故事启发大语言模型的时序知识图谱预测

时序知识图谱海量稀疏,实体的长尾分布导致对分布外实体的推理泛化性较差,历史交互低频导致对未来事件的预测偏差较大.为此,文中提出故事启发大语言模型的时序知识图谱预测方法,利用大语言模型的世界知识储备和复杂语义推理能力,增强对分布外实体的理解和交互稀疏事件的关联.首先,根据时序知识图谱中时间和结构的特性筛选“关键事件树”,通过历史事件筛选策略提炼最具代表性的事件,并摘要当前查询相关的历史信息,减少数据输入量并保留最重要的信息.然后,微调大语言模型生成器,生成时序语义关联且符合逻辑的“关键事件树”叙事故事,作为非结构化输入.在生成过程中,特别关注事件之间的因果关系和时间顺序,确保生成的故事具有连贯性和合理性.最后,利用大语言模型推理器推理缺失的时序实体.在3个公开数据集上的实验表明,文中方法可充分发挥大模型的能力,完成精准的时序实体推理.

永不消失的“记忆”:数字时代档案建构的功能与危机

迫于人类生理机能的限制,人类大脑拥有记忆与遗忘相互交替的体内记忆,这种交替性导致人脑记忆的局限性。在智能传播的数字时代,记忆的承载媒介正在悄然发生变化,从人脑向机器转移,通过数字介质使人脑记忆得以分门别类地永久保存,实现记忆的数字化存储。基于档案权力的转向,从数字档案的功能与危机两方面,探讨数字档案与数字记忆的内生关系,通过分析数字档案对传统档案的权力解构,探究数字记忆在数字档案社会化功能中的呈现,以及二者对数字时代人与社会的影响,以期数字时代人们的记忆现状得到更多关注。

游移与戏化:融合视域下新闻游戏的再审视

较之于传统新闻,新闻游戏嫁接了新闻与游戏两种不同的现实呈现之样式。简单的“新闻+游戏”看似只是融合了新的形式,但实际隐含新闻生产观念从主体到内容的转变,可能导致新闻表征与建构趋向暧昧性,新闻的价值落点从人文与社会滑向商业与娱乐。这种转变背后的实质指向了新闻性的衰退,即互动关系的改变与文化意涵的稀释。为此,新闻游戏要做好融合叙事的关键则是重新审视围绕新闻性复归的两个核心命题,即如何在主体游移中重塑新闻生产边界,如何在内容戏化中复归新闻价值原点。对于前者,新闻生产主体需重思在技术挪用的基础上,通过转变角色思维与建立专业组织形态,使新闻游戏规范化以适应新闻业传统的报道实践;而于后者,新闻生产主体应在以人文社会关怀为旨趣的新闻专业生产与以点击率为目标的量化新闻评断惯习之间不断协商,寻求最大程度地重构与受众共通的意义空间,将之重新拉回文化经验式的主轨道。

“80后”的的集体记忆书写及其身份认同建构:以“翻红”歌手偶像为例

“80后”群体是被特定时代塑造过的具有历史特殊性的群体,相较于父辈和后辈文化有着独属于自己代际的文化诉求和价值观念。歌手偶像作为“80后”群体青春期出现的一种独特的文化符号,承载着这个群体对消逝的青春独有的文化记忆。“80后”群体通过对“翻红”的歌手偶像的集体记忆实现身份认同建构主要体现在两个方面:一是在个体记忆中实现自我身份认同的建构,二是在集体记忆中实现群体身份认同的建构。“80后”群体的这种怀旧情结,是一种基于当下生存境遇焦虑的应对,是对青春时光“离去”与身份认同“归来”的隐喻,也是对现代性中自我身份认同分离的一种反抗和救赎。

