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“三线六维”卓越数学教师培养模式探索与实践——以忻州师范学院数学系卓越教师实验班为例

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忻州师范学院学报 2024年第2期40卷 64-70页

作者：王鹏飞殷凤忻州师范学院数学系山西忻州034000

卓越教师培养是近年来师范院校普遍开展的工程项目,文章结合忻州师范学院数学系“卓越教师培养”的实践经验,围绕实践教学不断线、“思政教育”不断线、过程评价不断线的三条主线,从培养理念、培养路径、德育养成、技能培养、协同培养... 详细信息

卓越教师培养是近年来师范院校普遍开展的工程项目,文章结合忻州师范学院数学系“卓越教师培养”的实践经验,围绕实践教学不断线、“思政教育”不断线、过程评价不断线的三条主线,从培养理念、培养路径、德育养成、技能培养、协同培养、质量评价六个维度对卓越教师培养模式进行了探索与实践。通过“三线六维”模式的实施,实现了卓越教师的培养目标,推动了师范院校卓越教师培养模式的创新,为师范院校卓越教师的培养模式提供可能的参考。

关键词：三线六维卓越教师培养模式探索与实践

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基于三路径网络的医学图像分割方法

模式识别与人工智能 2024年第1期37卷 1-12页

作者：蒋清婷叶海良曹飞龙中国计量大学理学院应用数学系杭州310018

卷积神经网络由于强大的特征提取能力在医学图像分割任务上取得一定进展,但仍需提升边缘分割的准确性.为此,文中提出基于边缘选择图推理的三路径网络,包括目标定位路径、边缘选择路径和细化路径.在目标定位路径中,设计多尺度特征融合模... 详细信息

卷积神经网络由于强大的特征提取能力在医学图像分割任务上取得一定进展,但仍需提升边缘分割的准确性.为此,文中提出基于边缘选择图推理的三路径网络,包括目标定位路径、边缘选择路径和细化路径.在目标定位路径中,设计多尺度特征融合模块,聚合高级特征,实现病变区域的定位.在边缘选择路径中,构造边缘选择图推理模块,用于低级特征的边缘筛选,并进行图推理,保证病变区域的边缘形状.在细化路径中,建立渐进式组级细化模块,逐步细化不同尺度特征的结构信息与细节信息.此外,引入融合加权Focal Tversky损失和加权交并比损失的复合损失,减轻类不平衡的影响.在公开数据集上的实验表明,文中方法性能较优.

关键词：图神经网络医学图像分割深度学习边缘学习

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社交影响增强的图神经网络推荐方法

模式识别与人工智能 2024年第3期37卷 221-230页

作者：代星月叶海良曹飞龙中国计量大学理学院应用数学系杭州310018

随着在线社交平台的发展,社交推荐已成为推荐系统中的一个重要任务.然而,用户间的社交关系通常具有稀疏性,这在一定程度上限制推荐系统的性能.为此,文中提出社交影响增强的图神经网络推荐方法,旨在利用用户之间的隐式社交关系增强社交... 详细信息

随着在线社交平台的发展,社交推荐已成为推荐系统中的一个重要任务.然而,用户间的社交关系通常具有稀疏性,这在一定程度上限制推荐系统的性能.为此,文中提出社交影响增强的图神经网络推荐方法,旨在利用用户之间的隐式社交关系增强社交推荐的效果.首先,分析用户与物品之间的交互数据,揭示隐含的社交关系,重构用户间的社交图.在此基础上,利用互信息最大化方法,有效融合社交图的全局特征与用户的局部特征.同时,将可学习机制融入图注意力网络中,充分捕获用户和物品间的交互信息.最后,提出一种改进的贝叶斯个性化排序损失,为评分预测任务提供准确的用户特征表示和物品特征表示.在3个公开数据集上的实验表明,文中方法性能较优.

