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Grating-free 2.8μm Er:ZBLAN fiber chirped pulse amplifier

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High Power Laser Science and Engineering 2022年第6期10卷 60-65页

作者： Yicheng zhou Zhipeng Qin xiabing zhou Guoqiang Xie School of Physics and Astronomy Key Laboratory for Laser Plasmas(Ministry of Education)Collaborative Innovation Center of IFSA(CICIFSA)Shanghai Jiao Tong UniversityShanghaiChina

We report on a grating-free fiber chirped pulse amplifier(CPA)at 2.8μm for the first *** CPA system adopted Er:ZBLAN fiber with large anomalous dispersion as the stretcher and germanium(Ge)rods as the compressor with a compact ***-energy picosecond pulses of 2.07μJ were generated at the repetition rate of 100 *** highly dispersive Ge rods,the amplified pulses were compressed to 408 fs with a pulse energy of 0.57μJ,resulting in a peak power of approximately 1.4 MW.A spectral broadening phenomenon in the main amplifier was observed,which was caused by the special gain shape of the Er:ZBLAN fiber amplifier in operation and confirmed by our numerical *** compact fiber CPA system at 2.8μm will be practical and meaningful for application fields.

关键词： Er:ZBLAN fiber fiber chirped pulse amplifier grating free mid-infrared

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基于多信息感知的多方对话问答方法

北京大学学报（自然科学版） 2023年第1期59卷 21-29页

作者：高晓倩周夏冰张民苏州大学计算机科学与技术学院苏州215000

目前基于多方对话文本的自动问答任务侧重于探索对话结构信息或说话者角色信息,忽视问题文本和对话文本的交互。针对这一问题,提出一个融合多信息的全新模型。该模型使用图卷积神经网络,对多方对话文本中的话语结构、说话者角色以及问题... 详细信息

目前基于多方对话文本的自动问答任务侧重于探索对话结构信息或说话者角色信息,忽视问题文本和对话文本的交互。针对这一问题,提出一个融合多信息的全新模型。该模型使用图卷积神经网络,对多方对话文本中的话语结构、说话者角色以及问题-上下文信息进行分层次建模,并设计合理的基于注意力机制的交互层,通过选择更有帮助的信息,加强对多方对话文本的理解。此外,该模型首次对问题和上下文间的显式交互给予关注。实验结果表明,所提模型的性能优于多个基线模型,实现对多方对话文本的深层次理解。

关键词：多方对话自动问答图卷积网络注意力机制

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面向问答领域的数据增强方法

北京大学学报（自然科学版） 2022年第1期58卷 54-60页

作者：丁家杰肖康叶恒周夏冰张民苏州大学计算机科学与技术学院苏州215000

针对当前自动问答数据增强方法需要大量外部数据的问题,提出一个面向问答模型缺陷的数据增强方法。首先,在训练集上训练好问答模型、问题生成模型以及问答匹配模型;然后,获取问答模型在训练集上预测的所有答案,并选取其中预测错误的答案... 详细信息

针对当前自动问答数据增强方法需要大量外部数据的问题,提出一个面向问答模型缺陷的数据增强方法。首先,在训练集上训练好问答模型、问题生成模型以及问答匹配模型;然后,获取问答模型在训练集上预测的所有答案,并选取其中预测错误的答案;再后,使用问题生成模型对这些答案生成相应问题;最后,通过问答匹配模型对生成的问答对进行过滤,保留其中质量较高的数据作为最终的增强数据。该方法不需要额外的数据与领域知识,同时能够针对模型构造特定数据,耗费较少的训练代价就能使模型性能提升。实验结果表明,所提出的数据增强方法对R-Net,Bert-Base以及Luke均有效,与其他数据增强方法相比,在较少的增强数据规模下,问答模型获得更好的性能提升。

关键词：数据增强问题生成模型自动问答模型质量控制

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挥发份对高硅岩浆演化趋势的制约:以东南沿海白垩纪晚期花岗岩类岩石为例

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岩石学报 2022年第5期38卷 1460-1480页

作者：陈璟元杨进辉张吉衡周夏冰杨志国长安大学地球科学与资源学院西安710054 中国科学院地质与地球物理研究所岩石圈演化国家重点实验室北京100029 中国科学院大学地球与行星科学学院北京100049

东南沿海分布大面积的白垩纪晚期侵入岩。这些岩石可分为两期:其中115~100Ma以钙碱性系列岩石为主,岩石组合为辉长岩-闪长岩-花岗闪长岩-二长花岗岩-碱性长石花岗岩;而100~86Ma的岩石为碱性系列,岩石组合为石英二长斑岩-正长斑岩-碱性... 详细信息