励磁电流对TMPS-HESM振动噪声影响的仿真分析

为了研究励磁电流对切向聚磁型并联结构混合励磁电机(TMPS-HESM)振动噪声的影响,根据TMPS-HESM切向聚磁特点,建立电机等效磁路模型和Maxwell有限元仿真模型,在不同励磁电流条件下仿真分析了与电机振动噪声有关的转矩脉动、气隙磁密和电磁力等电磁性能。利用ANSYS Workbench仿真平台搭建了电磁振动噪声耦合仿真模型,计算了不同励磁电流条件下电机的振动响应与噪声变化。结果表明:励磁电流对混合励磁电机转矩脉动影响较小,对电机径向电磁力谐波(8,2f1)、(16,4f1)、(0,12f1)分量影响较大,是造成电机振动噪声的主要原因,其中(0,12f1)分量虽然与其它分量不是一个数量级,但仍会恶化电机振动噪声。

试验组织管理信息化

随着被试品信息化、体系化程度的加快发展,基于信息系统的试验模式加快转变,对试验组织管理的水平提出了更高的要求。试验任务筹划、组织、协调、监控和资源调配等方面耗费精力较大、效率较低,需进一步加强试验组织管理的信息化手段建设,提升信息化水平、提高资源调配能力。文章从试验现存的矛盾、信息化建设的重要性和措施建议方面进行了阐述。

应用型本科计算机类专业线性代数课程教学改革探研

线性代数是应用型本科计算机专业的重要课程之一。传统的应用型本科计算机类专业线性代数课程教学主要以理论知识为主,不符合目前的应用型本科课程教学需求,因此需要对线性代数课程教学改革进行深入研究。文章分析应用型本科计算机类专业线性代数课程教学中存在的问题,从明确课程教学定位、优化课程教学大纲、注重教学核心主线、应用专业案例、完善教学考核方式、增加实践教学内容等六个方面对线性代数课程教学改革策略进行深入探讨,以优化线性代数课程教学。

因果机器学习的前沿进展综述

机器学习是实现人工智能的重要技术手段之一,在计算机视觉、自然语言处理、搜索引擎与推荐系统等领域有着重要应用.现有的机器学习方法往往注重数据中的相关关系而忽视其中的因果关系,而随着应用需求的提高,其弊端也逐渐开始显现,在可解释性、可迁移性、鲁棒性和公平性等方面面临一系列亟待解决的问题.为了解决这些问题,研究者们开始重新审视因果关系建模的必要性,相关方法也成为近期的研究热点之一.在此对近年来在机器学习领域中应用因果技术和思想解决实际问题的工作进行整理和总结,梳理出这一新兴研究方向的发展脉络.首先对与机器学习紧密相关的因果理论做简要介绍;然后以机器学习中的不同问题需求为划分依据对各工作进行分类介绍,从求解思路和技术手段的视角阐释其区别与联系;最后对因果机器学习的现状进行总结,并对未来发展趋势做出预测和展望.

计算机系统维护策略与技巧的分析研究

计算机系统维护是现代信息技术不可或缺的一部分,维护策略与技巧的合理运用对维护与优化计算机系统的性能至关重要。文中以计算机系统维护的现状和问题为切入点,阐述了维护策略与技巧的重要性,探讨了在实际维护过程中应用的方法,并结合案例分析,提出了一些有效的维护策略和技巧,旨在为计算机系统的日常维护工作提供有益的指导和帮助。

人工智能在计算机网络安全管理中的运用

大数据时代背景下,人工智能已经在多个行业投入使用,其中,应用效果最为显著的要数计算机领域,人工智能的应用极大的拓宽了计算机网络技术发展空间,让计算机网络更具有智能化。基于此,文章阐述了人工智能基本概念,其次分析当前计算机网络技术存在的网络安全、网络管理、网络效率等问题,并针对性提出解决策略。希望促进人工智能在计算机网络技术中的深度运用。

