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基于强化学习的柱形代数分解变元择序

系统科学与数学 2024年第9期44卷 2826-2849页

作者：荆瑞娟钱铖镕陈长波江苏大学数学科学学院中国科学院重庆绿色智能技术研究院自动推理与认知重庆市重点实验室

柱形代数分解是半代数系统求解和实量词消去的基本工具.实际求解过程中,不同变元序的选择对柱形代数分解的效率影响重大.目前已有的启发式或机器学习择序的方法基本都建立在多项式系统的支撑集是影响变元序的决定因素这一隐含假设上.文... 详细信息

柱形代数分解是半代数系统求解和实量词消去的基本工具.实际求解过程中,不同变元序的选择对柱形代数分解的效率影响重大.目前已有的启发式或机器学习择序的方法基本都建立在多项式系统的支撑集是影响变元序的决定因素这一隐含假设上.文章首先通过设计同支撑集变系数的实验对这一假设进行了检验,实验表明支撑集确实是影响最佳变元序的重要因素但并非唯一因素.针对同支撑集变系数的柱形代数分解最佳择序问题,文章设计了基于强化学习的择序方案,四变元的实验表明该方案可以突破已有方法只依赖支撑集选择最佳变元序准确率的上限.另外,针对多达二十万亿可选序系统的实验表明,该方案远优于传统的启发式方法.同已有的针对较少变元的监督学习择序方案相比,该强化学习方案克服了变元增多导致序数量组合爆炸时获得高质量标记数据的困难.

关键词：半代数系统柱形代数分解变元序强化学习支撑集

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信息年龄和能耗联合优化的无线体域网卸载和调度策略

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通信学报 2024年第9期45卷 92-100页

作者：张政谢鑫柏桐林金朝李章勇重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学光电信息感测与微系统重庆市重点实验室重庆400065 重庆邮电大学自动化学院重庆400065 重庆邮电大学光电工程学院重庆400065

在无线体域网(WBAN)中,为保障生理数据的实时传输并降低节点能耗,提出了一种联合优化的卸载与调度策略。该策略通过选择在传感节点或Sink处理数据,最小化信息年龄(AoI)与能耗的加权和。为解决卸载和调度决策的强耦合问题,采用双层马尔... 详细信息

在无线体域网(WBAN)中,为保障生理数据的实时传输并降低节点能耗,提出了一种联合优化的卸载与调度策略。该策略通过选择在传感节点或Sink处理数据,最小化信息年龄(AoI)与能耗的加权和。为解决卸载和调度决策的强耦合问题,采用双层马尔可夫决策过程(MDP),并通过深度强化学习(DRL)应对维数灾难。仿真结果表明,DRL策略在性能上接近MDP,且在节点增加时,相较于RRG与EG策略,平均加权和分别降低约3.58%和24.9%,收敛速度约为MDP的2倍。

关键词：无线体域网卸载调度信息年龄能耗

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穿刺正染ICG荧光导航腹腔镜解剖性肝Ⅶ段切除术1例报告(附视频)

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中国普通外科杂志 2024年第7期33卷 1043-1050页

作者：王峥尤楠贺永刚艾麦提·牙森郑璐中国人民解放军陆军军医大学第二附属医院肝胆外科重庆400037

背景与目的:腹腔镜解剖性肝切除术已成为肝后叶Ⅶ段(S7)占位性病变的主要手术方式。然而,受限于S7肝蒂复杂解剖结构,在肝表面可有缺血线,而在肝实质内缺乏有效引导。鉴于此,笔者团队采用吲哚菁绿(ICG)荧光穿刺正染技术实施腹腔镜解剖性... 详细信息

背景与目的:腹腔镜解剖性肝切除术已成为肝后叶Ⅶ段(S7)占位性病变的主要手术方式。然而,受限于S7肝蒂复杂解剖结构,在肝表面可有缺血线,而在肝实质内缺乏有效引导。鉴于此,笔者团队采用吲哚菁绿(ICG)荧光穿刺正染技术实施腹腔镜解剖性肝S7切除术。本文对此做一汇报。方法:回顾性分析中国人民解放军陆军军医大学第二附属医院肝胆外科采用ICG荧光穿刺正染技术行腹腔镜解剖性肝S7切除术的1例患者临床资料。结果:按照术前三维重建模拟成功获得肝S7 ICG荧光染色区域后采取足侧入路方式行解剖性肝S7切除,术中循荧光边界及右肝静脉断肝,过程中先后离断S7门静脉(P7)及右肝静脉S7各属支。患者术后恢复良好,术后1个月复查腹部超声见肝S7已切除,未见肿瘤复发征象。结论:ICG荧光穿刺正染技术对腹腔镜解剖性肝S7切除术起到良好的辅助指引作用,可提高手术安全性和保证肿瘤R0切缘。

