检索结果-南通市图书馆

基于大小语言模型协同增强的中文电子病历依存句法分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机科学 2024年

作者：许思遥曾健骏张维彦叶琪朱焱华东理工大学数学学院华东理工大学信息科学与工程学院

依存句法分析是一项重要的自然语言处理任务，其目标是识别句子中词与词之间的依存关系，但在面向中文医疗电子病历的依存句法分析中现有的研究遇到以下问题：当出现缺省指示语法结构的成分和修饰成分位置多样的情况时，当前的通用解析... 详细信息

依存句法分析是一项重要的自然语言处理任务，其目标是识别句子中词与词之间的依存关系，但在面向中文医疗电子病历的依存句法分析中现有的研究遇到以下问题：当出现缺省指示语法结构的成分和修饰成分位置多样的情况时，当前的通用解析器无法准确分析。针对这些问题，本文提出基于大小语言模型协同增强的中文电子病历依存句法分析方法。具体而言，本文首先分析中文电子病历的语言特征，提出通过成分补全以指示医疗文本中的特殊语法结构，之后利用通用解析器进行依存句法分析，对于解析后的语法图，利用大语言模型的先验语法知识进行自动修正。此外，由于本文的方法将重点放在缩小医疗文本与通用文本之间的特征分布差异上，故并不受医疗领域缺少标注数据的限制。本研究针对中文电子病历的依存句法分析标注了444条测试样本，并对本文的方法进行验证，实验表明该方法能有效地对中文电子病历进行依存分析，基于少量标注语料，LAS指标能够达到92.42，UAS指标能够达到94.60，并且在不同科室的中文电子病历上也能够达到同样显著的效果。

关键词：自然语言处理依存句法分析中文电子病历大语言模型协同增强

大尺寸银纳米片的可控、高效制备及在导电胶中的应用

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

北京化工大学学报（自然科学版） 2024年第2期51卷 57-65页

作者：邱择栋季鑫魏玉杭杨向民张震方斌华东理工大学材料科学与工程学院上海200237 华东理工大学物理学院上海200237

具有二维片状结构的银纳米片表现出优异的电学、光学和化学性质,广泛应用于电子、催化、生物等领域。化学还原法制备的银纳米片直径通常小于1μm,且产量低。为了解决上述问题,以鸟嘌呤为结构诱导剂,硝酸银为银源,通过化学还原法制备了... 详细信息

具有二维片状结构的银纳米片表现出优异的电学、光学和化学性质,广泛应用于电子、催化、生物等领域。化学还原法制备的银纳米片直径通常小于1μm,且产量低。为了解决上述问题,以鸟嘌呤为结构诱导剂,硝酸银为银源,通过化学还原法制备了大尺寸银纳米片,并得到优化的制备条件:在0℃下,滴加速度为1.0~1.3 mL/min,搅拌速度为300 r/min,B液中鸟嘌呤浓度为16.56 mmol/L、AgNO3浓度为0.50 mol/L,在最优条件下制得10~20μm的大尺寸银纳米片,单位体积反应液中银纳米片产量高达15 g/L。X射线衍射(XRD)和Raman光谱测试结果表明,银纳米片的生长机理为鸟嘌呤分子的羰基氧原子选择性吸附于银晶体的(111)晶面,形成包覆,还原生长的银原子沉积于(110)和(100)晶面,横向生长形成银纳米片。以最优条件下制备的大尺寸银纳米片作为填料,分别以二乙二醇单丁醚和乙醇为溶剂制得导电胶,其渗流阈值低至30%~40%(质量分数)。

关键词：银纳米片鸟嘌呤化学还原导电胶

基于立方Farrow结构的插值细搜频偏估计算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

华东理工大学学报（自然科学版） 2024年第1期50卷 121-128页

作者：陆俊宇李钰华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

在高动态通信环境中,由相对运动引起的多普勒频移会在接收机下变频所得的基带信号中引入残留频偏,致使基带信号的相位发生偏离。对频偏进行精确估计是提升高动态环境通信质量的重要途径。传统方法通常通过对快速傅里叶变换(Fast Fourier... 详细信息

在高动态通信环境中,由相对运动引起的多普勒频移会在接收机下变频所得的基带信号中引入残留频偏,致使基带信号的相位发生偏离。对频偏进行精确估计是提升高动态环境通信质量的重要途径。传统方法通常通过对快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)后所得频谱进行一维搜索来估计载波频偏值,只能估计整数倍频点。为了进一步提高频偏估计的精度,本文提出了一种基于立方Farrow结构的插值细搜(Interpolation Detail Search, IDS)算法。仿真结果表明,此算法仅在16倍插值条件下就得到了逼近克拉美罗界(Cramer-Rao Bounds,CRB)的频偏估计性能,信噪比精度损失仅为1.2 dB,具有良好的估计性能。

关键词：频偏估计插值细搜立方Farrow结构载波同步前导码

基于NOMA增强的D2D系统联合资源分配算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

华东理工大学学报（自然科学版） 2024年第2期50卷 274-281页

作者：孙叔欢袁伟娜华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术与设备到设备(Device-to-Device,D2D)通信技术相结合在实现高效频谱利用率和大规模接入上有着突出的优势。针对现有的NOMA-D2D系统存在的信道分配模式单一和D2D组内功率分配难... 详细信息