关键词：图神经网络表示学习互信息最大化社交推荐

单边相对光滑非凸-凹极小极大问题的镜像梯度算法

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运筹学学报（中英文） 2024年第1期28卷 18-28页

作者：徐洋王军霖徐姿上海大学理学院数学系上海200444

本文提出了一种镜像梯度下降梯度上升算法来求解单边相对光滑的非凸-凹极小极大问题。在算法的每次迭代中,我们采用镜像梯度下降步来更新相对光滑的变量,采用梯度上升投影步来更新目标函数中光滑的变量。本文在理论上证明了算法收敛到ε... 详细信息

本文提出了一种镜像梯度下降梯度上升算法来求解单边相对光滑的非凸-凹极小极大问题。在算法的每次迭代中,我们采用镜像梯度下降步来更新相对光滑的变量,采用梯度上升投影步来更新目标函数中光滑的变量。本文在理论上证明了算法收敛到ε-近似一阶稳定点的迭代复杂度是O(ε^(-4))。

关键词：非凸-凹极小极大问题相对光滑镜像梯度法

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具有几乎链条件的有限p-群

中国科学：数学 2024年第2期54卷 139-160页

作者：白鹏飞郭秀云王俊新山西财经大学应用数学学院太原030006 上海大学数学系上海200444

设t为正整数.若一个有限p-群的所有指数为p^(t)的子群皆交换,且它至少有一个指数为p^(t−1)的非交换子群,则称它为A_(t)-群.若一个A_(t)-群恰有s个指数为p^(t−1)的交换子群,其中s>0,则称它为A^(s)_(t-)群.显然,对于任意有限非交换p-群,... 详细信息

设t为正整数.若一个有限p-群的所有指数为p^(t)的子群皆交换,且它至少有一个指数为p^(t−1)的非交换子群,则称它为A_(t)-群.若一个A_(t)-群恰有s个指数为p^(t−1)的交换子群,其中s>0,则称它为A^(s)_(t-)群.显然,对于任意有限非交换p-群,一定可找到合适的整数s和t使得它是一个A^(s)_(t-)群.为了深入研究有限非交换p-群,结合A^(s)_(t-)群的结构特点,本文描述具有A^(0)_(t-1)-子群的A_(t)-群的结构,并证明对于任意的A^(s)_(t-)群,若s>1,则s≡1(mod p),进一步地,完全分类所有的A1 t-群.

关键词：有限p-群 A_(t)-群 A^(s)_(t)- 群链条件

DE-AA：基于词对距离嵌入和轴向注意力机制的实体关系联合抽取模型

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计算机科学 2024年

作者：张梦赢沈海龙东北大学理学院数学系

实体关系联合抽取为知识图谱的构建提供了关键的技术支持，而重叠关系问题一直都是联合抽取模型研究的重点，现有的方法许多采用多步骤的建模方法，虽在解决重叠关系问题上取得了很好的效果，但产生了曝光偏差问题。为同时解决重叠关系... 详细信息

实体关系联合抽取为知识图谱的构建提供了关键的技术支持，而重叠关系问题一直都是联合抽取模型研究的重点，现有的方法许多采用多步骤的建模方法，虽在解决重叠关系问题上取得了很好的效果，但产生了曝光偏差问题。为同时解决重叠关系和曝光偏差问题，提出了一种基于词对距离嵌入和轴向注意力机制的实体关系联合抽取方法（DE-AA）。首先，构建代表词对关系的表特征，加入词对距离特征信息优化其表示；其次，应用基于行注意力和列注意力的轴向注意力模型去增强表特征，在融合全局特征的同时能够降低计算复杂度；最后，将表特征映射到各关系空间中，生成特定关系下的词对关系表，并使用表格填充法为表中各项分配标签，以三重分类的方式进行三元组的抽取。在公开数据集NYT和WebNLG上评估了所提出的模型，实验结果与其他基线模型相比取得了更好的性能，且在处理重叠关系或多重关系问题上优势显著。

关键词：实体关系联合抽取轴向注意力机制词对距离嵌入表格填充法