ACRank:在神经排序模型中引入检索公理知识

传统的信息检索(Information Retrieval,IR)是知识驱动的方法,如以BM25、LMIR等为代表的检索模型在设计过程中考虑词频、逆文档频率、文档长度等关键因素计算查询-文档的相关性得分.这些关键因素被总结为IR公理,在传统模型的设计和评价中起到了至关重要的作用.如词频规则认为有更多查询词的文档更相关.与之相对,数据驱动的神经排序模型基于大量的标注数据与精巧的神经网络结构自动学习相关性评分函数,带来了显著的排序精度提升.传统IR公理知识是否能用来提升神经排序模型的效果是一个值得研究的重要问题且已有学者进行了初步探索,其首先通过公理指导增强数据生成,然后利用生成的标注数据直接训练神经网络.但IR公理的形式是通过比较匹配信号的强弱给出两个文档间相对的相关关系,而非直接给出文档的相关度标签.针对这一问题,本文提出了一种通过对比学习将IR公理知识引入神经排序模型的框架,称为ACRank.ACRank利用信息检索公理生成增强数据,抽取不同文档的匹配信号,利用对比学习拉开匹配信号间差距,使正样本匹配信号强于负样本,通过上述方式,ACRank将IR公理知识自然地融入到数据驱动的神经排序模型中.ACRank作为通用框架,可应用于不同规则,本文选择词频规则进行实验,基于大规模公开数据集上的实验结果表明,ACRank能够有效提升已有神经检索模型如BERT的排序精度,相关分析实验验证了该框架的有效性.

深度文本匹配综述

自然语言理解的许多任务,例如信息检索、自动问答、机器翻译、对话系统、复述问题等等,都可以抽象成文本匹配问题.过去研究文本匹配主要集中在人工定义特征之上的关系学习,模型的效果很依赖特征的设计.最近深度学习自动从原始数据学习特征的思想也影响着文本匹配领域,大量基于深度学习的文本匹配方法被提出,作者称这类模型为深度文本匹配模型.相比于传统方法,深度文本匹配模型能够从大量的样本中自动提取出词语之间的关系,并能结合短语匹配中的结构信息和文本匹配的层次化特性,更精细地描述文本匹配问题.根据特征提取的不同结构,深度文本匹配模型可以分为3类:基于单语义文档表达的深度学习模型、基于多语义文档表达的深度学习模型和直接建模匹配模式的深度学习模型.从文本交互的角度,这3类模型具有递进的关系,并且对于不同的应用,具有各自性能上的优缺点.该文在复述问题、自动问答和信息检索3个任务上的经典数据集上对深度文本匹配模型进行了实验,比较并详细分析了各类模型的优缺点.最后该文对深度文本模型未来发展的若干问题进行了讨论和分析.

四川盆地路域边坡植被的数量分类与排序

对四川盆地内14条道路的路域边坡植被进行调查,其中包括铁路、高速公路和普通公路3种类型。用TWINSPAN方法对其进行数量分类,并用CCA排序对路龄、海拔、坡度、坡向、土壤厚度和基岩风化程度等影响植被组成和结构的环境因子进行评估。结果表明:四川盆地路域边坡植被分为8个群丛,各群丛在排序图中的位置能反映其在特定环境条件下的适应性;蒙氏置换检验表明物种与环境因子整体效果间存在极显著的相关性,排序结果较优;定量型环境因子中,路龄对植被组成和结构的解释占17.45%,海拔占14.62%,风化程度占14.53%,坡度占13.11%,坡向占11.78%,土壤厚度占11.60%,前四者受随机因素的影响较小,显著性水平达到极显著(P<0.01),坡向的显著性水平为显著(P<0.05),而土壤厚度解释能力受随机影响较大,显著性水平为不显著。