关键词：肝切除术腹腔镜吲哚花青绿

融合社交利益与图注意力网络的同伴互评分数预测

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计算机系统应用 2024年第5期33卷 218-227页

作者：杨群訾玲玲丛鑫重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆401331

在同伴互评过程中,评估者会因为战略性评估而导致评估分数不准确.本文考虑了评估者之间的社交利益关系,提出了一种融合社交利益与图注意力网络的同伴互评分数预测方法 GAT-SIROAN.该方法由表示评估者与解决方案关系的加权网络SIROAN以... 详细信息

在同伴互评过程中,评估者会因为战略性评估而导致评估分数不准确.本文考虑了评估者之间的社交利益关系,提出了一种融合社交利益与图注意力网络的同伴互评分数预测方法 GAT-SIROAN.该方法由表示评估者与解决方案关系的加权网络SIROAN以及用来预测同伴互评分数的图注意力网络GAT构成.在SIROAN中使用ITSA方法定义了评估者的两个特征:自我评分能力和同伴评分能力,并通过比较这两个特征来获取评估者之间的社交利益因子和关系.在分数预测环节,为了考虑每个节点的重要性,使用自注意力机制来计算节点的注意力系数,以此来提高预测能力.采用最小化其均方根误差来学习网络的参数,从而获取更准确的同伴互评预测分数.GATSIROAN在真实数据集上与平均值、中位数、PeerRank、RankwithTA以及GCN-SOAN这5个基线方法进行了对比实验,结果表明GAT-SIROAN在RMSE指标上均优于基线方法.

关键词：同伴互评社交利益加权网络图注意力网络分数预测

基于元路径和注意力机制特征融合的知识概念推荐

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计算机与现代化 2024年第5期 38-45页

作者：刘雨萌訾玲玲丛鑫重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆401331

在课程推荐方面的研究领域中绝大多数研究都是针对课程或视频进行推荐,极少有研究关注到对特定知识概念的兴趣或需求。现有的工作主要集中在同构图上,普遍存在用户-项目关系稀疏性的问题。为缓解稀疏性问题,充分利用MOOC数据集拥有的具... 详细信息

在课程推荐方面的研究领域中绝大多数研究都是针对课程或视频进行推荐,极少有研究关注到对特定知识概念的兴趣或需求。现有的工作主要集中在同构图上,普遍存在用户-项目关系稀疏性的问题。为缓解稀疏性问题,充分利用MOOC数据集拥有的具有多元实体及富含语义信息的上下文关系的特点,本文提出一种结合图卷积神经网路的基于元路径和注意力机制特征融合的知识概念推荐算法(MAFRec)。首先,提取各实体的内容特征和实体间的上下文特征,将其建模为异构信息网络并提取元路径,将元路径对应的邻接矩阵输入到图卷积神经网络中,并在融合了元路径特征向量和用户、概念潜在特征向量的双层网络结构的注意力机制的指导下学习用户和概念实体的表示,最终将用户和概念实体的表示合并到一个扩展的矩阵分解框架中,以预测每个用户的概念兴趣得分。在MOOCCube数据集上的实验结果表明,该算法较BPR、FISM、NAIS、Metapath2vec和MOOCIR算法在命中率、归一化折损累计增益和平均倒数排名指标上均为最优,在一定程度上提高了推荐过程的预测精度和可解释性,并缓解了用户-概念稀疏性的问题。

关键词：概念推荐矩阵分解注意力机制元路径异构信息网络

新时代干部担当作为的现实要求与激励体系建构

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廉政文化研究 2024年第4期15卷 1-12页

作者：高筱红黄晓辉重庆师范大学马克思主义学院重庆401331 福建师范大学法学院福建福州350117

新时代干部担当作为在根本层面要求履行政治责任并对历史和人民负责,在基本层面要求立足岗位履职尽责,在具体层面要求做到“五个敢于”。新时代背景下,切实维持和激发干部的工作积极性,亟需从党建和系统论视角出发,将各种激励融入一个整... 详细信息

新时代干部担当作为在根本层面要求履行政治责任并对历史和人民负责,在基本层面要求立足岗位履职尽责,在具体层面要求做到“五个敢于”。新时代背景下,切实维持和激发干部的工作积极性,亟需从党建和系统论视角出发,将各种激励融入一个整体,建构内涵丰富、功能完备、科学高效、开放包容的激励体系:一是要建构精神激励系统,包括理想信念激励、责任使命激励、道德操守激励和自我效能激励;二是要建构政治激励系统,包括正确选人用人的导向激励、公平晋升激励、科学考评激励、容错纠错激励和“能上能下、能进能出”激励;三是要建构物质激励系统,包括基本工资激励、薪资福利正常调整激励、“多劳多得”的奖酬激励和“同工同酬”激励;四是要建构情感激励系统,包括为民情怀激励、授权信任激励、谈心谈话激励和心理健康关爱激励等。

