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诗意的身体:电影中的身境建构

南京艺术学院学报（音乐与表演版） 2024年第2期 136-140页

作者：黄今北京信息科技大学公管与传媒学院北京102299

身体对构建主体性具有重要作用。电影中的身体既是主观的客体也是客观的主体,将客观体验与主观情感相统一,成为具象认知、共情与意象审美的基础。所谓“身境”主要包含两方面:一方面指涉电影静态空间中镜头对身体现象的诗意修辞,从影像... 详细信息

身体对构建主体性具有重要作用。电影中的身体既是主观的客体也是客观的主体,将客观体验与主观情感相统一,成为具象认知、共情与意象审美的基础。所谓“身境”主要包含两方面:一方面指涉电影静态空间中镜头对身体现象的诗意修辞,从影像特质过渡到心理影像而引发“影像增殖”,产生诗意的情感体验;另一方面指涉电影中身体的连续性空间动态变化,由身体创造可被游历和被感受的空间,实现情感的具身化表征。基于电影中的身体现象、身体活动形成的感知与空间情境共同建构了电影身境。在现实与想象之间、在感知与投射之间,以身体为媒介,电影“身境”为超越有限的物象、事件、场景通往身心合一的诗意审美提供了路径。

关键词：身体身境静态身体运动身体

融合知识的文博领域低资源命名实体识别方法研究

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北京大学学报（自然科学版） 2024年第1期60卷 13-22页

作者：李超侯霞乔秀明北京信息科技大学计算机学院北京100192

文物数据的实体嵌套问题明显,实体边界不唯一,且文博领域已标注数据极度缺乏,导致该领域命名实体识别性能较低。针对这些问题,构建一个可用于文物命名实体识别的数据集FewRlicsData,提出一种融合知识的文博领域低资源命名实体识别方法Re... 详细信息

文物数据的实体嵌套问题明显,实体边界不唯一,且文博领域已标注数据极度缺乏,导致该领域命名实体识别性能较低。针对这些问题,构建一个可用于文物命名实体识别的数据集FewRlicsData,提出一种融合知识的文博领域低资源命名实体识别方法RelicsNER。该方法将类别描述信息的语义知识融入文物文本中,使用基于跨度的方式进行解码,用于改善实体嵌套问题,并采用边界平滑的方式缓解跨度识别模型的过度自信问题。与基线模型相比,该方法在FewRlicsData数据集上的F1值有所提升,在文博领域命名实体识别任务中取得较好的性能。在公开数据集OntoNotes 4.0上的实验结果证明该方法具有较好的泛化性,同时在数据集OntoNotes 4.0和MSRA上进行小规模数据实验,性能均高于基线模型,说明所提方法适用于低资源场景。

关键词：文博领域命名实体识别知识融合注意力机制

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中文学术论文全文语步识别研究

数据分析与知识发现 2024年第2期8卷 74-83页

作者：杜新玉李宁北京信息科技大学计算机学院北京100101

【目的】针对学术论文语步识别相关研究存在只能处理少量的语步、语步识别粒度较粗、缺少公开的语步分类数据集等问题,研究学术论文的全文语步识别,为机器自动理解论文内容提供基础。【方法】基于BERT模型,采用多阶段微调的方式构建学... 详细信息

【目的】针对学术论文语步识别相关研究存在只能处理少量的语步、语步识别粒度较粗、缺少公开的语步分类数据集等问题,研究学术论文的全文语步识别,为机器自动理解论文内容提供基础。【方法】基于BERT模型,采用多阶段微调的方式构建学术论文语步分类数据集,并提出一种融入章节标题文本的语步识别方法,在细粒度层面实现中文学术论文全文语步的识别。【结果】实验结果表明,学术论文语步的22类别分类任务中,RoBERTa-wwm-ext模型总体准确率提升0.031,达到0.909,Micro-F1值提升0.022,达到0.837。【局限】所构建的学术论文语步分类数据集尚存在少量数据不平衡问题,所提方法受限于论文质量,这些问题得到改进后,模型对语步的识别能力应能得到进一步提高。【结论】所提方法取得了较高的语步识别准确率,研究成果可用于学术论文的自动理解、论文质量评价及论文语义检索等领域,对科技文献的有效利用具有重要作用。

