息作为句子表示。然后,模型使用三种包编码方法聚合包内的句子向量表示作为包的向量特征。最后,模型以包为级别进行关系分类。实验结果表明,本文提出的方法性能明显优于所有对比模型,证明了本文方法对于远程监督关系抽取任务的有效性。此外,本文还探讨了不同包编码和句子编码方式组合对模型性能的影响,以寻求最佳效果。(2)为了降低远程监督方式构建的数据集中含有大量的负样本问题,有效利用实体识别与关系抽取两个子任务的内在联系,同时减少冗余三元组的抽取,本文提出了一种基于BERT的融合关系特征的联合关系抽取方法。模型首先提取句子中可能存在的关系,然后对这些关系进行实体提取。在实体提取模块中,输入的句子向量经过消息传递机制融合了关系信息特征,使得模型能够更加准确地选择与当前关系相关性较高的实体,从而减少语义无关实体的抽取,缓解了冗余抽取问题。实验结果表明,在两个存在假阴性问题的远程监督数据集上,本文模型始终优于其他比较模型,并且在NYT10-HRL数据集上取得了较优的结果。(3)本文基于以上两种研究内容设计实现了一个生物医学实体关系抽取原型系统。系统主要包括用户交互模块、数据获取模块以及数据处理模块等核心功能模块,通过这些模块的协同工作,能够有效地从远程监督生物医学数据集中提取出有价值的实体关系信息,缓解远程监督数据集不完善不完备问题。

关键词：远程监督关系抽取深度神经网络 BERT 注意力机制