检索结果-南通市图书馆

图书情报工作 2008年第S2期52卷 168-172页

作者：范淑兰马晓梅北京大学物理学院北京100871

论述随着信息技术的发展,图书馆的管理模式和服务理念发生了巨的变化,笔者结合工作实际,介绍北京大学图书馆分馆建设现状,并针对具体情况,探讨北京大学分馆的管理模式和服务理念。

关键词：大学图书馆管理模式服务理念分馆建设

高校图书馆俄文文献收藏现状与困境分析--以北京大学外国语学院图书分馆为例

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大学图书馆学报 2014年第5期32卷 99-102页

作者：张晓雁王晶晶黄金鹏罗晓春北京大学外国语学院图书分馆北京大学图书馆北京100871

以北京大学外国语学院图书分馆为例,梳理馆藏俄文文献收藏历史,分析俄文图书馆藏特点与建设困境,探讨未来俄文资源发展对策。

关键词：俄文文献收藏 CASHL

高校专业分馆为重点学科建设服务探讨——以北京大学物理学院分馆为例

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图书情报工作 2011年第S2期55卷 199-201,152页

作者：马晓梅范淑兰北京大学图书馆物理学院分馆北京100871

从专业分馆重点学科文献信息资源保障体系入手,以笔者所在馆为例,全面探讨了在合理构建高校专业分馆文献资源体系的基础上为重点学科建设提供全方位特色服务的有效方法。

关键词：高校专业分馆重点学科建设服务

利用冷冻电镜研究蛋白质机器的非平衡统计物理

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物理学报 2024年第13期73卷 1-8页

作者：杨添欧阳颀北京大学物理学院北京100871 北京大学定量生物学中心北京100871

对蛋白质机器的完整描述应包括其微观结构、热力学和动力学性质与工作机制.最近兴起的冷冻电镜技术为蛋白质热力学与动力学的研究提供了全新的机遇.目前已经有一些工作不仅利用冷冻电镜技术解析蛋白质的高分辨率结构,还结合数据处理方... 详细信息

对蛋白质机器的完整描述应包括其微观结构、热力学和动力学性质与工作机制.最近兴起的冷冻电镜技术为蛋白质热力学与动力学的研究提供了全新的机遇.目前已经有一些工作不仅利用冷冻电镜技术解析蛋白质的高分辨率结构,还结合数据处理方法来分析蛋白质的构象分布并进一步推测其热力学性质.然而,利用冷冻电镜技术直接对蛋白质的动力学过程作观测与定量分析的方法还在发展的初级阶段.本文选取了一个理想的蛋白质系统,即蓝藻生物钟蛋白对冷冻电镜分析蛋白质非平衡过程的可能性进行探索.基于已有的实验数据,将蓝藻生物钟蛋白KaiC的平衡态统计物理模型推广至非平衡态,对KaiC蛋白处于非平衡态时的动力学特征进行预测.基于动力学预测结果,本文揭示了冷冻电镜技术具有分析蓝藻生物钟蛋白的非平衡过程的可能,为进一步的冷冻电镜实验提供了理论依据.

关键词：蛋白质动力学非平衡态统计物理冷冻电镜

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融合实体信息的古汉语关系分类研究

数据分析与知识发现 2024年第1期8卷 114-124页

作者：唐雪梅苏祺王军北京大学信息管理系北京100871 北京大学数字人文研究中心北京100871 北京大学外国语学院北京100871

【目的】将实体信息与预训练语言模型结合应用到古汉语关系分类任务中,构建古汉语关系分类模型。【方法】首先,在预训练模型输入层中使用特殊标记标出实体对的位置,同时在原关系句之后拼接实体类型描述句;其次,在预练语言模型的输出中... 详细信息

