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基于外部学科属性及内部主题演化的学科交叉发展态势分析

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现代情报 2024年

作者：陆泉刘可辉武汉大学信息资源研究中心武汉大学大数据研究院

[目的/意义]结合外部学科属性及内部主题演化开展学科交叉发展态势分析，有助于捕获领域发展前沿，推进交叉创新发展。[方法/过程]基于目标领域的全景与突破性研究，通过构建学科交叉共现网络开展外部学科属性演化分析，依托BERTopic模... 详细信息

[目的/意义]结合外部学科属性及内部主题演化开展学科交叉发展态势分析，有助于捕获领域发展前沿，推进交叉创新发展。[方法/过程]基于目标领域的全景与突破性研究，通过构建学科交叉共现网络开展外部学科属性演化分析，依托BERTopic模型挖掘学科交叉内部主题并开展内部主题演化分析，进而开展全景与突破性研究的对比分析。[结果/结论]本文以生物医学工程研究为例，外部学科属性层面，学科交叉程度日益加强，且突破性研究的关键子网络是全景研究的子集，前者更关注医学而后者更关注工学；内部主题演化层面，学科交叉演化速度日趋加快，前者演化速度较快而后者演化速度相对稳定，且二者各有不相交的5个和3个前沿主题。基于外部学科属性与内部主题演化揭示全景与突破性研究的学科交叉发展态势有助于促进交叉创新。

关键词：学科交叉学科属性主题演化发展态势生物医学工程

以Spiro-OMeTAD作为空穴传输层的ZnS/SnS太阳能电池模拟研究

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人工晶体学报 2024年

作者：唐华肖清泉付莎莎谢泉贵州大学大数据与信息工程学院新型光电子材料与技术研究所

硫化亚锡因其合适的电学和光学特性而被作为太阳能电池的吸收层进行研究。Spiro-OMeTAD常用作空穴传输层来提高太阳能电池性能。本文采用wxAMPS软件对SnS基太阳能电池ZnS/SnS/Spiro-OMeTAD进行模拟研究。主要研究分析空穴传输层Spiro-OM... 详细信息

硫化亚锡因其合适的电学和光学特性而被作为太阳能电池的吸收层进行研究。Spiro-OMeTAD常用作空穴传输层来提高太阳能电池性能。本文采用wxAMPS软件对SnS基太阳能电池ZnS/SnS/Spiro-OMeTAD进行模拟研究。主要研究分析空穴传输层Spiro-OMeTAD对太阳能电池性能的影响，其中包括：开路电压、短路电流密度、填充因子、光电转换效率以及量子效率。研究结果表明：在加入Spiro-OMeTAD空穴传输层后，ZnS/SnS/Spiro-OMeTAD太阳能电池的开路电压VOC增加至0.958 V，短路电流JSC增加到32.96 mA/cm2，填充因子FF和转换效率PCE分别达到了79.26%和25.07%，电池性能取决于电池各层厚度、掺杂浓度、缺陷态密度以及工作温度。通过研究表明Spiro-OMeTAD作为空穴传输层，有利于提高太阳能电池的各性能，并且ZnS/SnS/Spiro-OMeTAD是一种十分具有发展潜力的光伏器件结构。

关键词：硫化亚锡硫化锌 Spiro-OMeTAD空穴传输层异质结太阳能电池 wxAMPS 缺陷

基于FE-P2Pnet的无人机小麦图像麦穗计数方法

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农业机械学报 2024年第4期55卷 155-164,289页

作者：鲍文霞苏彪彪胡根生黄承沛梁栋安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心合肥230601

针对无人机图像背景复杂、小麦密集、麦穗目标较小以及麦穗尺寸不一等问题,提出了一种基于FE-P2Pnet(Feature enhance-point to point)的无人机小麦图像麦穗自动计数方法。对无人机图像进行亮度和对比度增强,增大麦穗目标与背景之间的... 详细信息