关键词：学术论文理解语步识别预训练模型

作为方法的“典型现象”——钱理群文学史研究的实践与启示

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现代中文学刊 2024年第1期 98-103页

作者：谢保杰北京信息科技大学传媒学院

文学史研究与写作是钱理群学术研究的重镇,他在文学史研究与写作领域进行过多种形式的实验。“典型现象”研究作为一种方法,受到鲁迅与王瑶的启发。“典型现象”研究是钱理群文学史研究与写作的基本方法,呈现了钱理群对文学史认识与把... 详细信息

文学史研究与写作是钱理群学术研究的重镇,他在文学史研究与写作领域进行过多种形式的实验。“典型现象”研究作为一种方法,受到鲁迅与王瑶的启发。“典型现象”研究是钱理群文学史研究与写作的基本方法,呈现了钱理群对文学史认识与把握的独特理解。作为一种方法论,“典型现象”研究对中国现代文学学科具有重要的意义与价值。

关键词：钱理群典型现象文学史研究鲁迅王瑶

漫反射与非漫反射表面间的辐射传递系数快速计算

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红外与激光工程 2024年第3期53卷 265-275页

作者：厉夫兵游啟冷俊敏杨林昊北京信息科技大学信息与通信工程学院北京102206

针对蒙特卡洛方法计算目标表面间辐射传递系数耗时过长的问题,提出了一种计算漫反射灰体与非漫反射灰体表面间辐射传递系数的快速方法。首先,利用蒙特卡洛方法在漫反射表面生成发射光束集并进行射线追踪,计算漫反射表面对目标表面的辐... 详细信息

针对蒙特卡洛方法计算目标表面间辐射传递系数耗时过长的问题,提出了一种计算漫反射灰体与非漫反射灰体表面间辐射传递系数的快速方法。首先,利用蒙特卡洛方法在漫反射表面生成发射光束集并进行射线追踪,计算漫反射表面对目标表面的辐射传递系数;然后,在非漫反射表面生成发射光束并进行射线追踪,如果射线在多次反射过程中击中任意漫反射表面,则利用反射光束的漫反射特性,直接调用漫反射表面的辐射传递系数对反射能量进行分配,并停止射线追踪。对正六面体模型内表面(两个漫反射面元、四个镜反射面元)的辐射传递系数进行仿真,结果表明,当表面反射率ρ=0.4时,镜反射表面的辐射传递系数计算时间仅为蒙特卡洛方法的1/3;ρ=0.8时,相应的计算时间占比低于1/10,并且保持良好的计算精度。理论推导并分析了影响该方法计算速度的模型参数,结果表明:表面反射率越高,系统中漫反射表面占比越大,快速方法中单束光线的平均追踪次数较蒙特卡洛方法越少,非漫反射表面的辐射传递系数计算优势越明显。

关键词：辐射换热辐射传递系数蒙特卡洛法漫反射表面非漫反射表面

基于能量阈值的双参数阈值函数在生理信号降噪中的应用

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兵工学报 2024年第4期45卷 1264-1272页

作者：赵薇卓智海张月霞北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101

针对弱生理信号在采集过程中易被噪声淹没,传统小波去噪算法存在去噪效果差和信号提取失真的问题,根据小波系数的能量分布特点,提出一种改进的小波阈值去噪算法。通过计算各层小波系数的能量来确定阈值,避免阈值计算的不平衡性,同时提... 详细信息

针对弱生理信号在采集过程中易被噪声淹没,传统小波去噪算法存在去噪效果差和信号提取失真的问题,根据小波系数的能量分布特点,提出一种改进的小波阈值去噪算法。通过计算各层小波系数的能量来确定阈值,避免阈值计算的不平衡性,同时提高自适应性和弱信号的保真度;采用一种改进的可调节的双参数阈值函数对小波系数进行处理,在小波系数压缩程度可控的同时可以自由调节阈值函数的变化趋势。实验结果表明:改进的小波阈值去噪算法相较于两种传统去噪算法(经验模态分解算法和滤波器算法)以及12种传统小波阈值和阈值函数组合算法,在信噪比、均方根百分比和均方根误差上都具有明显的优势,并且在实测生理信号中取得了最小的平均相对误差和最小的波动性。

关键词：小波变换能量梯度阈值改进阈值函数生理信号去噪

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基于工业大数据的重叠社区发现算法

计算机集成制造系统 2024年第6期30卷 2130-2138页

作者：康海燕景悟张仰森北京信息科技大学信息管理学院北京100192

为了深入挖掘和分析工业大数据隐藏的关系、趋势和模式,从而为企业提供更好的决策依据,结合随机游走和标签传播思想,提出一种基于工业大数据的重叠社区发现算法。设计了种子节点选取算法,通过随机游走计算各节点的重要性,选出不相关和... 详细信息