东南沿海分布大面积的白垩纪晚期侵入岩。这些岩石可分为两期:其中115~100Ma以钙碱性系列岩石为主,岩石组合为辉长岩-闪长岩-花岗闪长岩-二长花岗岩-碱性长石花岗岩;而100~86Ma的岩石为碱性系列,岩石组合为石英二长斑岩-正长斑岩-碱性长石花岗岩。115~100Ma的辉长岩以角闪辉长岩为主,具有极高的CaO、MgO和Al_(2)O_(3)含量,具有极低的SiO_(2)(42.9%~53.8%)、全碱(K_(2)O+Na_(2)O:0.86%~5.28%)、Ba、Nb、Th、Rb和Zr含量,也具有极低的FeO^(T)/MgO、La/Yb和Zr/Hf比值,较高的Eu/Eu^(*)、Sr/Y比值和Sr含量,为基性-超基性堆晶岩。与辉长岩同期的闪长岩和细粒暗色包体具有较高的SiO_(2)(50.34%~63.68%),较低的CaO、P_(2)O_(5)、MgO、Al_(2)O_(3)含量,相对低的Eu/Eu^(*)和Sr/Y比值,变化较大的La/Yb和Zr/Hf比值,代表了从基性岩浆储库中抽取的富硅熔体。115~100Ma的花岗闪长岩和二长花岗岩类岩石为准铝质岩石,SiO_(2)含量变化较大(61.7%~75.3%),具有较低的FeO^(T)/MgO、Ga/Al比值和Nb、Zr及Nb+Zr+Ce+Y元素含量,显示出典型I型花岗岩的特征。这些花岗岩具有相对高的La/Yb、Eu/Eu^(*)和Zr/Hf比值和高的Sr、Ba和Zr含量。结合岩相学特征,这些花岗岩为堆晶花岗岩。而115~100Ma的碱性长石花岗岩具有极高的SiO_(2)含量(大于75%),低的Eu/Eu^(*)、La/Yb、Zr/Hf和Sr/Y比值,具有低的Ba、Sr和Zr含量和高的Rb、Nb、Y和Th含量和Rb/Sr比值,表明这些花岗岩是由富硅岩浆储库中抽离的高硅熔体侵入地壳形成。100~86Ma期间形成的二长斑岩和正长斑岩具有极高的全碱含量,可以达到8%~12%,其SiO_(2)主要集中在60%~70%,具有极高的Zr、Sr和Ba含量和Eu/Eu^(*)、La/Yb和Sr/Y比值,显示出堆晶花岗岩的特征。而100~86Ma期间形成的大部分碱性长石花岗岩具有极高的SiO_(2)含量(大于75%),并显示出A型花岗岩的特征,具有高的Rb/Sr比值和高的Rb、Y和Th和低的Ba、Sr含量和低的Zr/Hf、La/Yb、Eu/Eu^(*)和Sr/Y比值,表明它们是由富硅岩浆储库抽离的高硅熔体侵入浅部地壳形成。东南沿海高硅花岗岩的形成和穿地壳岩浆系统密切相关,高硅花岗岩是由浅部地壳内晶体-熔体分异产生的熔体侵入地壳所形成,而高硅花岗岩的地球化学特征与岩浆储库的水及挥发份含量密切相关。115~100Ma期间,从富水的岩浆储库抽离的熔体形成具有低高场强元素含量和低Rb/Sr比值的高硅花岗岩,这一过程与古太平洋板块俯冲有关;100~86Ma期间,从富挥发份的岩浆储库抽离的熔体形成碱性特征、富含高场强元素和具有高的Rb/Sr比值的高硅花岗岩,这一过程和古太平洋板块回撤软流圈上涌有关。

关键词：水和挥发份岩浆演化岩浆储库华南花岗岩类岩石

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基于多方注意力建模的对话情感分类

中文信息学报 2022年第12期36卷 173-181页

作者：陈晨周夏冰王中卿张民苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006

对话情感分析旨在对一段对话中的每个句子进行情感分类,既要考虑到说话者个人的情感惯性,也要考虑到说话者之间的情感传递,对于构建具有移情功能的对话系统等具有重要作用。在目前已有的工作中,多数是基于循环神经网络构建记忆网络对说... 详细信息

对话情感分析旨在对一段对话中的每个句子进行情感分类,既要考虑到说话者个人的情感惯性,也要考虑到说话者之间的情感传递,对于构建具有移情功能的对话系统等具有重要作用。在目前已有的工作中,多数是基于循环神经网络构建记忆网络对说话者建模,该文从基于Transformer的对话建模的角度出发,为了多方注意力机制建模不同说话者之间的交互,更好地模拟对话场景。实验表明,该文提出的Dialogue Transformer相较于其他前沿模型,其实现简洁,运行速率更快,且加权F 1值也有较大提高。

关键词：情感分析注意力机制对话

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基于文本和用户信息的在线评论质量检测

中文信息学报 2019年第9期33卷 107-114,140页

作者：吴璠王中卿周夏冰李寿山周国栋苏州大学计算机科学与技术学院

随着互联网的迅速发展,越来越多的用户评论出现在社交网站上。面对迅速增长的评论数据,如何为阅读评论的消费者提供准确、真实的高质量评论就显得尤为重要。评论质量检测旨在判断在线评论的质量,在传统的研究中,文本信息通常独立地被用... 详细信息