二项-二维对数正态分布及其在极端海况预测中的应用

极值分析是进行海洋灾害概率预测和海洋工程工况计算的必要方法。样本资料缺乏会影响极值分析结果的合理性。阈值法和基于复合极值分布理论的过程取样法是扩充样本的有效方法,但依然依赖于长期海况资料。为了构建一种利用短期海况资料代替传统年极值序列的极值模型,本文将阈值取样法和复合极值理论结合,建立了基于短期海况资料的二项-二维对数正态复合极值分布模型。该模型既考虑了极端海况的出现频次,又能反映不同海况要素间的相关性,同时降低了对资料序列长度的要求。将该模型应用于黄海某区域设计波浪要素的计算,结果表明二项-二维对数正态分布对短期海况序列具有良好的拟合效果,与采用长期数据所得概率预测结果相差不大,能够合理反映极端海况的概率分布特征。该模型可在海洋水文资料匮乏条件下为海岸工程设计提供可靠依据,并适用于防灾减灾领域极值预测计算。

四川盆地岩石边坡适应性植物选择

根据四川盆地的自然气候条件及岩石边坡立地条件,以抗逆性(抗旱性、抗病虫害等)、品质特性(出苗率、覆盖度等)、功能效益(涵固土性、景观效果等)为筛选准则,运用层次分析法,综合评价并选择出适合于四川盆地岩石边坡立地条件生长的适应性植物。结果表明:在参试的24种植物中,银合欢、紫穗槐、黄荆、多花木蓝、截叶胡枝子等9种适应于四川盆地岩石边坡立地条件的恢复植物,它们具有抗逆性强、护坡效果好、造价相对低廉等特点,可应用于植被恢复实践。

土地利用政策与空心村问题治理研究

伴随快速的城镇化和工业化的发展以及土地利用政策的实施,中国农村地区逐渐出现了"空心村"的独特景象。通过分析造成"空心村"现象的原因,探寻在土地利用政策实施过程中如何解决这种特殊现象的途径,综合考察在土地利用政策影响下农村地区土地利用情况和农业用地发展变化的趋势,并提出相应的预防措施和对策,从而实现我国农村土地资源的可持续利用和发展。

进程与变迁：基于媒介融合政策视角下的观察

本文在媒介融合的大背景下,对各国媒介融合的政策进行了比较分析,并提出在媒介融合语境中开展政策规制变革的思考。

构建我国农村土地信托制度的法律思考

西方土地信托制度在促进土地资源保护和土地流转方面贡献突出,从推动我国农村地区土地健康、有序流转的视角出发,构建符合我国国情的土地流转新制度——农村土地信托制度符合当前社会经济发展的客观规律,能够在制度层面有效解决目前我国农村土地流转不畅、流转不规范等现实问题,从根本上保护农村土地承包权人的合法利益。

“新基建”赋能乡村振兴的耦合机理和路径探索——以广西为例

在“新基建”浪潮下,通过“新基建”在发展理念、资金投入、治理模式、技术应用等方面的作用力,能够加速推动传统农业农村向现代化迈进。本文围绕乡村振兴“农业全面升级、农村全面进步、农民全面发展”的内在要求,剖析“新基建”与乡村振兴相辅相成的耦合机理,并以农业大区广西为视角,针对广西“新基建”发展的阶段特征,围绕重要指标、重大载体、重点领域、重磅保障“四个聚焦”,多角度探讨引导“新基建”为乡村振兴赋智赋能的思路和对策建议。

晚期膀胱癌治疗的新药物研究进展

晚期膀胱癌的临床预后较差。针对晚期膀胱癌的靶向制剂现已进入癌症治疗领域,这是对晚期膀胱癌基因背景更深入了解的直接结果。目前上述相关的靶向制剂包括针对成纤维细胞生长因子和血管内皮生长因子受体的治疗靶标,抗血管药物(贝伐单抗),酪氨酸激酶抑制剂,以及针对免疫检查点调控通路中蛋白的免疫抑制剂等。这些靶向药物制剂单独或者联合传统化疗后,提高了疗效,较传统治疗具有明显优势。