关键词：新时代干部担当作为现实要求激励体系

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结合知识追踪和图卷积的知识概念推荐

计算机与现代化 2024年第8期 17-23,53页

作者：王妍丛鑫訾玲玲重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆401331

科技的创新发展使得在线教育平台蓬勃发展,提供了海量的教育资源,每类教育资源中包含丰富的知识概念。目前的研究主要集中在知识图谱的个性化课程资源推荐,容易受到数据稀疏问题的影响难以进行扩展。针对难以将学习者的学习状态和学习... 详细信息

科技的创新发展使得在线教育平台蓬勃发展,提供了海量的教育资源,每类教育资源中包含丰富的知识概念。目前的研究主要集中在知识图谱的个性化课程资源推荐,容易受到数据稀疏问题的影响难以进行扩展。针对难以将学习者的学习状态和学习资源进行有效匹配的问题,提出模型KT-GCN (Knowledge Tracing-Graph Convolutional Network)。首先,使用知识追踪对学习者的知识水平进行整体建模,获取学习者当前的学习状态;然后,使用图卷积网络进行路径编码,获取适应于学习者的学习路径,利用TransE方法和多跳路径进行路径选择;最后,再进行预测评分获得最匹配的学习资源推荐列表。为了验证该模型的性能,在多个数据集上与基线模型进行对比实验,并进行相应的消融实验验证模型各组件的性能。

关键词：知识追踪图卷积多跳路径知识概念

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新一轮个人所得税改革的劳动供给效应

税收经济研究 2024年第1期29卷 46-60页

作者：吴燕重庆工商大学经济学院

基于中国家庭追踪调查(CFPS)2018—2020年面板数据,以2018年个人所得税改革为准自然实验,运用双重差分法和固定效应模型,分析此次个人所得税改革对劳动供给的影响并探讨异质性政策效果。研究表明:(1)2018年个人所得税改革显著提高了个... 详细信息

基于中国家庭追踪调查(CFPS)2018—2020年面板数据,以2018年个人所得税改革为准自然实验,运用双重差分法和固定效应模型,分析此次个人所得税改革对劳动供给的影响并探讨异质性政策效果。研究表明:(1)2018年个人所得税改革显著提高了个体的劳动参与率,对劳动时间没有显著影响。同时减税幅度越大,个体劳动参与的激励作用越强。(2)异质性结果表明:相较于男性和正规就业者,此次个人所得税改革对女性和非正规就业者的劳动参与率影响更大;区分不同收入群体和人才类型,个人所得税改革显著提高了低收入群体的劳动参与率和劳动时间,对中高收入群体和高水平人才的作用则不明显;区分不同地区,个人所得税改革对东部地区劳动者的劳动参与率影响更大,中部次之,西部稍弱;区分不同家庭类型,个人所得税改革对享受专项附加扣除、有老人或小孩以及有房贷家庭劳动者的劳动参与促进作用更为明显。文章的结论为个人所得税改革的政策效应评估提供了微观证据,同时为进一步完善个人所得税制度提高劳动供给助力经济高质量发展提供了政策参考。

关键词：个人所得税劳动供给双重差分法准自然实验

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基于DNN与注意力机制的推荐算法模型

计算机与现代化 2024年第6期 1-7,114页

作者：周超丛鑫訾玲玲肖谷平重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆401331

为解决因子分解机在提取高阶组合特征的缺陷问题,更好地学习到更多有用的特征信息,尝试用因子分解机提取交叉特征,并结合注意力网络、深度神经网络和多头自注意力机制等方法,从低、高阶组合特征中学习关键特征信息,最后根据不同阶的组... 详细信息

为解决因子分解机在提取高阶组合特征的缺陷问题,更好地学习到更多有用的特征信息,尝试用因子分解机提取交叉特征,并结合注意力网络、深度神经网络和多头自注意力机制等方法,从低、高阶组合特征中学习关键特征信息,最后根据不同阶的组合特征的重要性加权融合得到结果,以预估广告点击率。实验主要基于广告数据集Criteo展开,并在MovieLens数据集上进行类比实验,验证所提出算法模型的有效性,实验结果显示,本文提出的算法模型相较于基准模型,在2个数据集上的AUC指标提升分别有2.32个百分点和0.4个百分点。

关键词：因子分解机神经网络注意力网络特征提取