非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术与设备到设备(Device-to-Device,D2D)通信技术相结合在实现高效频谱利用率和大规模接入上有着突出的优势。针对现有的NOMA-D2D系统存在的信道分配模式单一和D2D组内功率分配难以获得最优解的问题,构建了以D2D组和速率为优化目标的联合资源分配算法的方案:首先,在子信道分配上,将问题转换为双边匹配问题,提出了一种基于多对一场景下的D2D组信道分配算法;然后运用基于逐次凸逼近的凸差分(Difference of two Convex functions,DC)编程方法求出接近最优的功率分配值。仿真结果表明,提出的多对一场景下信道匹配算法在和速率上明显优于一对一场景下的信道匹配算法,提出的功率分配算法相比起对偶迭代算法更接近最优功率分配。

关键词：非正交多址设备到设备通信信道分配算法功率分配算法和速率

基于面部全局抑郁特征局部感知力增强和全局-局部语义相关性特征融合的抑郁强度识别

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子与信息学报 2024年第5期46卷 2249-2263页

作者：孙强李正何浪西安理工大学自动化与信息工程学院通信工程系西安710048 西安理工大学自动化与信息工程学院电子工程系西安710048 西安邮电大学计算机学院西安710121

现有基于深度学习的大多数方法在实现患者抑郁程度自动识别的过程中,主要存在两大挑战:(1)难以利用深度模型自动地从面部表情有效学习到抑郁强度相关的全局上下文信息,(2)往往忽略抑郁强度相关的全局和局部信息之间的语义一致性。为此,... 详细信息

现有基于深度学习的大多数方法在实现患者抑郁程度自动识别的过程中,主要存在两大挑战:(1)难以利用深度模型自动地从面部表情有效学习到抑郁强度相关的全局上下文信息,(2)往往忽略抑郁强度相关的全局和局部信息之间的语义一致性。为此,该文提出一种全局抑郁特征局部感知力增强和全局-局部语义相关性特征融合(PLEGDF-FGLSCF)的抑郁强度识别深度模型。首先,设计了全局抑郁特征局部感知力增强(PLEGDF)模块,用于提取面部局部区域之间的语义相关性信息,促进不同局部区域与抑郁相关的信息之间的交互,从而增强局部抑郁特征驱动的全局抑郁特征表达力。然后,提出了全局-局部语义相关性特征融合(FGLSCF)模块,用于捕捉全局和局部语义信息之间的关联性,实现全局和局部抑郁特征之间的语义一致性描述。最后,在AVEC2013和AVEC2014数据集上,利用PLEGDF-FGLSCF模型获得的识别结果在均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)指标上的值分别是7.75/5.96和7.49/5.99,优于大多数已有的基准模型,证实了该方法的合理性和有效性。

关键词：抑郁强度人脸图像局部感知力增强全局和局部特征融合语义一致性

还原响应性卡巴他赛交联前药胶束的制备及评价

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

功能高分子学报 2024年第3期37卷 232-240页

作者：李欣孙琪龚飞荣陆冲华东理工大学材料科学与工程学院上海200237

通过在卡巴他赛(CTX)的C-2位接枝可交联硫辛酸(LA)制备改构药物CTX-LA,以硫辛酸接枝的两亲性嵌段共聚物聚乙二醇-聚乳酸-硫辛酸(mPEG-PLA-(LA)4)为辅料,采用固体分散-薄膜水化法制备了包载CTX的载药胶束(CTX-loaded CCMs)。通过纳米粒... 详细信息

通过在卡巴他赛(CTX)的C-2位接枝可交联硫辛酸(LA)制备改构药物CTX-LA,以硫辛酸接枝的两亲性嵌段共聚物聚乙二醇-聚乳酸-硫辛酸(mPEG-PLA-(LA)4)为辅料,采用固体分散-薄膜水化法制备了包载CTX的载药胶束(CTX-loaded CCMs)。通过纳米粒度分析仪、紫外-可见分光光度计、透射电子显微镜(TEM)、傅里叶变换红外光谱(FT-IR)、核磁共振氢谱(1HNMR)、X射线衍射(XRD)等对载药胶束的粒径分布、包封率、载药量、稳定性进行测试,并对体外药物释放行为、体外细胞毒性、急性毒性和抗肿瘤效果进行考察。结果表明:载药胶束平均粒径为(26.09±0.18)nm,包封率为(97.43±2.34)%,载药量为8.94%。该胶束稳定性极好,具有明显的缓释效果和还原响应性,可显著降低CTX的急性毒性,药物耐受剂量较CTX市售制剂(Jevtana)提高2倍以上,且抗肿瘤效果显著提升,对A549肺腺癌生长抑制率高达99.06%。

