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HTLR:层次融合多元知识的命名实体识别框架

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计算机应用 2024年

作者：吕学强王涛游新冬徐戈北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室闽江学院福建省信息处理与智能控制重点实验室

中文命名实体识别(NER)任务旨在抽取出非结构化文本中包含的实体并分配预定义的实体类别。针对大多数中文NER方法在上下文信息缺乏时导致的语义学习不足问题，提出一种层次融合多元知识的命名实体识别新框架(HTLR)，通过分层次融合多元... 详细信息

中文命名实体识别(NER)任务旨在抽取出非结构化文本中包含的实体并分配预定义的实体类别。针对大多数中文NER方法在上下文信息缺乏时导致的语义学习不足问题，提出一种层次融合多元知识的命名实体识别新框架(HTLR)，通过分层次融合多元知识，帮助模型学习到更丰富、全面的上下文信息和语义信息。首先，通过发布的中文词汇集和词汇向量表识别出语料中包含的潜在词汇并向量化，同时通过优化后的位置编码建模词汇和相关字符的语义关系，以此学习中文的词汇知识；其次，通过汉典网站发布的基于汉字字形的编码将语料转换为相应的编码序列以代表字形信息，并提出RFECNN(Radical Feature Extraction-CNN)模型提取深层次的字形知识；最后，提出Hierarchical Transformer模型，由低层模块分别学习字符和词汇、字符和字形的语义关系，由高层模型进一步融合字符、词汇、字形等多元知识，帮助模型学习语义更丰富的字符表征。在Weibo、Resume、MSRA、Ontonotes4.0公开数据集进行了实验，与主流方法 NFLAT的F1值相比，所提出方法的F1值在四个数据集中分别提升了9.43、0.75、1.76、6.45个百分点，达到最优水平。实验结果表明，多元语义知识、层次化融合、RFE-CNN结构和Hierarchical Transformer结构对学习丰富的语义知识及模型性能是有效的。

关键词：命名实体识别自然语言处理知识图谱构建词汇增强字形增强

6G信道新特性与建模研究:挑战、进展与展望

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中国科学：信息科学 2024年第5期54卷 1114-1143页

作者：张建华王珩张宇翔唐盼于力许慧鑫刘亚萌刘西曼巩汇文田磊北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876

随着第六代移动通信(the six generation,6G)的前沿研究在全球范围内陆续开展,工业界和学术界提出了多种新技术、新频段和新应用,如通信感知一体化(integrated sensing and communication,ISAC)、超大规模多输入多输出天线阵列(extra-la... 详细信息

随着第六代移动通信(the six generation,6G)的前沿研究在全球范围内陆续开展,工业界和学术界提出了多种新技术、新频段和新应用,如通信感知一体化(integrated sensing and communication,ISAC)、超大规模多输入多输出天线阵列(extra-large-scale massive multiple-input multiple-output,XLMIMO)、多频段通信、可重构智能超表面(reconfigurable intelligent surface,RIS)和空-天-地-海通信等,旨在提供更高速率、更低时延、更广覆盖的高可靠移动通信服务.信道是移动通信系统收发端之间信号承载的媒介,其深入的传播特性发现与精确的建模对6G系统的研发、评估和优化至关重要.因此本文首先回顾了第一代到第五代移动通信的信道研究发展趋势,指出了多频段、多场景和多种新技术趋势下6G信道研究面临的挑战.随后,详细总结了6G信道新特性研究的最新进展,包括ISAC信道的共享性、XL-MIMO信道的近场和空间非平稳性、RIS信道的级联特性,以及多频段信道频率依赖性等.然后,本文提出了一种面向6G标准的扩展几何统计性信道模型,将所发现的信道新特性纳入统一建模框架,所提模型后向兼容主流的高精度5G标准模型,便于代际更迭的信道仿真器实现.最后,指出了面向6G演进的信道特性与建模方法研究有待深入的问题,并聚焦6G网络自治化的未来愿景,展望了一种基于环境感知重构和人工智能预测技术的信道数字孪生新范式.

