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具有吸引作用的活性布朗粒子的团簇行为和自发速度对齐

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物理学报 2025年

作者：陈健丽李佳健艾保全华南师范大学原子亚原子结构与量子调控教育部重点实验室广东省高等学校物质结构与相互作用基础研究卓越中心物理学院

在活性布朗粒子系统中，速度的自发对齐是可实现的，但其机制及影响因素尚需进一步研究。本文主要探讨了具有吸引性相互作用的活性布朗粒子系统中的团簇行为和自发全局速度对齐现象。吸引性相互作用和自推进作用的耦合导致粒子趋向于与... 详细信息

在活性布朗粒子系统中，速度的自发对齐是可实现的，但其机制及影响因素尚需进一步研究。本文主要探讨了具有吸引性相互作用的活性布朗粒子系统中的团簇行为和自发全局速度对齐现象。吸引性相互作用和自推进作用的耦合导致粒子趋向于与周围粒子速度对齐。通过数值模拟，本文发现自推进作用与吸引性相互作用之间的竞争显著影响团簇的形成及其结构，系统中会出现网状团簇、块状团簇、粒子离散分布或形成不稳定团簇，并进而影响自发速度对齐程度。其中，块状团簇结构最有利于自发速度对齐的实现。随着自推进作用在竞争中逐渐占优，中低填充分数系统中速度对齐程度呈现增加-稳定-下降的趋势，而高填充分数系统则表现为先稳定后下降的趋势。系统形成单一块状团簇时，能够实现自发全局速度对齐。

关键词：活性布朗粒子团簇行为自发速度对齐全局速度对齐

引文网络中的角色识别及其对知识扩散的影响研究——以信息资源管理学科为例

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现代情报 2025年

作者：郑碧丽侯剑华中山大学信息管理学院

[目的/意义]识别科学论文在引文网络中的不同角色，从网络结构和规模两个维度分析其对知识扩散的作用与机制。[方法/过程]基于信息资源管理学科5本期刊2011—2015年的论文（目标文献集）及双向引用数据（目标文献的参考文献集和施引文... 详细信息

[目的/意义]识别科学论文在引文网络中的不同角色，从网络结构和规模两个维度分析其对知识扩散的作用与机制。[方法/过程]基于信息资源管理学科5本期刊2011—2015年的论文（目标文献集）及双向引用数据（目标文献的参考文献集和施引文献集），构建多层级引文网络，并通过BERT算法计算目标文献集与施引文献集、参考文献集与施引文献集论文的摘要相似度，根据相似度差异将科学论文分为传播者、触发者、中间人和局外人4种角色。[结果/结论]在引文网络中，不同论文角色对知识传播的影响差异较大。其中，传播者与中间人论文对引文网络结构和知识扩散规模影响较大。前者主要为综述型论文，在知识扩散中提供知识导航。后者多为理论或方法型的论文，为后续研究提供可溯源的知识路径。触发者论文多为理论及方法创新型的论文，激发后续的知识创新及促进科学发展。局外人论文与其参考文献及施引文献的联系较弱。

关键词：引文网络知识扩散 BERT

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黏膜免疫系统及黏膜疫苗研究的挑战

中华微生物学和免疫学杂志 2025年第1期45卷 78-83页

作者：于霞丽吴疆北京市疾病预防控制中心免疫预防所北京100013

黏膜免疫系统是机体免疫系统的重要组成部分,广泛分布于呼吸道、消化道、泌尿生殖道的黏膜组织是局部特异性免疫应答发生的主要场所。黏膜表面是与外界病原直接接触的门户,大部分病原体经黏膜感染,因此黏膜免疫是机体抵抗病原体感染的... 详细信息

黏膜免疫系统是机体免疫系统的重要组成部分,广泛分布于呼吸道、消化道、泌尿生殖道的黏膜组织是局部特异性免疫应答发生的主要场所。黏膜表面是与外界病原直接接触的门户,大部分病原体经黏膜感染,因此黏膜免疫是机体抵抗病原体感染的第一道防线。黏膜疫苗提供了在病原体感染的主要部位产生强大的保护性免疫应答的潜力,但是目前上市的黏膜疫苗非常有限。本文综述黏膜免疫系统的组成、抗原摄取以及黏膜疫苗研发面临的挑战,为预防和控制传染性疾病黏膜疫苗研究提供思路。

关键词：黏膜免疫黏膜疫苗微皱褶细胞

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科研人员知识创造节律测度方法与特征挖掘——基于精英科研人员与普通科研人员的分析