【目的】将实体信息与预训练语言模型结合应用到古汉语关系分类任务中,构建古汉语关系分类模型。【方法】首先,在预训练模型输入层中使用特殊标记标出实体对的位置,同时在原关系句之后拼接实体类型描述句;其次,在预练语言模型的输出中进一步提取实体语义信息;然后,通过CNN将每个字符相对于首尾实体的位置信息融入模型中;最后,将句表示、实体语义表示以及CNN输出拼接经过分类器得到关系标签。【结果】相较于仅使用预训练语言模型,本文模型在Macro F1指标上平均有3.5个百分点的提升。【局限】通过分析混淆矩阵发现本文模型在有相同实体类型组合的关系上容易出现预测错误。【结论】在预训练语言模型中结合实体信息能够提高古汉语关系分类的效果,且实验结果证明本文融合实体信息的方法是有效的。

关键词：古汉语关系抽取关系分类预训练语言模型实体信息

非通用语种外语学习共享空间的构建与实践——以北京大学图书馆外国语学院分馆为例

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图书情报工作 2015年第S2期59卷 69-72页

作者：张晓雁王爱京北京大学图书馆外国语学院分馆

将情境学习、构建要素等外语学习环境理论与图书馆信息资源建设、读者服务内容结合起来,以北京大学图书馆外国语学院分馆为例,探讨非通用语种外语学习共享空间的构建与实践,以期为外语专业图书馆同行相关研究提供参考依据。

关键词：外语学习共享空间非通用语种学习共享空间外语学习环境

定量核磁共振氢谱法测定肺炎球菌荚膜多糖中C多糖杂质的含量

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分析化学 2024年第5期52卷 735-742页

作者：王丽娟马庆华张秀扶晖北京大学化学与分子工程学院北京大学分析测试中心北京智飞绿竹生物制药有限公司

建立了核磁共振氢谱（1H NMR）法测定肺炎球菌荚膜多糖中C多糖杂质（C-polysaccharide,C-Ps）含量的方法。通过二维1H-15N异核多键相关（HMBC）谱确定δH3.24为C-Ps的特征峰。以3种血清型肺炎球菌荚膜多糖6A、6B和10A为样品、二甲基亚... 详细信息

建立了核磁共振氢谱（1H NMR）法测定肺炎球菌荚膜多糖中C多糖杂质（C-polysaccharide,C-Ps）含量的方法。通过二维1H-15N异核多键相关（HMBC）谱确定δH3.24为C-Ps的特征峰。以3种血清型肺炎球菌荚膜多糖6A、6B和10A为样品、二甲基亚砜为内标物，建立了C-Ps绝对定量分析方法，并进行了方法学验证。结果表明，C-Ps浓度在2.5～198μg/m L范围内线性关系良好（R2>0.999），检测方法的定量限为2.5μg/m L；加标回收率在102%～109%之间；重复性相对标准偏差（RSD）小于3%,5 d内稳定性RSD小于1%。本分析方法操作简单，重复性和普适性良好，可作为肺炎球菌荚膜多糖研发和生产中C-Ps杂质的检测方法，为质检控制提供了新方法和新思路。

关键词：定量核磁共振氢谱肺炎球菌荚膜多糖 C多糖杂质磷酸胆碱质量控制

来源：博看期刊

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开源软件供应链研究综述

软件学报 2024年第2期35卷 581-603页

作者：高恺何昊谢冰周明辉北京大学软件与微电子学院北京100871 北京大学计算机学院北京100871

开源软件已经成为现代社会的一项关键基础设施,支撑着几乎所有领域的软件开发.通过安装依赖、API调用、项目fork、文件拷贝和代码克隆等形式的代码复用,开源软件之间形成了错综复杂的供应(依赖)关系网络,被称为开源软件供应链.一方面,... 详细信息

