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构建生物地层复合序列的两种定量方法:以华南石炭纪生物地层为例

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地层学杂志 2024年第2期48卷 172-182页

作者：赖牧晨史宇坤鲁铮博施玉洁黄浩南京大学地球科学与工程学院江苏南京210023 江苏省卓越深时数字地球中心江苏苏州215004 中国科学院地质与地球物理研究所北京100029

构建全球或区域内统一、可作为对比标准的生物地层复合序列,是生物地层学的重要目标。传统方法中多采用定性或半定量评估,以主干剖面为基础,辅以其他剖面上的化石产出关系建立序列,而基于大量地层剖面数据进行综合排序的定量地层学方法... 详细信息

构建全球或区域内统一、可作为对比标准的生物地层复合序列,是生物地层学的重要目标。传统方法中多采用定性或半定量评估,以主干剖面为基础,辅以其他剖面上的化石产出关系建立序列,而基于大量地层剖面数据进行综合排序的定量地层学方法,可以对此进行分析、验证和补充。本文介绍了两种定量地层学方法,排序与缩放法(RASC)及约束最优化法(CONOP),针对中国石炭纪地层框架中的(虫筳)类和牙形刺化石序列进行研究。文中汇编了华南25条以牙形刺和(虫筳)类化石为主的海相剖面,分别使用这两种方法对其中的生物事件进行定量排序,获得的结果序列与根据定性经验构建的中国石炭纪(虫筳)类和牙形刺化石序列进行比较。结果表明,RASC和CONOP定量结果序列的共有事件排序相似,Spearman秩相关系数ρ值达0.9826,且与经验序列的相似度也均大于0.97。RASC和CONOP的结果序列存在差异是由不同的排序理念、排序过程中主要依据的事件关系及数据集特点导致。两种定量方法得到的结果序列与经验序列的差异,在于经验序列主要依据主干剖面中化石事件的直接共存关系排序,而定量排序则会综合多个剖面中的所有生物事件的叠覆关系进行。两种思路所得到的复合序列,可根据实际情况进行综合分析后使用,从而提高复合序列应用的广泛性。

关键词：定量地层学排序与缩放法约束最优化法标准化石牙形刺 (虫筳) 华南

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催化裂化柴油加氢转化技术的工业应用

石油炼制与化工 2024年第7期55卷 42-47页

作者：赖作通中国石化茂名分公司广东茂名525000

我国石化企业催化裂化装置配置权重大,催化裂化柴油(LCO)芳烃和氮含量高、密度大、十六烷指数低,加氢精制困难,同时国内柴油需求下降,必须找出合适的加工方法处理LCO。中国石化茂名分公司采用中石化(大连)石油化工研究院有限公司开发的F... 详细信息

我国石化企业催化裂化装置配置权重大,催化裂化柴油(LCO)芳烃和氮含量高、密度大、十六烷指数低,加氢精制困难,同时国内柴油需求下降,必须找出合适的加工方法处理LCO。中国石化茂名分公司采用中石化(大连)石油化工研究院有限公司开发的FD2GLCO加氢转化技术,对闲置的加氢裂化装置进行改造,加工LCO原料,生产高辛烷值汽油,副产清洁柴油和气体产品。改造后装置运行平稳,产品合格,成功消减柴油约400kt/a,达到了增产汽油、解决柴油出厂困难难题和增加企业效益的目的。

关键词： LCO 加氢处理催化剂转化

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人工智能在胰胆内镜中的应用现状及研究进展

协和医学杂志 2024年第2期15卷 387-393页

作者：赖莘秀王祥兰州大学第二临床医学院兰州730000 兰州大学第二医院消化科兰州730030

传统胰胆内镜手术因捕获图像信息耗时长、效率低以及医师水平存在差异而在临床应用中受到限制,而人工智能为胰胆内镜手术提供了高效、准确的图像自动识别方法,可辅助临床医师实现快速精准的预测并指导临床决策。同时,人工智能在内镜质... 详细信息

传统胰胆内镜手术因捕获图像信息耗时长、效率低以及医师水平存在差异而在临床应用中受到限制,而人工智能为胰胆内镜手术提供了高效、准确的图像自动识别方法,可辅助临床医师实现快速精准的预测并指导临床决策。同时,人工智能在内镜质量控制、教学培训等方面亦有较大发展潜力。本文就人工智能在胰胆内镜手术中的应用现状及研究进展进行综述,以期为改进目前的临床诊疗模式、实现胰胆疾病的精准医疗提供新思路。

关键词：人工智能经内镜逆行胰胆管造影术超声内镜胆道镜精准医疗

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组合碟簧自复位防屈曲支撑滞回性能试验

哈尔滨工业大学学报 2024年第2期56卷 1-9页

作者：丁玉坤郑帅康结构工程灾变与控制教育部重点实验室(哈尔滨工业大学) 哈尔滨150090 土木工程智能防灾减灾工业和信息化部重点实验室(哈尔滨工业大学) 哈尔滨150090 哈尔滨工业大学土木工程学院哈尔滨150090

为控制防屈曲支撑(BRB)的残余变形,采用碟簧自复位系统(DS)和BRB并联形成自复位防屈曲支撑(SBRB)。通过拟静力试验考察组合碟簧刚度、端部连接、复位比率等对SBRB滞回性能的影响。结果表明:与BRB相比,SBRB的残余变形大幅降低;SBRB表现... 详细信息