针对无人机图像背景复杂、小麦密集、麦穗目标较小以及麦穗尺寸不一等问题,提出了一种基于FE-P2Pnet(Feature enhance-point to point)的无人机小麦图像麦穗自动计数方法。对无人机图像进行亮度和对比度增强,增大麦穗目标与背景之间的差异度,减少叶、秆等复杂背景因素的影响。引入了基于点标注的网络P2Pnet作为基线网络,以解决麦穗密集的问题。同时,针对麦穗目标小引起的特征信息较少的问题,在P2Pnet的主干网络VGG16中添加了Triplet模块,将C(通道)、H(高度)和W(宽度)3个维度的信息交互,使得主干网络可以提取更多与目标相关的特征信息;针对麦穗尺寸不一的问题,在FPN(Feature pyramid networks)上增加了FEM(Feature enhancement module)和SE(Squeeze excitation)模块,使得该模块能够更好地处理特征信息和融合多尺度信息;为了更好地对目标进行分类,使用Focal Loss损失函数代替交叉熵损失函数,该损失函数可以对背景和目标的特征信息进行不同的权重加权,进一步突出特征。实验结果表明,在本文所构建的无人机小麦图像数据集(Wheat-ZWF)上,麦穗计数的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和平均精确度(ACC)分别达到3.77、5.13和90.87%,相较于其他目标计数回归方法如MCNN(Multi-column convolutional neural network)、CSRnet(Congested scene recognition network)和WHCNETs (Wheat head counting networks)等,表现最佳。与基线网络P2Pnet相比,MAE和MSE分别降低23.2%和16.6%,ACC提高2.67个百分点。为了进一步验证本文算法的有效性,对采集的其它4种不同品种的小麦(AK1009、AK1401、AK1706和YKM222)进行了实验,实验结果显示,麦穗计数MAE和MSE平均为5.10和6.17,ACC也达到89.69%,表明本文提出的模型具有较好的泛化性能。

关键词：麦穗计数无人机图像 FE-P2Pnet FEM Wheat-ZWF数据集

双轴应变对NbSe/MoSiN肖特基势垒的调控

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原子与分子物理学报 2024年 188-194页

作者：张宇哲安梦雅谢泉贵州大学大数据与信息工程学院新型光电子材料与技术研究所

最近一种高质量的二维(Two-dimensional, 2D)半导体材料MoSi2N4(MSN)在实验上被成功合成,具有优异的电气和机械性能.尽管最近有大量的研究致力于揭示MSN的材料特性,但到目前为止,对MSN的电接触物理特性的探索还比较少.在这项工作中,构... 详细信息

最近一种高质量的二维(Two-dimensional, 2D)半导体材料MoSi2N4(MSN)在实验上被成功合成,具有优异的电气和机械性能.尽管最近有大量的研究致力于揭示MSN的材料特性,但到目前为止,对MSN的电接触物理特性的探索还比较少.在这项工作中,构建了金属-半导体NbSe2/MSN肖特基结并使用第一性原理密度泛函理论计算研究了该肖特基结的材料特性.发现NbSe2/MSN接触具有超低肖特基势垒高度(Schottky barrier height, SBH),这有利于纳米电子学应用. SBH可以通过施加双轴应变的方式进行有效的调控.当施加拉伸应变时能实现NbSe2/MSN肖特基结由p型肖特基接触转变为p型欧姆接触,而当施加较大的压缩应变时能实现p型肖特基接触和n型肖特基接触之间的转换.我们的研究结果为MSN的2D电触点的物理特性提供了见解,并将为设计基于MSN的2D纳米器件的高性能电触点提供关键的一步.