关键词： 6G 信道测量信道特性信道建模人工智能数字孪生通信感知一体化超大规模MIMO 可重构智能超表面空—天—地—海通信

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实验教学用植物活体荧光影像系统的研制

北京大学学报（自然科学版） 2024年第1期60卷 127-132页

作者：王璠璘贺新强王东辉北京大学生物学国家级实验教学示范中心蛋白质与植物基因研究国家重点实验室北京大学生命科学学院北京100871

通过植物培养及拍摄系统的开发,研制低成本的植物活体荧光影像系统。该系统采用双层箱体结构设计,分为恒温光照培养系统和荧光记录系统两部分,可以为植物生长发育提供所需的生命支撑功能,还能实时获取植物生长发育过程中的关键图像,包... 详细信息

通过植物培养及拍摄系统的开发,研制低成本的植物活体荧光影像系统。该系统采用双层箱体结构设计,分为恒温光照培养系统和荧光记录系统两部分,可以为植物生长发育提供所需的生命支撑功能,还能实时获取植物生长发育过程中的关键图像,包括监控转基因植物发育过程中荧光信号的时空模式。利用该系统成功地对EGFP转基因烟草和拟南芥进行培养和实时观察。低廉的成本极大地扩展了该系统在实验教学中的运用,也为生命活动的观察和检测研究奠定基础。

关键词：仪器研制植物活体荧光影像系统植物培养实时显微记录仪植物培养箱

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玉米花序发育基因AFP1的定位及功能研究

作物学报 2024年第3期50卷 603-612页

作者：薛明汪晨晨姜露光刘浩张路遥陈赛华江苏省作物基因组学和分子育种重点实验室/植物功能基因组学教育部重点实验室/江苏省作物遗传生理重点实验室扬州大学农学院江苏扬州225009 作物杂种优势与利用教育部重点实验室/国家玉米改良中心/中国农业大学农学院与生物技术学院北京100193

玉米花序的正常发育是玉米产量的根本保证。鉴定和挖掘调控花序模式建成的基因和代谢通路将有助于揭示花序发育的分子机制,为提高玉米产量提供理论指导。本研究从Mo17背景的EMS突变体库中筛选到一个玉米花序发育模式改变的材料,命名为al... 详细信息

玉米花序的正常发育是玉米产量的根本保证。鉴定和挖掘调控花序模式建成的基因和代谢通路将有助于揭示花序发育的分子机制,为提高玉米产量提供理论指导。本研究从Mo17背景的EMS突变体库中筛选到一个玉米花序发育模式改变的材料,命名为altered flower pattern 1(afp1)。表型鉴定结果发现,afp1雌穗产生一系列侧生分枝、且无花丝形成;雄穗上侧生小穗数量显著增多。遗传学分析表明,afp1性状受一对隐性核基因控制。利用afp1与B73构建的F2分离群体进行连锁分析,该基因被定位在第7号染色体分子标记M150~M176之间。利用该区间内新开发的14对多态性标记进行精细定位,afp1被限定在分子标记M1722和M1725间约300 kb的范围内,其间包含一个已知调控玉米花序发育基因BD1(Branched silkless1)。通过测序发现,afp1的BD1发生一处C-T的变异,引起BD1蛋白的第67位精氨酸(R)变为色氨酸(W),该突变位于保守的功能域ERF/AP2上。对发育早期的野生型与afp1雌穗进行RNA-seq分析后发现,afp1相比野生型存在274个差异表达基因(differentially expressed genes,DEGs),其中56.20%基因表达下调,43.80%基因表达上调。通过KEGG分析发现,差异表达基因富集到多种代谢通路,其中富集到植物激素信号转导途径中的83.30%基因表达量都显著下调,说明afp1可能通过影响激素信号从而改变花序发育模式。

关键词：玉米花序发育 BD1 激素信号转导

庐山针阔混交林优势种水分利用来源季节变化及对降水的响应

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应用生态学报 2024年第4期35卷 886-896页

作者：雷自然王欣余新晓贾国栋北京林业大学国家林业与草原局水土保持重点实验室北京100083

阐明亚热带湿润山地林区针阔混交林优势种水分来源的季节规律,解析共生植物水文生态位分配与竞争机制,探究植物水分利用对降水的响应,可为指导植被经营管理提供理论参考。本研究以庐山山区马尾松与栓皮栎混交林为对象,基于氢氧稳定同位... 详细信息

