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融合创新性与影响力的论文代表作遴选方法研究

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数据分析与知识发现 2024年第4期8卷 88-98页

作者：刘佳程马廷灿岳名亮中国科学院武汉文献情报中心武汉430071 中国科学院大学信息资源管理系北京100190 科技大数据湖北省重点实验室武汉430071

【目的】综合考虑论文的创新性和影响力,提出一种新的论文代表作遴选方法。【方法】基于论文创新性和影响力测度指标,设计代表性指数,遴选代表性指数靠前的论文作为学者的论文代表作。以诺贝尔物理学奖获得者为例,遴选其论文代表作,将... 详细信息

【目的】综合考虑论文的创新性和影响力,提出一种新的论文代表作遴选方法。【方法】基于论文创新性和影响力测度指标,设计代表性指数,遴选代表性指数靠前的论文作为学者的论文代表作。以诺贝尔物理学奖获得者为例,遴选其论文代表作,将平均排名和准确率作为评价指标检验遴选方法的有效性和准确性。选取张涛院士和Hirsch J E教授进行案例分析,使用代表性指数遴选其论文代表作。【结果】实证结果表明,与其他6种遴选方法对比,使用代表性指数遴选论文代表作在平均排名(2.838)和准确率(63.158%)两个指标上均排名第一。【局限】使用的测度指标需要一定的引文积累,可能无法有效选出学者新近做出的重要工作。【结论】所提论文代表作遴选方法具备可行性。

关键词：论文代表作代表作遴选创新性影响力基础研究人才

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基于CNN-LSTM-Attention网络的河南省冬小麦产量预测

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麦类作物学报 2024年

作者：姜宇马廷淮新疆大学软件学院南京信息工程大学软件学院

为探讨利用时空建模的深度学习方法提高大区域冬小麦产量预测精度的可行性,从县级冬小麦产量预测角度出发,使用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)从气候和土壤数据中提取与作物产量密切相关的特征数据,利用注意力机制(at... 详细信息

为探讨利用时空建模的深度学习方法提高大区域冬小麦产量预测精度的可行性,从县级冬小麦产量预测角度出发,使用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)从气候和土壤数据中提取与作物产量密切相关的特征数据,利用注意力机制(attention mechanism)捕捉特征数据之间的相互依赖性,最后将重新加权的特征与长短期记忆网络(long short-term memory network,LSTM)从年产量中捕获到的时间依赖性结合来预测县级冬小麦产量。结果表明,注意力机制模块能够有效地考虑到从CNN中提取的特征之间的相对重要性;模型RMSE为686.82 kg·hm-2,相较于支持向量机(SVR)、深度全连接(DFNN)和随机森林(RF)模型分别降低了43%、30%和67%,且R2在0.755以上,MAPE低于14.11%,预测精度均优于传统方法。这说明将注意力机制、CNN和LSTM结合建立的预测模型具有良好的泛化能力和空间平稳性,可用于大区域冬小麦产量预测。

关键词：冬小麦注意力机制卷积神经网络长短期记忆网络产量预测

基于样本内外协同表示和自适应融合的多模态学习方法

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计算机研究与发展 2024年第5期61卷 1310-1324页

作者：黄学坚马廷淮王根生江西财经大学虚拟现实(VR)现代产业学院南昌330013 南京信息工程大学计算机学院南京210044 江西财经大学信息管理学院南昌330013

多模态机器学习是一种新的人工智能范式,结合各种模态和智能处理算法以实现更高的性能.多模态表示和多模态融合是多模态机器学习的2个关键任务.目前,多模态表示方法很少考虑样本间的协同,导致特征表示缺乏鲁棒性,大部分多模态特征融合... 详细信息

多模态机器学习是一种新的人工智能范式,结合各种模态和智能处理算法以实现更高的性能.多模态表示和多模态融合是多模态机器学习的2个关键任务.目前,多模态表示方法很少考虑样本间的协同,导致特征表示缺乏鲁棒性,大部分多模态特征融合方法对噪声数据敏感.因此,在多模态表示方面,为了充分学习模态内和模态间的交互,提升特征表示的鲁棒性,提出一种基于样本内和样本间多模态协同的表示方法.首先,分别基于预训练的BERT,Wav2vec 2.0,Faster R-CNN提取文本特征、语音特征和视觉特征;其次,针对多模态数据的互补性和一致性,构建模态特定和模态共用2类编码器,分别学习模态特有和共享2种特征表示;然后,利用中心矩差异和正交性构建样本内协同损失函数,采用对比学习构建样本间协同损失函数;最后,基于样本内协同误差、样本间协同误差和样本重构误差设计表示学习函数.在多模态融合方面,针对每种模态可能在不同时刻表现出不同作用类型和不同级别的噪声,设计一种基于注意力机制和门控神经网络的自适应的多模态特征融合方法.在多模态意图识别数据集MIntRec和情感数据集CMU-MOSI,CMU-MOSEI上的实验结果表明,该多模态学习方法在多个评价指标上优于基线方法.