开源软件已经成为现代社会的一项关键基础设施,支撑着几乎所有领域的软件开发.通过安装依赖、API调用、项目fork、文件拷贝和代码克隆等形式的代码复用,开源软件之间形成了错综复杂的供应(依赖)关系网络,被称为开源软件供应链.一方面,开源软件供应链为软件开发提供了便利,已然成为软件行业的基石.另一方面,上游软件的风险可以沿着开源软件供应链波及众多的下游软件,使开源软件供应链呈现牵一发而动全身的特点.开源软件供应链近年来逐渐成为学术界和工业界的关注焦点.为了帮助增进研究人员对开源软件供应链的认识,从整体性的角度,对开源软件供应链给出定义和研究框架;然后,对国内外的研究工作进行系统文献调研,总结结构与演化、风险传播与管理、依赖管理3个方面的研究现状;最后,展望开源软件供应链的研究挑战和未来研究方向.

关键词：开源软件供应链结构与演化风险传播与管理依赖管理

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通用域适应综述

计算机研究与发展 2024年第1期61卷 120-144页

作者：何秋妍邓明华北京大学数学科学学院北京100871 北京大学统计科学中心北京100871 北京大学定量生物学中心北京100871

域适应问题放宽了传统机器学习问题关于训练样本和测试样本同分布的假设,在域间差异存在的情况下从富有标签的源域迁移知识到缺少标签的目标域.但现有域适应方法大多依赖于对源域和目标域标签集合的相对关系的假设,不贴合实际应用场景,... 详细信息

域适应问题放宽了传统机器学习问题关于训练样本和测试样本同分布的假设,在域间差异存在的情况下从富有标签的源域迁移知识到缺少标签的目标域.但现有域适应方法大多依赖于对源域和目标域标签集合的相对关系的假设,不贴合实际应用场景,因此,通用域适应问题考虑如何在缺少源域和目标域的标签集合先验信息的情况下,实现对目标域的标记.在此过程中,通用域适应方法需要判定目标域样本是否属于源域类别,克服域间差异和潜在的类别差异,在源域和目标域共有类上完成标签的迁移.首先从问题设置与方法策略2方面,对通用域适应方法进行梳理;然后通过实验对比了典型方法,进而分析了通用域适应问题的研究难点;随后整理了现有方法的应用情况,对与之有关的实际应用问题进行了分析;最后探讨了通用域适应问题未来研究方向.

关键词：通用域适应迁移学习对抗学习对比学习自训练

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基于精细神经元的类脑感知学习模型

软件学报 2024年第3期35卷 1403-1417页

作者：张祎晨何干杜凯黄铁军北京大学计算机学院北京100871 北京大学人工智能研究院北京100871

大脑如何实现学习以及感知功能对于人工智能和神经科学领域均是一个重要问题.现有人工神经网络由于结构和计算机制与真实大脑相差较大,无法直接用于理解真实大脑学习以及处理感知任务的机理.树突神经元模型是一种对大脑神经元树突信息... 详细信息

大脑如何实现学习以及感知功能对于人工智能和神经科学领域均是一个重要问题.现有人工神经网络由于结构和计算机制与真实大脑相差较大,无法直接用于理解真实大脑学习以及处理感知任务的机理.树突神经元模型是一种对大脑神经元树突信息处理过程进行建模仿真的计算模型,相比人工神经网络更接近生物真实.使用树突神经网络模型处理学习感知任务对理解真实大脑的学习过程有重要作用.然而,现有基于树突神经元网络的学习模型大都局限于简化树突模型,无法完整建模树突的信号处理过程.针对这一问题,提出一种基于精细中型多棘神经元网络的学习模型,使得精细神经网络可以通过学习完成相应感知任务.实验表明,在经典的图像分类任务上,所提模型可以达到很好的分类性能.此外,精细神经网络对于噪声干扰有很强的鲁棒性.对网络特性进行进一步分析,发现学习后网络中的神经元表现出了刺激选择性这种神经科学中的经典现象,表明所提模型具有一定的生物可解释性,同时也表明刺激选择特性可能是大脑通过学习完成感知任务的一种重要特性.

关键词：大脑仿真类脑计算感知学习图像分类