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基于AlexNet模型的南海地图多标签自动分类研究
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数据分析与知识发现 2024年 第4期8卷 76-87页
作者: 齐小英 李晗语 杨海平 南京大学信息管理学院 南京210023 南京大学中国南海研究协同创新中心 南京210023
【目的】实现地图的多重语义分类,满足地图精准检索与情报分析的需求。【方法】设计地图类目体系,提出地图多标签分类策略,基于AlexNet卷积神经网络分类模型实现南海地图多标签自动分类。【结果】南海地图多标签自动分类模型的F1值为0.9... 详细信息
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海洋空间的“领土化”构建与实践 ——以美国在南海地区的干涉行动为例
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亚太安全与海洋研究 2024年 第3期 91-106,I0004页
作者: 周诗仪 南京大学中国南海研究协同创新中心 南京210093
随着海洋与人类的联系越来越密切,控制人类海上活动的必要性,令海洋空间的“领土化”成为难以避免的趋势。主流话语开始从将海洋描述为无主之地,变成倾向于为扩大公共权力对海域控制的做法辩护,为海上力量投送和海域管控编织正当理由。... 详细信息
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冷战变局下的顺势而为:西沙海战与20世纪70年代英国南海政策的调整
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复旦学报(社会科学版) 2024年 第2期66卷 139-148页
作者: 刘金源 赵沁雨 南京大学中国南海研究协同创新中心/历史学院 南京210023
20世纪70年代的冷战格局深刻影响着南海局势及英国南海政策。1974年1月,中越西沙海战爆发,中国海军挫败南越政权之图谋,一举收复西沙群岛主权。作为近代以来在南海周边有着重要战略利益的列强,英国对西沙海战及其后南海局势密切关注、... 详细信息
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量子多体系统中的拓扑序与分数化激发
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物理学报 2024年 第7期73卷 1-7页
作者: 顾昭龙 李建新 南京大学物理学院 固体微结构物理国家重点实验室南京210093 南京大学 人工微结构科学与技术协同创新中心南京210093
朗道费米液体理论和金兹堡-朗道相变理论是传统凝聚态物理两座重要的基石,在处理BCS超导体和液氦超流体的形成机制等重要物理问题中取得了巨大成功.然而,以20世纪80年代量子霍尔效应和高温超导的发现为开端,人们逐渐认识到,对于一大类... 详细信息
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中国—美国—东盟三方海洋议题竞合中的东盟角色
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当代亚太 2024年 第2期 4-30,157页
作者: 田诗慧 郑先武 南京大学国际关系研究院 中国南海研究协同创新中心
大国竞争格局为小国提供了倡导和设置区域议程的契机与政策空间。通过发展优势领域、建立关系网络、搭建制度平台以及塑造特定规范,东盟能够确保自身利益和首要事项得到优先考虑,并将竞争中的大国的议题偏好纳入其制度框架内。在“印太... 详细信息
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大国竞争背景下澳大利亚的“战略均衡”外交
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亚太安全与海洋研究 2024年 第2期 107-124,I0004页
作者: 李途 南京大学国际关系学院、中国南海研究协同创新中心 南京210093
与莫里森政府一边倒地支持美国遏制中国的政策相比,阿尔巴尼斯政府展现出更多的战略自主性,提出“多极地区秩序”与“战略均衡”,呼吁与地区中小国家一道塑造大国战略竞争的国际环境。这既是对历届工党政府独立外交传统的继承,又是澳大... 详细信息
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南海地区新局势、新挑战与新思路——2023年度“南海论坛”综述
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亚太安全与海洋研究 2024年 第1期 81-90,I0002,I0003页
作者: 常娜 南京大学中国南海研究协同创新中心、国际关系学院 南京210093
2023年南海地区局势复杂多变,危机频发,南海问题依然是全球最为复杂的海洋争端和影响中国-东盟关系的重要因素。如何在中美战略博弈大背景下应对亚太海洋安全新形势,相关问题亟须深入的探讨与总结。在南京大学中国南海研究协同创新中心... 详细信息
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中国文化在马来群岛的传播
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中南民族大学学报(人文社会科学版) 2024年
作者: 刘梓琳 南京大学中国南海研究协同创新中心/历史学院 韶关学院文学与传媒学院
马来群岛是“海上丝绸之路”的重点区域,一直处于多元文化交汇的状态中。自明清以来,大量华人迁居马来群岛,形成各式各样的华人社区。在很长的一段时间里,这些华人社区在马来群岛周边国家里扮演着重要角色,它们既是当地社会经济的重要... 详细信息
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多模态南海疆维权证据本体模型构建
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情报杂志 2024年 第4期43卷 78-88页
作者: 司徒凌云 孙鹤 石进 沈固朝 南京大学信息管理学院 南京210023 中国南海研究协同创新中心 南京210023
[研究目的]大国博弈背景下,南海疆维权关乎国家安全、区域和平与亚太经济发展。南海疆维权证据本体模型的构建是南海维权证据链建设的重要前提,也是实现多模态南海疆维权证据链系统的迫切需求。[研究方法]首先,从本体模型构建和本体属... 详细信息
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多标记学习中基于交互表示的深度森林方法
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软件学报 2024年 第4期35卷 1934-1944页
作者: 吕沈欢 陈一赫 姜远 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 软件新技术与产业化协同创新中心(南京大学) 江苏南京210023
在多标记学习中,每个样本都与多个标记关联,关键任务是如何在构建模型时利用标记之间的相关性.多标记深度森林算法尝试在深度集成学习的框架下使用逐层的表示学习来挖掘标记之间的相关性,并利用得到的标记概率表示提升预测精度.然而,一... 详细信息
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