随着互联网的迅速发展,越来越多的用户评论出现在社交网站上。面对迅速增长的评论数据,如何为阅读评论的消费者提供准确、真实的高质量评论就显得尤为重要。评论质量检测旨在判断在线评论的质量,在传统的研究中,文本信息通常独立地被用于预测评论质量。但是在社交媒体上,每个文本之间不是独立的,而是可以通过发表文本的作者与其他文本相关联,即同一个用户或相近的用户发表的评论质量具有一定的相似性。因此,为了更好的构建文本的表示和研究文本之间基于用户的关联,该文基于神经网络模型分别构建用户和文本的表示,同时,为了放大用户信息的作用,我们进一步将基于注意力机制的用户信息融合到文本中,从而提高文本评论质量检测的效果。在Yelp 2013数据集上进行实验的结果表明,该模型能有效地提高在线评论质量检测的性能。

关键词：评论质量用户表示神经网络模型注意力机制

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基于Spark的并行信任进化算法

计算机应用与软件 2021年第3期38卷 243-248页

作者：黄冬平周夏冰刘冠峰苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 上交所技术有限责任公司上海200120

为了提高信任进化(MET)算法在大数据环境下的时效性,提出一种基于Spark的并行MET算法——SparkMET。采用主从式架构,由主节点进行变异、交叉、选择过程,从节点计算适应度值。针对数据倾斜问题,提出一种新的数据分区策略——LBP算法,在Sp... 详细信息

为了提高信任进化(MET)算法在大数据环境下的时效性,提出一种基于Spark的并行MET算法——SparkMET。采用主从式架构,由主节点进行变异、交叉、选择过程,从节点计算适应度值。针对数据倾斜问题,提出一种新的数据分区策略——LBP算法,在SparkMET计算适应度值之前,根据合适的分区标签将数据重分区。在Epinions数据集上进行的实验表明,SparkMET算法能有效提高MET算法的运算效率。

关键词： MET Spark 并行计算数据倾斜

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煤矿安全事故分析与预测研究

矿业安全与环保 2023年第5期50卷 144-148,155页

作者：杨静蔡峰封居强朱美静周夏冰殷静雯安徽理工大学深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室安徽淮南232001 安徽理工大学安全科学与工程学院安徽淮南232001

为了有效地减少煤矿安全事故发生,制订科学的预防灾害措施,以近11年的煤矿安全事故相关数据为统计分析样本,通过对事故等级和事故类型2个要素进行深入分析,研究我国煤矿安全事故发生的规律和特点。以瓦斯、放炮、水害、运输、顶板、机... 详细信息

为了有效地减少煤矿安全事故发生,制订科学的预防灾害措施,以近11年的煤矿安全事故相关数据为统计分析样本,通过对事故等级和事故类型2个要素进行深入分析,研究我国煤矿安全事故发生的规律和特点。以瓦斯、放炮、水害、运输、顶板、机电、火灾和其他事故发生起数作为样本数据,构建灰色神经网络在线预测模型,并基于2021年数据进行验证。结果表明,一般事故最多,其次是较大事故和重大事故;顶板、运输、机电和其他事故起数整体呈现上升趋势,顶板事故最多;灰色神经网络模型平均相对误差和均方根误差分别为0.161和2.902,与灰色模型相比分别降低了0.234和2.945。因此,采用灰色神经网络模型对煤矿安全事故进行预测的精度更高、稳定性更好。

关键词：煤矿安全事故统计分析灰色神经网络事故预测对策

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面向问句复述识别的多卷积自交互匹配方法研究

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中文信息学报 2019年第10期33卷 99-108,118页

作者：陈鑫李伟康洪宇周夏冰张民苏州大学计算机科学与技术学院

问句复述识别旨在识别两个自然问句是否语义一致。目前,基于表示学习和深度神经网络架构的复述识别技术已取得较好效果。但是,这类方法往往面临复杂度较高且训练难度较大的瓶颈。针对这一问题,该文提出一种快速的多卷积自交互匹配方法... 详细信息

问句复述识别旨在识别两个自然问句是否语义一致。目前,基于表示学习和深度神经网络架构的复述识别技术已取得较好效果。但是,这类方法往往面临复杂度较高且训练难度较大的瓶颈。针对这一问题,该文提出一种快速的多卷积自交互匹配方法。该方法融合了多种句子特征和词义特征,并由此形成分布式表示。在此基础上,这一方法利用卷积神经网络获取短语级的句子向量表示,并利用自交互融合技术将词级与短语级的向量表示进行充分融合,借以获得多粒度句子向量表示。该文将这一方法应用于判定自然语句是否互为复述的二元分类任务中,利用Quora标准问句复述识别语料进行测试。实验结果证明,在不引入外部数据的情况下,该文所提方法与基于双向多视角匹配的基准模型具有可比的性能,但在空间复杂度上具有较高的优越性,并且获得更快训练速度。具体地,该方法训练所需的物理显存比基准模型方法下降80%,训练迭代速度快19倍。

关键词：复述识别多卷积交互效率