为控制防屈曲支撑(BRB)的残余变形,采用碟簧自复位系统(DS)和BRB并联形成自复位防屈曲支撑(SBRB)。通过拟静力试验考察组合碟簧刚度、端部连接、复位比率等对SBRB滞回性能的影响。结果表明:与BRB相比,SBRB的残余变形大幅降低;SBRB表现出旗型的滞回曲线,试验后期钢板支撑受拉断裂,其他部件保持完好;SBRB试件中DS部分和BRB部分分别是承载力和累积耗能的主要来源;由于组合碟簧间的摩擦等作用,DS部分的耗能占整个SBRB耗能的23%~36%;其他构造相同时,采用组合碟簧刚度较大的DS部分启动后承载力增幅较多,且DS部分启动力较大的复位比率也较大,残余变形更小。总体上,端部连接形式对残余变形影响不大,刚接SBRB试件因承受额外的端部弯矩,钢板支撑断裂更早,铰接SBRB试件表现出更好的耗能能力。随复位比率增大,SBRB的残余变形逐渐减小,为有效地控制支撑残余变形,同时避免对DS部分要求过高,复位比率宜取0.7~0.9。

关键词：自复位防屈曲支撑组合碟簧滞回性能端部连接复位比率残余变形

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基于画像的员工离职预测模型研究

中国管理科学 2024年第09期 303-312页

作者：闫泓序余顺坤华北电力大学经济与管理学院

员工离职是当今组织中的重要问题。通过大数据对员工离职进行事前预测，能够为企业用人、留人决策提供科学依据，从而提升企业人力资源管理的前瞻性与智慧性。现有员工离职预测模型存在的关键问题在于业务驱动性不足，表现在其只能向人... 详细信息

员工离职是当今组织中的重要问题。通过大数据对员工离职进行事前预测，能够为企业用人、留人决策提供科学依据，从而提升企业人力资源管理的前瞻性与智慧性。现有员工离职预测模型存在的关键问题在于业务驱动性不足，表现在其只能向人力资源管理者回答某位员工是否具有离职倾向，而无法进一步指示出其将为何离职，以及该如何针对性挽留。因此，针对这一问题，本研究依照数据准备、信息浓缩、模型构建与模型应用的全流程数据分析与应用脉络，集成PCA（主成分分析法）、CLARA（大规模数据聚类技术）、CART（分类与回归树算法），构建基于画像的员工离职预测模型，简称PCC(PCA-CLARA-CART)模型。最后，采用Kaggle数据分析平台上某包含14999个样本点的开源员工离职数据集对PCC模型开展实验研究，实验结果包括：（1）实验挖掘得到三种离职员工画像，包括职业倦怠型、追求成就型与劳累失望型；（2）采用多种指标对模型整体及分部标签的预测性能进行评估，结果为模型整体Accuracy达到0.913,Kappa系数达到0.8以上，各标签Balanced Accuracy达到0.92以上；（3）根据三种离职画像，提出针对性员工保留策略设计建议。理论分析与实验研究表明，本模型能够为员工离职预测、离职员工画像描摹与精准性员工保留策略设计提供理论参考，能够用于员工个体离职倾向预测与员工全体离职分布监测，可以从微观与宏观两个层面为企业员工保留和人才储备决策提供数据支持，是一套有可行效的人力资源智慧管理系统。

关键词：离职员工画像员工离职预测模型员工保留策略 PCA CLARA CART

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基于改进对比学习和并行融合神经网络的室内WiFi定位算法

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仪器仪表学报 2024年第1期45卷 101-110页

作者：蒲巧林陈有坤周牧余征巍张钰坤重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

机器学习在WiFi指纹定位技术中扮演着重要角色。针对信号波动对指纹辨识力的影响往往被忽略以及如何从样本中提取更广泛的表征信息的问题,提出了一种基于改进对比学习(CL)和并行融合神经网络的WiFi定位算法。该算法首先利用改进对比学... 详细信息

机器学习在WiFi指纹定位技术中扮演着重要角色。针对信号波动对指纹辨识力的影响往往被忽略以及如何从样本中提取更广泛的表征信息的问题,提出了一种基于改进对比学习(CL)和并行融合神经网络的WiFi定位算法。该算法首先利用改进对比学习来提高指纹辨识力,其在增加不同类别指纹间的区分度的同时能减小同类别指纹间的差异。其次,构建基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)的并行融合网络,与传统的串行融合方式相比,网络可以从原始样本中提取更多的有效特征。此外,在池化层后增加Flatten层以进一步考虑网络的中间层信息,从而利用更广泛的特征信息来提高模型的泛化性能。结果表明,所提算法的定位性能比其他定位算法提高26%。

关键词：室内定位对比学习卷积神经网络长短期记忆特征融合

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记忆怀疑论:理解与破解

科学技术哲学研究 2024年第2期41卷 26-32页

作者：赖长生上海交通大学人文学院哲学系上海200240

记忆一般被视作知识最重要的来源之一,但记忆怀疑论主张,记忆并不能为我们提供关于过往事件的知识。现有文献中,两类记忆怀疑论最常被讨论,它们分别是基于记忆可靠性和基于不完全决定性的怀疑论。针对这两类怀疑论,当下最具代表性的两... 详细信息

记忆一般被视作知识最重要的来源之一,但记忆怀疑论主张,记忆并不能为我们提供关于过往事件的知识。现有文献中,两类记忆怀疑论最常被讨论,它们分别是基于记忆可靠性和基于不完全决定性的怀疑论。针对这两类怀疑论,当下最具代表性的两种回应方案分别借用了解释主义和析取主义的理论资源。文章首先指出了这两种回应各自的不足:解释主义回应无法证明诉诸记忆可靠性的解释为何是“最佳”的,且有循环论证之嫌;析取主义回应无法保证记忆在典型情况下一定具有事实性。随后,文章提出了一种新回应思路:上述两类怀疑论论证都存在“自我空洞化”问题,即,这些论证的结论会导致其前提丧失合理性基础。

关键词：记忆怀疑论解释主义析取主义自我空洞化问题