关键词： MoSi N NbSe 肖特基结欧姆接触

“双循环”促进利用外资“稳中提质”的效应评估

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西安交通大学学报（社会科学版） 2024年第2期44卷 64-76页

作者：戴翔华笑烨南京审计大学统计科学与大数据研究院江苏南京211815

受日趋复杂和严峻的外部环境变化冲击以及内部传统低成本优势不断丧失的影响,近年来,中国利用外资虽面临挑战,但与全球对外直接投资下滑相比却成功实现了“逆势上扬”,其根本逻辑在于“双循环”能够形成吸引外资的新优势。具体而言,超... 详细信息

受日趋复杂和严峻的外部环境变化冲击以及内部传统低成本优势不断丧失的影响,近年来,中国利用外资虽面临挑战,但与全球对外直接投资下滑相比却成功实现了“逆势上扬”,其根本逻辑在于“双循环”能够形成吸引外资的新优势。具体而言,超大本土市场规模优势下的产业配套能力提升和消费需求规模的扩大、更高开放水平下的国际循环畅通以及二者的相互作用,高度契合了全球价值链分工条件下跨国公司布局全球生产网络,尤其是布局高端生产环节和阶段的现实需求,在利用外资上即表现为“稳中提质”。在创新性地对国内国际双循环进行定量和有效测度的基础上,进一步开展的计量检验结果证实了上述理论预期的正确性,即“双循环”能够显著促进利用外资“稳中提质”,并且主要通过更加畅通的国内循环和国际循环及其二者相互促进的机制发挥作用。在经济全球化新形势下和中国迈入高质量发展新阶段后,为充分发挥外资在现代化建设中的作用,中国应加快构建新发展格局,依托超大本土市场规模优势,在实施扩大内需战略、加快国内市场一体化和制度创新的同时积极参与全球生产网络和价值链分工体系,以形成利用外资“稳中提质”的新优势。

关键词：双循环利用外资稳中提质扩大内需产业配套价值链分工

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面向中文小样本命名实体识别的BERT优化方法

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小型微型计算机系统 2024年

作者：杨三和赖沛超傅仰耿王一蕾叶飞扬张林福州大学计算机与大数据学院

为解决中文小样本命名实体识别（NER）任务所面临的问题和挑战，提出了一种面向中文小样本NER的BERT优化方法，该方法包含两方面的优化：首先，针对训练样本数量不足限制了预训练语言模型BERT的语义感知能力的问题，提出了ProConBERT，... 详细信息

为解决中文小样本命名实体识别（NER）任务所面临的问题和挑战，提出了一种面向中文小样本NER的BERT优化方法，该方法包含两方面的优化：首先，针对训练样本数量不足限制了预训练语言模型BERT的语义感知能力的问题，提出了ProConBERT，一种基于提示学习与对比学习的 BERT 预训练策略。在提示学习阶段，设计掩码填充模板来训练 BERT预测出每个标记对应的中文标签词。在对比学习阶段，利用引导模板训练BERT学习每个标记和标签词之间的相似性与差异性。其次，针对中文缺乏明确的词边界所带来的复杂性和挑战性，修改BERT模型的第一层Transformer结构，并设计了一种带有混合权重引导器的特征融合模块，将词典信息集成到BERT底层中。最后，实验结果验证了所提方法在中文小样本NER任务中的有效性与优越性。该方法结合BERT和条件随机场（CRF）结构，在4个采样的中文NER数据集上取得了最好的性能。特别是在Weibo数据集的3个小样本场景下，模型的F1值分别达到了63.78%、66.27%、70.90%，与其他方法相比，平均F1值分别提高了16.28%、14.30%、11.20%。此外，将ProConBERT应用到多个基于BERT的中文NER模型中能进一步提升实体识别的性能。

关键词：中文小样本命名实体识别提示学习对比学习预训练特征融合 BERT模型

基于机器学习构建社区老年人焦虑抑郁评估预测模型

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中华老年医学杂志 2024年第2期43卷 234-239页

作者：刘杰英郑文方飞腾赵偲郑金平长治医学院附属和平医院老年医学科长治046000 长治医学院健康大数据中心长治046000 太原理工大学公共安全与大数据研究所晋中030060

目的基于机器学习算法开发社区老年人焦虑抑郁预测模型。方法根据2019年山西省调查收集的15079例老年人社会人口统计学因素和疾病状况,利用广泛性焦虑障碍量表(GAD-7)和患者健康问卷(PHQ-9)进行焦虑抑郁评估,学习患有心理疾病的老年人... 详细信息