阐明亚热带湿润山地林区针阔混交林优势种水分来源的季节规律,解析共生植物水文生态位分配与竞争机制,探究植物水分利用对降水的响应,可为指导植被经营管理提供理论参考。本研究以庐山山区马尾松与栓皮栎混交林为对象,基于氢氧稳定同位素技术,分析降水、马尾松和栓皮栎木质部水及0~100 cm土壤水的δ^(2)H和δ^(18)O特征,采用MixSIAR模型、Levins指数和PS指数分别计算各水源的相对贡献率、马尾松与栓皮栎的水文生态位宽度和生态位重叠度。结果表明:丰水期(3—7月)马尾松主要利用0~20和20~40 cm土壤水,栓皮栎主要利用20~40和40~60 cm土壤水,但在枯水期(8—9月)马尾松和栓皮栎分别转而利用40~60和60~80 cm土壤水,根系吸水深度增加。生长季早期(3—4月)和末期(9月)马尾松与栓皮栎水文生态位重叠度高,水分竞争激烈,生长季中期(5—8月)合理分配水源,水文生态位分离以满足高蒸腾需求。栓皮栎在降水事件前主要利用60~80和80~100 cm土壤水,降水后利用0~20和20~40 cm土壤水,但马尾松在降水事件前后均主要利用0~20和20~40 cm土壤水。综上,马尾松与栓皮栎的水分利用来源呈现“雨季浅,旱季深”的季节规律,能在生长旺季合理分配水源,根系吸水积极响应土壤水分动态,对极端降水的适应性强,具有较强的水源涵养能力。

关键词：水分利用来源氢氧稳定同位素混交林极端降水贝叶斯混合模型

植物PEAT复合体介导组蛋白H2A去泛素化

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科学通报 2024年第2期69卷 140-142页

作者：周岳北京大学蛋白质与植物基因研究国家重点实验室现代农学院北京大学-清华大学生命科学联合中心北京100871

组蛋白翻译后修饰是重要的表观遗传调控方式,包括组蛋白甲基化、乙酰化、磷酸化和泛素化等,在真核生物的基因组DNA复制、损伤修复、基因转录等生物学过程中发挥着重要的作用.组蛋白H2A单泛素化修饰(H2Aub)在动植物中高度保守,通常与基... 详细信息

组蛋白翻译后修饰是重要的表观遗传调控方式,包括组蛋白甲基化、乙酰化、磷酸化和泛素化等,在真核生物的基因组DNA复制、损伤修复、基因转录等生物学过程中发挥着重要的作用.组蛋白H2A单泛素化修饰(H2Aub)在动植物中高度保守,通常与基因的转录抑制相关[1,2].组蛋白泛素化是可逆的,维持生物体内组蛋白泛素化的正常水平对正常生长发育至关重要.以往的研究表明,动植物中具有保守RING结构域的E3连接酶形成PRC1复合体,负责催化H2A的单泛素修饰[1,3].组蛋白H2A去泛素化需要去泛素蛋白酶催化,对调控染色质上的H2A泛素修饰水平具有重要作用.以往的研究已经在动物中弄清了H2A去泛素化的分子机制,然而对植物中组蛋白H2A去泛素化的分子机制知之甚少.

关键词：去泛素化表观遗传调控组蛋白甲基化复合体转录抑制泛素化修饰损伤修复基因转录

基于连续小波变换、SHAP和XGBoost的土壤有机质含量高光谱反演

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环境科学 2024年第4期45卷 2280-2291页

作者：叶淼朱琳刘旭东黄勇陈蓓蓓李欢首都师范大学资源环境与旅游学院北京100048 首都师范大学城市环境过程和数字模拟国家重点实验室培育基地北京100048 首都师范大学水资源安全北京实验室北京100048 北京市生态地质研究所北京100120

针对土壤有机质含量高光谱反演中存在的光谱有效信号薄弱和光谱信息冗余问题,提出结合连续小波变换、SHAP和XGBoost的土壤有机质含量高光谱反演框架.以北京市延庆区和房山区永久基本农田土壤为研究对象,首先,基于连续小波变换处理的土... 详细信息