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数据分析与知识发现 2025年

作者：郑碧丽侯剑华中山大学信息管理学院

[目的]研究精英科研人员与普通科研人员的知识创造节律差异，揭示学术生涯的本质特征。 [方法]通过知识创造能力矩阵，分析19个学科领域的科研人员，关注知识来源与扩散，计算活跃期与沉寂期的节律特征。 [结果]精英科研人员的活跃期个... 详细信息

[目的]研究精英科研人员与普通科研人员的知识创造节律差异，揭示学术生涯的本质特征。 [方法]通过知识创造能力矩阵，分析19个学科领域的科研人员，关注知识来源与扩散，计算活跃期与沉寂期的节律特征。 [结果]精英科研人员的活跃期个数显著多于普通科研人员，且持续时间更长；中期进入活跃期的概率较高；发文量、引文量与合作关系与活跃期显著正相关。 [局限]研究未充分考量学科间潜在的复杂互动及不同文化背景对科研节律的影响。 [结论]知识创造能力视角揭示科研节律差异，为理解学术生涯发展及决策提供理论依据。

关键词：学术节律知识创造能力学术生涯

基于约束预测改进聚合策略的多目标并行代理优化方法

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计算机集成制造系统 2025年

作者：肖甜丽吴锋林成龙安徽工业大学管理科学与工程学院安徽工程大学经济与管理学院

针对并行计算环境下的昂贵约束多目标优化求解高耗时问题，提出了基于约束预测改进聚合策略的多目标并行代理优化方法. 该方法在预测改进函数分解的基础上构建约束预测改进聚合策略，采用最大化距离分解函数实现多点并行设计，并在并行... 详细信息

针对并行计算环境下的昂贵约束多目标优化求解高耗时问题，提出了基于约束预测改进聚合策略的多目标并行代理优化方法. 该方法在预测改进函数分解的基础上构建约束预测改进聚合策略，采用最大化距离分解函数实现多点并行设计，并在并行计算环境下实现多点仿真的同步估计。该方法一方面充分利用实际工程中丰富的计算资源，实现优化设计效率的进一步提升；另一方面，所构造的约束预测改进聚合策略仅进行一维积分运算，具有计算复杂度低的优势。测试算例及自发电缓冲背架优化结果表明：所提方法可有效提升昂贵多目标约束优化问题优化效率，进一步缩短优化设计所需计算时间；与同类方法相比，Pareto优化解具有良好的质量特性，在解的收敛性、空间分布性及多样性方面均具有一定优势。

关键词：昂贵多目标优化问题 Kriging模型约束预测改进聚合准则并行代理优化自发电缓冲背架设计

叙事何以推动人工智能治理政策的演变与重新校准：基于算法政策的文本分析(2017—2023)

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江苏行政学院学报 2025年第1期 112-120页

作者：李德国赖丽琴厦门大学公共政策研究院清华大学公共管理学院

人工智能技术快速更新迭代亟须各国建立具有适应性的治理政策体系。算法治理政策如何演进与创新以应对技术风险?围绕算法治理议题现有研究展开了理论探讨与实践经验归纳，仍缺乏对治理政策决策过程的洞察。本研究选取政策文本展开分析... 详细信息

人工智能技术快速更新迭代亟须各国建立具有适应性的治理政策体系。算法治理政策如何演进与创新以应对技术风险?围绕算法治理议题现有研究展开了理论探讨与实践经验归纳，仍缺乏对治理政策决策过程的洞察。本研究选取政策文本展开分析，通过对新闻进行人工编码识别算法治理政策叙事要素特征，并阐释叙事效应对人工智能治理政策的影响。研究发现，叙事通过刻画无辜的中性角色引发了政策反应，负面角色问题责任归属的论辩与正面角色认同推动了集中治理。叙事寓意塑造了积极乐观的技术态度，有助于推动决策过程适应动态变化并提升敏捷性。本研究认为，叙事是塑造公众舆论和影响决策者的强有力工具，人工智能治理进程中需主动感知社会叙事传递的政策需求，并设计叙事引导社会公众动态接纳新兴技术。

关键词：算法治理政策叙事政策演变政策校准文本分析

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任务复杂度对二语口语产出影响的元分析

现代外语 2025年第1期 90-102页

作者：徐锦芬冯晓丽华中科技大学

本研究采用元分析方法对任务复杂度影响二语口语产出的相关实证研究进行整合分析，检验任务复杂度的整体效应及其调节变量。结果显示：1)在二语口语任务复杂度研究中，资源指向型任务复杂度比资源消耗型受到的关注更多；2)二语口语产出... 详细信息