目的基于机器学习算法开发社区老年人焦虑抑郁预测模型。方法根据2019年山西省调查收集的15079例老年人社会人口统计学因素和疾病状况,利用广泛性焦虑障碍量表(GAD-7)和患者健康问卷(PHQ-9)进行焦虑抑郁评估,学习患有心理疾病的老年人群表征,使用随机森林、XGBoost和LightGBM算法分别建立预测模型,以受试者工作曲线(ROC)曲线下面积(AUC)、准确率、精度、召回率和F分数量化了预测性能并进行排序。基于Shapley值的特征归因框架分析老年人焦虑抑郁的高风险因素。结果我们构建的基于LightGBM的全特征预测模型AUC可达0.805(95%CI:0.794~0.811),与随机森林0.730(95%CI:0.702~0.741)和XGboost 0.802(95%CI:0.780~0.807)相比,LightGBM算法显示出了较高的准确率,从而使其成为较强的预测模型。简化后的模型确定的8个特征可以达到0.75左右的AUC。结论构建的全新的焦虑抑郁评估预测模型,可以应用于基层健康普查或者自查,对社区老年人焦虑抑郁进行快速预测。

关键词：人工智能预测焦虑抑郁

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马克思主义技术进步测度的理论基础建构——基于马克思劳动生产力及其相关理论

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理论月刊 2024年第7期 91页

作者：魏峰安徽大学大数据与统计学院

构建马克思主义技术进步测度的理论基础,是发展马克思技术进步和经济增长理论的关键环节。马克思主义技术进步测度建立在马克思劳动生产力理论基础之上。在马克思主义经济学里,劳动生产力理论以劳动价值为立论前提,劳动价值理论和劳动... 详细信息

构建马克思主义技术进步测度的理论基础,是发展马克思技术进步和经济增长理论的关键环节。马克思主义技术进步测度建立在马克思劳动生产力理论基础之上。在马克思主义经济学里,劳动生产力理论以劳动价值为立论前提,劳动价值理论和劳动生产力理论共同贯穿马克思主义技术进步测度理论基础构建的全过程。特别地,劳动生产率是唯一一个同时与价值和使用价值发生关系的生产率指标。劳动价值、劳动生产率和技术进步三者之间的内在逻辑关系,决定了劳动价值与劳动生产率在马克思主义技术进步测度中的作用机制。在马克思主义技术进步测度理论的发展过程中,须把握劳动生产力和劳动生产率的变动规律,借鉴主流经济学测度技术进步的方法和手段,围绕劳动生产率指标建构技术进步测度方法体系。

关键词：马克思主义技术进步测度理论基础建构劳动生产力劳动价值劳动生产率

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网络数据建模、分析与应用研究综述

中国科学基金 2024年

作者：任怡萌陶春柏朱雪宁复旦大学大数据学院复旦大学国家发展与智能治理综合实验室

互联网、大数据、人工智能等信息技术催生海量数据,网络数据作为重要数据形式,具有极高的挖掘潜力与分析价值。本文首先回顾了经典网络数据建模方法及相关理论性质研究,其次综述了上述方法在金融风险、宏观经济、商业营销、社会民生方... 详细信息

互联网、大数据、人工智能等信息技术催生海量数据,网络数据作为重要数据形式,具有极高的挖掘潜力与分析价值。本文首先回顾了经典网络数据建模方法及相关理论性质研究,其次综述了上述方法在金融风险、宏观经济、商业营销、社会民生方面的具体应用。在此基础上,本文针对大数据背景下复杂网络数据异质性、非线性、高维度、大规模的特征,以及众多场景中的具体应用需求,总结现有研究存在的不足,阐述了网络数据建模在理论方法与实证分析中面临的挑战。最后,基于网络数据的新特点与新需求,给出现实场景中的网络数据分析在理论建模与应用研究方面的建议。

关键词：复杂网络数据网络自回归异质性结构非线性模型高维数据分析大规模网络