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利妥昔单抗治疗特发性膜性肾病的临床分析

利妥昔单抗治疗特发性膜性肾病的临床分析

作者：肖沐阳扬州大学

学位级别：硕士

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修水县不可移动文物价值分析与保护利用研究

修水县不可移动文物价值分析与保护利用研究

作者：肖富南昌大学

学位级别：硕士

不可移动文物是人类社会活动中遗留下来的重要历史遗存,是历史文化的重要物质载体,不仅具有独特价值,还有助于研究历史文脉。修水县历史悠久、底蕴深厚,不可移动文物丰富,但大多位于偏远山区,且年代久远,现存状态堪忧。又因资金有限、... 详细信息

不可移动文物是人类社会活动中遗留下来的重要历史遗存,是历史文化的重要物质载体,不仅具有独特价值,还有助于研究历史文脉。修水县历史悠久、底蕴深厚,不可移动文物丰富,但大多位于偏远山区,且年代久远,现存状态堪忧。又因资金有限、人才缺乏等问题,导致不可移动文物保护工作难以顺利进行。因此,有必要研究修水县不可移动文物的文化内涵,了解其保存现状和利用情况,进而采取具有针对性的保护和活化利用措施。本文以修水县不可移动文物为研究对象,运用田野调查法和文献分析法系统分析不可移动文物的整体价值、保护利用情况,并通过总结其存在问题,进而提出贴合修水县实际的保护利用策略。本文主体内容有以下三个部分:首先,通过史料文献梳理修水县地理区位、历史概况及文化流变等内容,结合调研资料系统分析不可移动文物年代构成、类型构成及级别构成情况,基于价值评价理论从作用领域、作用时间、作用空间维度分析修水县不可移动文物价值。其次,通过田野调查及访谈法,了解修水县不可移动文物保护及利用情况,总结出修水县不可移动文物保护面临支持资金有限、矛盾纠纷时发、缺乏专业人才、保护渠道单一及民众意识薄弱等困境,利用方面面临基础配套不够、集群效应不够、资金引进不够、活化利用不够及宣传力度不足等问题。并基于以上问题分别从保护和利用两个方面提出针对性策略。在修水县不可移动文物保护方面,提出整体性保护、原真性保护、多方协作保护原则,从制度、意识、执行及保障四个方面出发,提出既要完善顶层设计、强调总体保护,又要增强居民意识、厚植群众基础,还要推动公众参与、联结多元主体,更要健全保护机制,提高管理水平。在修水县不可移动文物利用方面,提出公益性、多样性、可持续性原则,并据此提出要合理规划文物资源、挖掘利用文物价值、创新传承文化内涵、激发文物活力以及强化服务保障等活化利用策略。

关键词：修水县不可移动文物价值保护利用

β-咔啉衍生物的设计、合成及α-葡萄糖苷酶活性研究

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β-咔啉衍生物的设计、合成及α-葡萄糖苷酶活性研究

作者：肖狄五邑大学

学位级别：硕士

数据与知识联合增强的少样本抽取式机器阅读理解方法研究

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数据与知识联合增强的少样本抽取式机器阅读理解方法研究

作者：肖桥重庆交通大学

学位级别：硕士

抽取式机器阅读理解任务作为自然语言处理领域重要的基础性任务之一,其可充当文本-表格混合问答、表格SQL问答的子任务,又可单独应用至搜索引擎、智能客服、桥梁智能管养等多个领域,有效提升其数字化、智能化水平。随着深度学习和预训... 详细信息

抽取式机器阅读理解任务作为自然语言处理领域重要的基础性任务之一,其可充当文本-表格混合问答、表格SQL问答的子任务,又可单独应用至搜索引擎、智能客服、桥梁智能管养等多个领域,有效提升其数字化、智能化水平。随着深度学习和预训练技术的成熟与发展,通过“预训练+微调”范式,预训练语言模型极大促进了抽取式机器阅读理解任务研究的进步,其在部分数据集上性能已然超过了人类水平。然而,预训练语言模型在微调过程中需要使用大规模人工标注的高质量数据,其会耗费大量的人力、物力和财力资源,部分特定领域(医疗、法律等)甚至需要聘请领域专家来进行人工标注,非常繁琐和复杂。对此,开展少样本场景下的抽取式机器阅读理解任务研究,将有效扩大该任务的应用范围,促进传统领域应用向数字化、智能化转型升级,具有显著的研究意义。鉴于当前少样本场景下抽取式机器阅读理解任务研究仍处于起步阶段,少样本抽取式机器阅读理解任务性能仍有待提升,本文提出了数据与知识联合增强的少样本抽取式机器阅读理解方法,并开展了如下研究:(1)以八个少样本抽取式机器阅读理解数据集为研究对象,通过统计和实验手段详细分析了各组成部分的数据特性与当前少样本抽取式机器阅读理解模型的答案定位和知识掌握能力。从特性分析结果可知,不同数据集的子词数量、答案位置等属性各不相同,且包含实体较多,文本理解与任务适应难度较高;从实验分析结果可知,现有少样本抽取式机器阅读理解模型具备一定的答案模糊定位能力,但知识掌握水平较低,字面匹配现象广泛存在。(2)针对预训练和微调阶段存在的任务适应困难这一问题,提出了命名实体-名词短语意识的片段选择伪数据构造策略,通过生成的伪训练数据对模型进行进阶训练。同时,针对现有模型在答案抽取时存在的模糊定位现象,提出了融合答案边界信息的对比学习方法。实验结果表明,所提进阶训练和对比学习方法有效降低了现有模型在预训练和微调阶段的任务差异,且提高了答案定位精准度,在多数少样本抽取式机器阅读理解数据集上取得了优异性能。(3)针对现有模型在答案抽取时存在的字面匹配现象,提出了面向问题理解的知识增强多任务学习方法,在不引入任务差异的前提下为模型注入了大量知识。同时,对所提命名实体-名词短语意识的片段选择伪数据构造策略在数据构造格式和任务类型组成上进行改进,进一步缩小了预训练和微调阶段的任务差异,大大降低了微调任务适应难度。从实验结果可知,所提数据与知识联合增强的少样本抽取式机器阅读理解方法极大提升了现有模型的答案精准定位能力,在所选八个少样本抽取式机器阅读理解数据集上均取得了最佳性能。综上所述,本文面向少样本抽取式机器阅读理解任务,基于数据集的统计和实验分析,分别提出了伪数据增强的进阶训练方法、融合答案边界信息的对比学习方法和面向问题理解的知识增强多任务学习方法,极大提升了现有少样本抽取式机器阅读理解任务性能,在促进任务研究和扩大应用范围的同时,也可为自然语言处理领域其他少样本任务提供方法参考。