关键词：多模态表示多模态融合多模态学习协同表示自适应融合

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苗族精英梁聚五的中华民族观发展脉络

民族学刊 2024年第2期 59-69+128页

作者：孙腾蛟马廷中西南民族大学旅游与历史文化学院

梁聚五的民族观以中华民族认同为根本，以民族平等为缘起，以国家至上为核心，以在中国共产党领导下实现各民族共同繁荣为最终指向。这既得益于他的中华民族认同感与主观能动性的充分发挥，亦深受环境、时代和阅历等外在因素的影响，其... 详细信息

梁聚五的民族观以中华民族认同为根本，以民族平等为缘起，以国家至上为核心，以在中国共产党领导下实现各民族共同繁荣为最终指向。这既得益于他的中华民族认同感与主观能动性的充分发挥，亦深受环境、时代和阅历等外在因素的影响，其中现代执政党的民族认识和政策引导尤其重要。清政府对黔东南苗族的整合留给梁聚五的历史记忆和辛亥革命提出的“国内各民族一律平等”的国策，促成了梁聚五民族观的发轫。在关系国家存亡、民族生死的抗日战争时期，梁聚五投身抗日活动，进一步形塑了以中华民族认同为基础的民族观。抗战胜利前后，“苗夷”问题成为梁聚五关注的焦点，国民政府的民族同化政策使他的民族观开始倾向于“我族”的意识表达和权利争取。中华人民共和国成立后，中国共产党的平等、团结、共同繁荣发展的民族政策让梁聚五找到了内心的依归，在马克思主义民族观的指导下，他积极做出调适，民族观最终成型。梁聚五的民族观及其发展脉络为新时代铸牢中华民族共同体意识提供了边疆少数民族精英的个案视角和有益经验。

关键词：梁聚五民族观少数民族精英民族政策中华民族共同体意识

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基于参与、推动与引领的全球科研贡献解析

科学学研究 2024年

作者：李春东马廷灿岳名亮科技大数据湖北省重点实验室中国科学院大学经济与管理学院信息资源管理系中国科学院武汉文献情报中心

近年来，我国在科技领域取得的成就引起了全球性的广泛关注。为更准确判断我国当前的国际科学地位并明确全球主要国家的科研贡献，该研究采用文献计量学方法，使用Web of Science核心合集（包括SCI-E和SSCI）数据库，从参与、推动和引领... 详细信息

近年来，我国在科技领域取得的成就引起了全球性的广泛关注。为更准确判断我国当前的国际科学地位并明确全球主要国家的科研贡献，该研究采用文献计量学方法，使用Web of Science核心合集（包括SCI-E和SSCI）数据库，从参与、推动和引领等3个视角出发，引入全球科研参与度、全球科研推动度、全球科研引领度和全球科研贡献度等4个指标，对我国和全球主要国家进行了系统的对比分析。结果显示，在全球科研参与度方面，美国长期位居世界第一，我国增速最快，目前已跃升为全球最重要的参与者。在全球科研推动度方面，美国一直保持领先，但我国在20年来进步迅猛，目前也已与美国并驾齐驱。在全球科研引领度方面，美国长期占主导地位，我国正快速追赶，但整体实力依旧相对较弱。从整体科研贡献来看，美国、英国、德国等传统科研强国科研地位依旧领先，但我国增长势头强势。主要国家全球科研贡献度的相对变化反映出各国在科技创新领域的地位和作用呈现出多样化发展态势，也预示着未来全球科研格局将进一步重构，我国有望跃升为全球科研进步的主要贡献者。

关键词：全球科研贡献度全球科研参与度全球科研推动度全球科研引领度

基于高速图像特征提取的滑动轴承空化特性试验研究及其数值仿真分析

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机械工程学报 2024年

作者：童哲铭马廷良刘浩浙江大学机械工程学院浙江大学流体动力基础件与机电系统全国重点实验室

空化现象广泛存在于各种大型旋转机械的滑动轴承中，严重影响轴承的运行稳定性和承载能力。为研究其特性，本研究设计并搭建了一套滑动轴承油膜可视化试验系统，利用高速摄像机捕捉高速旋转下的油膜空化演变图像，提出了油膜空化特征图... 详细信息