本研究采用元分析方法对任务复杂度影响二语口语产出的相关实证研究进行整合分析，检验任务复杂度的整体效应及其调节变量。结果显示：1)在二语口语任务复杂度研究中，资源指向型任务复杂度比资源消耗型受到的关注更多；2)二语口语产出测量指标多样，但主要关注语言形式；3)任务复杂度整体能够中等程度提升口语准确度，但对词汇复杂度、句法复杂度和流利度的效应不显著；4)资源指向型任务复杂度能够较大程度显著提升口语准确度，资源消耗型任务复杂度中等程度显著降低词汇复杂度；5)学习者任务参与条件、二语语种及其水平是影响任务复杂度效应的潜在调节因素。本研究揭示了不同任务复杂度设计在二语口语产出中的效应差异，强调根据学习者的具体语言能力和需求来调整任务复杂度的必要性，为教师精准采取合理的教学任务设计、提升英语口语产出提供了启示。

关键词：任务复杂度二语口语产出复杂度流利度准确度

基于Holt-Winters的锂离子电池容量衰退预测

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太阳能学报 2025年第1期46卷 309-318页

作者：吴伟丽卢双双李磊西安科技大学电气与控制工程学院西安710054 西安市电气设备状态监测与供电安全重点实验室西安710054

针对目前电池容量长期衰退趋势预测方法精度低、跟踪效果差的问题,提出一种基于序列分解和三次指数平滑的电池容量预测方法,实现电池容量快速下降阶段退化趋势的有效跟踪。对于具有容量回升现象的电池容量序列首先采用自适应白噪声完备... 详细信息

针对目前电池容量长期衰退趋势预测方法精度低、跟踪效果差的问题,提出一种基于序列分解和三次指数平滑的电池容量预测方法,实现电池容量快速下降阶段退化趋势的有效跟踪。对于具有容量回升现象的电池容量序列首先采用自适应白噪声完备集成经验模态分解(CEEMDAN)将其分解为波动分量和趋势分量,再对各分量分别搭建霍尔特-温特斯(HoltWinters)季节性、线性模型进行预测,最后将预测结果叠加实现容量退化趋势预测;对容量回升现象较弱的容量序列直接搭建Holt-Winters无季节性模型进行预测。采用多种不同电池退化数据集对算法性能进行验证,结果表明所提方法的鲁棒性良好且预测精度有较大提升,可为锂离子电池容量的退化趋势预测提供技术参考。

关键词：锂离子电池容量预测经验模态分解 Holt-Winters

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机器学习赋能的多维数据查询处理研究综述

计算机学报 2025年第1期48卷 100-123页

作者：马超红郝新丽孟小峰张旭康中国人民大学信息学院北京100872

多维数据的查询和处理在数据库中普遍存在。高效的多维数据查询处理,一方面依赖于精细的索引结构,例如R-tree、KD-tree等被广泛应用;另一方面,也有诸多工作探索利用硬件优势设计高效的数据布局,即研究面向扫描的数据处理策略以及构建数... 详细信息

多维数据的查询和处理在数据库中普遍存在。高效的多维数据查询处理,一方面依赖于精细的索引结构,例如R-tree、KD-tree等被广泛应用;另一方面,也有诸多工作探索利用硬件优势设计高效的数据布局,即研究面向扫描的数据处理策略以及构建数据概要,避免高代价地访问原始数据。然而,随着数字化社会的发展,网络Web服务更加普及,传感器网络无处不在,诸如网约车、电子地图等基于位置的服务愈发盛行,使得多维数据正在以前所未有的速度产生,对查询处理提出新的要求,包括更快的查询响应、更低的存储占用。近年来,机器学习包括深度学习算法不断优化,且计算机等硬件环境持续发展,为多维数据查询处理带来更多的优化契机,不仅降低查询执行时间,同时能够节省存储资源,取得显著性优势。因此,机器学习被广泛应用于构建更好的数据管理和数据分析任务解决方案。该文提出机器学习赋能的多维数据查询处理研究框架,一方面介绍机器学习模型对多维索引结构的优化和改进;另一方面,介绍机器学习对不依赖索引结构的查询处理任务的赋能研究,包括数据布局策略和数据概要研究。在总结已有研究现状的基础上,指出该领域面临的挑战和未来研究方向。

关键词：查询处理多维学习化索引数据布局数据概要机器学习

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