关键词：机器阅读理解少样本数据增强知识增强

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桥墩复合材料夹芯板防撞装置性能研究

桥墩复合材料夹芯板防撞装置性能研究

作者：肖葱重庆交通大学

学位级别：硕士

船桥碰撞事故时常发生,这类交通事故严重威胁着人员、船舶和桥梁的安全,鉴于对桥墩设置有效的防护设施可以减轻事故的损失,本文从桥梁防船撞的角度出发,提出并设计了三种不同的复合材料夹芯板防撞装置,并利用非线性有限元模拟软件ANSYS/... 详细信息

船桥碰撞事故时常发生,这类交通事故严重威胁着人员、船舶和桥梁的安全,鉴于对桥墩设置有效的防护设施可以减轻事故的损失,本文从桥梁防船撞的角度出发,提出并设计了三种不同的复合材料夹芯板防撞装置,并利用非线性有限元模拟软件ANSYS/LS-DYNA,对船舶与桥梁间的碰撞动态过程,以及船舶、防撞系统与桥梁三者间的相互作用进行了深入的仿真分析,通过对碰撞力、能量转换效率以及桥墩顶端位移的综合考察,探究了本文设计的防撞装置的防撞效能,并对其性能进行综合比较分析。本文主要研究成果与结论概述如下:(1)整理了国内外的重大船撞桥事故,总结了国内外碰撞问题研究以及防船撞措施的现状,明确研究的重要性和必要性。(2)归纳总结了船桥碰撞中Minorsky、Woisin等经典理论及撞击力经验公式,并从中探讨分析船桥碰撞过程中的主要影响因素,即船舶质量、船舶速度以及船舶撞击角度,对本文后续有限元分析提供参数依据。(3)建立船桥碰撞的有限元模型,并开展船舶和刚性墙的碰撞模拟研究,验证了船舶模型的合理性和准确性。考虑船舶质量、船舶速度以及船舶撞击角度的影响,进行船与桥墩的碰撞仿真,分析碰撞过程中桥梁与船舶的受损情况,以及碰撞力、墩顶位移、能量等随时间变化情况。结果表明船舶在较大速度和较大质量时撞击桥墩产生的水平撞击力峰值以及墩顶水平位移峰值过大,不利于桥梁的安稳,为了减轻桥墩和船舶的受损,需考虑对桥墩安装防护设施。(4)设计了三款基于复合材料夹芯板的防撞结构方案:一种是聚氨酯泡沫夹芯钢板空心柱体结构,另外两种分别是泡沫铝夹芯板的空心和半空心柱体结构。通过对三种防撞结构进行有限元碰撞模拟分析,评估并比较它们的防撞效果,将比选出的防撞效果最佳的泡沫铝夹芯板半空心柱体结构作为该桥梁防撞设施的主要结构形式。(5)对泡沫铝夹芯板半空心柱体防撞设施进行防撞性能参数研究,船舶分别在不同速度、吨位及碰撞角度下撞击带有该防撞设施的桥墩,根据撞击模拟结果,从桥梁受力及变形等方面评估该防撞设施的有效性。根据有限元结果分析得出:在2m/s、3m/s、5m/s、8m/s船舶速度下,该防撞设施对船舶受到最大撞击力降低比例分别为43.0%、36.5%、40.1%、45.1%,对桥墩墩顶位移峰值降低比例分别为50.5%、41.5%、35.4%、29.3%。在500t、1000t、2000t、3000t船舶吨位下,该防撞设施对船舶受到最大撞击力降低比例分别为34.2%、36.5%、41.1%、39.8%,对桥墩墩顶位移峰值降低比例分别为34.5%、41.5%、45.8%、49.6%。在0°、30°、45°、60°碰撞角度下,该防撞设施对船舶受到最大撞击力降低比例分别为36.5%、43.8%、47.5%、39.4%,对桥墩墩顶位移峰值降低比例分别为41.5%、37.8%、34.5%、30.7%。通过以上结论可知,在不同的碰撞工况下,该防撞设施都能很好地降低桥墩受到的撞击力和墩顶位移,是一种有效的防护设计。

关键词：船桥碰撞复合材料夹芯板有限元仿真撞击力墩顶位移

脂蛋白（a）浓度水平对慢性冠状动脉全闭塞患者冠脉病变评分及预后评估的临床价值

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脂蛋白（a）浓度水平对慢性冠状动脉全闭塞患者冠脉病变评分及预...

作者：肖艾安徽医科大学

学位级别：硕士