关键词：卡巴他赛还原响应胶束稳定性抑瘤

基于微观调控的聚丙烯/聚对苯二甲酸丁二酯/碳纳米管电磁屏蔽材料的制备与性能

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

复合材料学报 2024年

作者：张旭谢林生朱惠豪李果马玉录王玉华东理工大学机械与动力工程学院

电子设备对外界环境造成的电磁污染已经成为继噪声污染、大气污染、水污染、固体废物污染之后的又一大公害，因此高性能电磁屏蔽材料的研制与开发已经成为现今材料科学研究的热点。本文通过调整聚丙烯（PP）、聚对苯二甲酸丁二酯（PBT... 详细信息

电子设备对外界环境造成的电磁污染已经成为继噪声污染、大气污染、水污染、固体废物污染之后的又一大公害，因此高性能电磁屏蔽材料的研制与开发已经成为现今材料科学研究的热点。本文通过调整聚丙烯（PP）、聚对苯二甲酸丁二酯（PBT）、碳纳米管（CNTs）在熔融共混过程中的共混方式，借助CNTs对PBT的定向迁移行为调控PP/PBT/CNTs共混物中聚合物相的相畴尺寸。通过形貌分析、动态流变和结晶行为测试，研究了复合材料微观形貌对其电磁屏蔽特性的影响。研究结果表明，相比于PP相，CNTs对PBT相的亲和作用更强，在四种共混方式中始终位于PBT相畴内；当采用PP/CNTs母料法制备PP/PBT/CNTs复合材料时，所得到的复合材料内部PBT的相畴尺寸更小，PP和PBT间的相容性更高，此时导电通路和界面面积都显著增加，复合材料内部形成了更加密集均匀的导电网络结构，因此所制备的聚合物基复合材料的电导率显著提升，达到29.60 s/m，电磁屏蔽效能在X波段（8.2-12.4 GHz）达到35.6 dB，远超过商业电磁屏蔽材料的需求。

关键词：聚合物碳纳米管共混方式微观形貌电磁屏蔽

基于全局状态预测与公平经验重放的交通信号控制算法

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机应用 2024年

作者：缪孜珺罗飞丁炜超董文波华东理工大学信息科学与工程学院

为了应对交通拥堵，设计高效的交通信号控制算法能够显著增强现有交通网络下的车辆通行效率。尽管深度强化学习算法在单路口交通信号控制问题上已展现出卓越的性能，然而其在多路口环境下的应用仍然面临着重大的挑战——即因多智能体强... 详细信息

为了应对交通拥堵，设计高效的交通信号控制算法能够显著增强现有交通网络下的车辆通行效率。尽管深度强化学习算法在单路口交通信号控制问题上已展现出卓越的性能，然而其在多路口环境下的应用仍然面临着重大的挑战——即因多智能体强化学习算法产生时间和空间部分可观测性而引发算法出现非平稳性问题，这会导致算法无法保证稳定地收敛。为此，提出一种基于全局状态预测与公平经验重放的多路口交通信号控制算法(IS-DQN)。一方面，基于不同车道的车流历史信息预测多交通路口的全局状态，扩展IS-DQN的状态空间，以避免算法产生空间部分可观测性而带来非平稳性问题。另一方面，为了应对传统经验重放策略的时间部分可观测性，IS-DQN采用了蓄水池算法以保证经验重放池的公正性，进而避免其中的非平稳性问题。在复杂的多路口环境下应用IS-DQN进行三种不同的交通压力仿真实验，实验结果表明：在不同交通流情况下，尤其是在中低交通流量下，相对独立深度强化学习算法，IS-DQN算法能够得到更低的车辆平均行驶时间，并表现出了更优的收敛性能与收敛稳定性。

关键词：深度强化学习交通信号控制时序预测蓄水池算法长短期记忆网络

基于直方图均衡显著域的夜晚无监督单目深度估计

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

控制工程 2024年

作者：杨昊林孙琦钰夏睿豪董朝阳唐漾南洋理工大学电气与电子工程学院华东理工大学信息科学与工程学院

目前，稳定的夜间无监督单目深度估计训练依赖白昼到黑夜的风格迁移方法。针对当前风格迁移方法对夜间图像中非显著信息约束不足，进而导致夜间单目深度估计错误的问题，提出将基于直方图均衡化的显著域引入到训练中。该域能够显著化夜... 详细信息

目前，稳定的夜间无监督单目深度估计训练依赖白昼到黑夜的风格迁移方法。针对当前风格迁移方法对夜间图像中非显著信息约束不足，进而导致夜间单目深度估计错误的问题，提出将基于直方图均衡化的显著域引入到训练中。该域能够显著化夜间域的常见深度不相关干扰项，如噪声，阴暗区，高光区等。在迁移训练中有利于鉴别器判别真伪，在单目深度估计训练中也利于网络对此类深度不相关信息的抑制。此外，为了克服位姿网络对损失函数的潜在影响，采用一个教师网络作为替代，以训练最终的深度网络。在nuScenes-Night测试集上的结果表明，引入的显著域能够提高夜晚图像生成的质量，并能提升夜间单目深度估计的预测精度。而在Robotcar-Night测试集上的结果又显示，引入的师生训练能够较好的提升夜间单目深度估计的泛化能力。

关键词：无监督单目深度估计夜间场景风格迁移直方图均衡化