为了深入挖掘和分析工业大数据隐藏的关系、趋势和模式,从而为企业提供更好的决策依据,结合随机游走和标签传播思想,提出一种基于工业大数据的重叠社区发现算法。设计了种子节点选取算法,通过随机游走计算各节点的重要性,选出不相关和重要性高的种子节点;提出重叠社区发现算法,对种子节点赋予唯一标签,迭代进行标签传播直到节点标签不再改变,根据节点标签得到最终的重叠社区划分结果。通过在真实数据集和人工数据集上进行对比实验表明,该算法可以在网络上有效发现高质量的重叠社区,并进一步解决工业大数据的数据分析、信息挖掘等核心问题。

关键词：工业大数据社区发现重叠社区随机游走标签传播

基于机器学习的负泊松比蜂窝的面内力学性能预测

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复合材料学报 2024年第7期41卷 3803-3812页

作者：马佩张君华权铁汉北京信息科技大学机电工程学院北京100192

负泊松比蜂窝结构具有优良的力学性能,本文开发并对比了两种多输入多输出的人工神经网络模型(ANN),用于预测不同几何参数下负泊松比蜂窝结构的能量吸收特性。采用蜂窝胞元的胞角θ、直壁长度与胞元高度之比L/H和厚度t作为ANN的输入,输... 详细信息

负泊松比蜂窝结构具有优良的力学性能,本文开发并对比了两种多输入多输出的人工神经网络模型(ANN),用于预测不同几何参数下负泊松比蜂窝结构的能量吸收特性。采用蜂窝胞元的胞角θ、直壁长度与胞元高度之比L/H和厚度t作为ANN的输入,输出是蜂窝结构的初始峰值力、平台力和蜂窝结构的总能量吸收。验证集的误差全部在8%内,且验证集和测试集的平均相关系数R^(2)都大于98.2%,说明神经网络可以获得良好的预测效果,这表明ANN有能力学习和捕捉将蜂窝的拓扑结构及其力学性能联系起来的潜在物理机制。开发的两种神经网络中,与ANN1相比,ANN2的网络参数更多,网络结构更复杂,有更好地预测精度和训练速度。通过对给定几何参数的蜂窝结构的力学性能进行快速预测得到了吸能高的蜂窝结构。建立了反向设计网络对蜂窝结构进行反向设计,发现网络对蜂窝结构的胞角θ和壁厚t预测效果良好,对L/H的预测效果相对较差,由于L/H对初始峰值力、平台力和总能量吸收影响很小。此外进行了蜂窝几何参数的敏感度分析,结果表明蜂窝结构的几何参数对初始峰值力、平台力和总能量吸收的敏感度趋势一致,蜂窝胞元厚度t的敏感度最高,L/H对能量的敏感度最低。对于敏感度高的参数反向设计网络预测效果好,反之敏感度低的参数预测效果相对较差。总之,ANN为蜂窝结构吸能性能的研究提供了一种快速准确的方法,有望加快蜂窝结构的优化和设计进程。

关键词：负泊松比蜂窝吸能神经网络参数敏感度机器学习

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基于混合模型的特种车辆转向泵马达性能评估

湖南大学学报（自然科学版） 2024年第8期51卷 155-164页

作者：李乐米雨欣贾然北京信息科技大学机电工程学院北京100192

为了实现转向泵马达运行性能的实时评估,首先构建了转向泵马达物理模型,该模型考虑了转向泵马达运行机理,通过求解泵马达外特性方程、液压回路平衡方程、内部流量计算方程等,实现内部不可测参数的初步评估与计算,进而获得各类参数对转... 详细信息

为了实现转向泵马达运行性能的实时评估,首先构建了转向泵马达物理模型,该模型考虑了转向泵马达运行机理,通过求解泵马达外特性方程、液压回路平衡方程、内部流量计算方程等,实现内部不可测参数的初步评估与计算,进而获得各类参数对转向泵马达性能的影响机制.同时采用LSTM深度学习方法构建了转向泵马达数据驱动模型,学习并预测不同工况下转向泵马达容积效率的变化规律,并将其输入至物理模型形成转向泵马达性能评估混合模型,提高不同工况条件下转向泵马达性能评估的准确性及适用性.实例分析表明,该混合模型可实现复杂工况下转向泵马达高低压侧压力、流量、转速及转矩等参数的计算与评估,模型误差低于10%.

关键词：转向泵马达混合模型性能评估