针对土壤有机质含量高光谱反演中存在的光谱有效信号薄弱和光谱信息冗余问题,提出结合连续小波变换、SHAP和XGBoost的土壤有机质含量高光谱反演框架.以北京市延庆区和房山区永久基本农田土壤为研究对象,首先,基于连续小波变换处理的土壤光谱反射率数据构建初始XGBoost模型;然后,利用SHAP方法分析模型中各波段的贡献度以筛选特征波段;最后,基于特征波段重新构建和优化XGBoost模型,实现土壤有机质含量高光谱反演.发现连续小波变换尺度为25时,利用SHAP方法选取的40个特征波段构建的XGBoost模型准确性最高,有机质含量反演值和实测值之间的R~2为0.80,RMSE为3.60g·kg^(-1);随着连续小波变换尺度的增大,R2呈现先升高后降低的趋势,25尺度下的R2比21尺度的高0.37;SHAP方法选取的特征波段比Pearson相关分析法少682个,RMSE低0.69 g·kg^(-1);XGBoost模型的R2分别比随机森林和支持向量机模型高4%和8%.验证了结合连续小波变换、SHAP和XGBoost在土壤有机质含量高光谱反演中的有效性,为快速、准确监测土壤有机质含量提供技术支撑.

关键词：土壤有机质(SOM) 高光谱反演连续小波变换 SHAP方法 XGBoost模型

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基于多任务学习的超分辨率辅助小目标检测

计算机工程 2024年第9期50卷 304-312页

作者：张天鹏韩晶吕学强北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101

小目标通常具有低分辨率和模糊不清的特点,并容易受到遮挡和背景的影响,导致难以实现准确且实时的小目标检测。为提升检测效果,提出一种基于多任务学习的超分辨率辅助小目标检测算法Multi-YOLO。首先,引入一个超分辨率辅助分支引导主干... 详细信息

小目标通常具有低分辨率和模糊不清的特点,并容易受到遮挡和背景的影响,导致难以实现准确且实时的小目标检测。为提升检测效果,提出一种基于多任务学习的超分辨率辅助小目标检测算法Multi-YOLO。首先,引入一个超分辨率辅助分支引导主干网络提取有效特征,减少小目标信息丢失;其次,采用Anchor based协同监督Anchor free的双检测头训练方法来辅助提升检测准确性,另外,在骨干网络尾部使用CTR3模块加强目标信息与位置感知的关联性;最后,在推理阶段仅使用检测分支进行推理以保证推理速度。实验结果表明,Multi-YOLO相对于基准网络在VEDAI、COCO MiniTrain和SPCD数据集上均取得了一定的性能提升,其中在VEDAI数据集上,Multi-YOLO实现了10.9%的平均精度均值(mAP)提升,且与基准模型大小相近。同时,与主流的单阶段目标检测网络相比,Multi-YOLO在小目标检测方面表现出色,并在精度和速度之间取得了平衡。

关键词：深度学习小目标检测多任务学习超分辨率注意力机制

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基于生态原则的青藏高原行政区划调整思考

北京师范大学学报（自然科学版） 2024年第1期60卷 106-111页

作者：潘峰华刘紫星葛岳静宋长青北京师范大学地理科学学部环境遥感与数字城市北京市重点实验室北京

在生态文明建设的新时代,传统行政区划原则和我国的行政区划调整实践对生态因素考虑不够,甚至与生态治理产生了冲突.本文提出行政区划要注重生态原则,要以有利于生态保护和开发作为行政区划调整和优化的重要出发点.在生态意义重大的地区... 详细信息

在生态文明建设的新时代,传统行政区划原则和我国的行政区划调整实践对生态因素考虑不够,甚至与生态治理产生了冲突.本文提出行政区划要注重生态原则,要以有利于生态保护和开发作为行政区划调整和优化的重要出发点.在生态意义重大的地区,行政区划调整应该成为提升生态治理、促进生态文明建设的重要手段.依据生态原则调整和优化行政区划,要充分发挥生态功能区划的指导作用.青藏高原是我国重要的生态安全屏障,但是行政区划的分割在一定程度上影响了生态治理,重要生态项目的规划建设也对现有的行政区划格局提出了挑战.未来应该考虑将行政区划调整作为促进青藏高原生态治理的手段,通过发挥行政区划的资源效应,提升青藏高原的空间治理能力,促进生态文明建设.

关键词：行政区划生态原则空间治理生态文明建设青藏高原