空化现象广泛存在于各种大型旋转机械的滑动轴承中，严重影响轴承的运行稳定性和承载能力。为研究其特性，本研究设计并搭建了一套滑动轴承油膜可视化试验系统，利用高速摄像机捕捉高速旋转下的油膜空化演变图像，提出了油膜空化特征图像处理及提取方法。结合数值模拟方法和试验手段进一步研究油膜空化特征及其影响因素。研究结果表明：径向滑动轴承空化气泡在油膜发散端呈现不规则轮廓的条状分布；油膜空化发展程度与轴颈转速和润滑油黏度成正相关，与供油压力成反相关。试验测试发现主轴转速从1 000 r/min增大至5 000 r/min，空化区域增大148%；润滑油黏度从50 mm2/s增大至150 mm2/s，空化区域增大170%；供油压力从0.025 MPa增大至0.150 MPa，空化区域减小77%。

关键词：滑动轴承空化现象计算流体力学图像处理高速摄影技术

基于高速图像特征提取的滑动轴承空化特性试验研究及其数值仿真分析

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机械工程学报 2024年

作者：童哲铭马廷良刘浩浙江大学流体动力基础件与机电系统全国重点实验室浙江大学机械工程学院

关键词：滑动轴承空化现象计算流体力学图像处理高速摄影技术

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融合干预与反事实的知识感知型去偏推理模型

计算机科学与探索 2024年

作者：孙圣杰马廷淮黄凯南京信息工程大学计算机学院南京信息工程大学软件学院江苏海洋大学计算机工程学院

溯因自然语言推理任务旨在根据给定前提事件和结果事件选择更加合理的假设事件。针对推理过程中由中介变量与混杂变量导致的“逻辑缺陷”与“单句标签泄露”偏差问题，提出一种基于干预与反事实原理推理模型（Knowledge-aware Debiased ... 详细信息

溯因自然语言推理任务旨在根据给定前提事件和结果事件选择更加合理的假设事件。针对推理过程中由中介变量与混杂变量导致的“逻辑缺陷”与“单句标签泄露”偏差问题，提出一种基于干预与反事实原理推理模型（Knowledge-aware Debiased inference model integrating Intervention and Counterfactual，KDIC）。该模型中包含了中介变量调节器、单句假设偏差、外部知识融合三个模块。首先，中介变量调节器由因果图干预与假设对比学习组成。因果图干预旨在基于给定事件构建一个因果图，基于注意力机制和图卷积网络提取中介变量指导深度网络编码，去捕获未观察事件的潜在特征。同时，引入假设对比学习，激励模型主动区分影响假设判断的关键因素并弥补“逻辑缺陷”。其次，基于反事实问题构建单据假设偏差模块，以主动识别“单句标签泄露”带来的推理偏差，减少模型对假设中某些特定词汇或短语的依赖。最后，采用预训练常识知识图谱编码器ComET引入外部知识，确保模型全面理解观察事件发生的动机和可能结果，增强事件间的整体逻辑性。在αNLI数据集上进行了实验，证明KDIC的推理能力仅次于基于自监督训练得到的Electra-large-discriminator，但KDIC具有更强的鲁棒性以缓解推理过程中的偏差。

关键词：自然语言推理去偏推理干预反事实

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融合知识和语义信息的双编码器自动摘要模型

计算机工程与应用 2024年

作者：贾莉马廷淮桑晨扬潘倩南京信息工程大学计算机学院网络空间安全学院江苏海洋大学计算机工程学院南京信息工程大学软件学院

为了解决自动文本摘要任务存在的文本语义信息不能充分编码、生成的摘要语义冗余、原始语义信息丢失等语义问题，本文提出了一种融合知识和文本语义信息的双编码器自动摘要模型（Dual-encoder Automatic Summarization model incorporat... 详细信息

为了解决自动文本摘要任务存在的文本语义信息不能充分编码、生成的摘要语义冗余、原始语义信息丢失等语义问题，本文提出了一种融合知识和文本语义信息的双编码器自动摘要模型（Dual-encoder Automatic Summarization model incorporating Knowledge and Semantic Information，KSDASum）。该方法采用双编码器对原文语义信息进行充分编码，文本编码器获取全文的语义信息，图结构编码器维护全文上下文结构信息。解码器部分采用基于Transformer结构和指针网络，更好地捕捉文本和结构信息进行交互，并利用指针网络的优势提高生成摘要的准确性。同时，训练过程中采用强化学习中自我批判的策略梯度优化模型能力。该方法在CNN/Daily Mail和XSum公开数据集上与GSUM生成式摘要方法相比，在评价指标上均获得最优的结果，证明了本文所提模型能够有效地利用知识和语义信息，提升了生成文本摘要的能力。

关键词：知识图谱编码器图注意力机制指针网络增强训练自动摘要