基于知识图谱的通信服务潜在不满意预测系统研究

针对通信服务不满意用户进行预测分析,是减少用户离网的重要手段之一。基于此,通过知识图谱构建通信服务潜在不满意预测系统,紧扣用户潜在不满意预测的实际业务需求,显著提升基于知识图谱的通信服务潜在不满意预测准确率,发现用户潜在的不满意情况,避免高价值用户流失,支撑电信运营商精益运营和用户服务质量提升。

俄罗斯航天员选拔训练60年之变化

2024年4月12日是第13个世界航天日,也是苏联航天员尤里·加加林完成人类首次太空飞行63周年。60多年过去了,经过几代人的传承,载人航天事业仍方兴未艾。在太空探索的道路上,航天员们的脚步正在向更远更深的目标迈进。与60多年前相比,现如今俄罗斯航天员的选拔和训练发生了很多的变化,总体来说选拔标准更加宽松,训练方法和手段更加科学和多样,更加注重航天员的专业技能和研究能力的提高。

多模异态语义级情感认知技术研究与应用

为解决传统广域情感分析模型语义理解准确率低的问题,研发了一个多模异态语义级情感认知系统,以实现服务热线语音及文本的满意度分析,满足多样化的行业应用支撑需求,为广域多模异态数据环境下的精准情感分析提供关键能力。

“以学生为中心”教学理念下通识公共课课堂革命研究

文章首先阐述了“以学生为中心”教学理念的特征,然后分析了“以学生为中心”教学理念下通识公共课教学面临的问题,最后提出了“以学生为中心”教学理念下通识公共课课堂革命实施路径,包括更新教学设计、创新教学模式、融入课程思政改革考核评价体系。

基于黏膜sIgA抗体的非洲猪瘟病毒感染早期血清学检测方法的建立

目前的非洲猪瘟病毒(ASFV)血清学检测方法存在因采血引起交叉感染风险、抗体转阳滞后影响检测敏感性等问题,因此建立一种无创采样且可实现早期诊断的血清学方法对于在临床上ASFV感染的诊断与监测有重要意义。本研究以人工合成的方式构建了pFastbac1-P30-His重组表达载体,利用杆状病毒-昆虫细胞真核表达系统表达ASFV重组P30蛋白(SUMO-P30),用Ni柱亲和纯化后作为包被抗原,经过一系列条件优化,建立一种以猪口腔液中黏膜sIgA抗体为靶标的ASFV抗体间接ELISA方法。结果显示,真核重组表达的P30蛋白(SUMO-P30)约为47 ku,Western blot鉴定显示其具有良好的反应原性;经优化确定了ELISA最佳反应条件:包被量为1.0μg·mL^(-1),5%脱脂乳为最佳样品稀释液,与待检口腔液的最佳混合比例为2∶8,样品反应时间为120 min,鼠抗猪IgA-HRP最佳稀释度为1∶5000,反应时间为60 min,最佳显色时间为15 min。该方法检测ASFV感染口腔液抗体效价可达1∶32,与猪瘟病毒、猪伪狂犬病病毒、猪繁殖与呼吸综合征病毒黏膜抗体阳性口腔液均无交叉反应,具有良好的敏感性和特异性。利用该方法和ASFV商品化ELISA血清抗体检测试剂盒,分别检测感染ASFV强毒株或人工致弱株后同一头猪不同时间点的口腔液和血清样品,口腔液中黏膜sIgA抗体在感染后3~5 d S/P值就显著提升,而血清抗体在监测期内未检测到转阳。检测人工感染或同圈感染自然变异株后不同时间点的口腔液和血清样品,本研究建立的方法与商品化非洲猪瘟病毒血清抗体检测试剂盒检测的阳性符合率为100%,阴性符合率为37.5%,总符合率为61.5%。综上,本研究建立了一种无需采血,以口腔液为样品的ASFV黏膜sIgA抗体ELSIA检测方法,可实现ASFV感染的无创、早期、敏感诊断,为ASFV的监测和防控提供新的技术支持和补充。

ChatGPT可否充当情感专家?——调查其在情感与隐喻分析的潜力

为了探索ChatGPT情感分析能力以及对主观性和隐喻性理解的潜力,将ChatGPT在5个情感、幽默与隐喻基准数据集上展开评估,通过与领域内最前沿的模型对比,讨论其在不同任务上的优势与局限。此外,还通过对比ChatGPT与人类在情感分析中的性能差别,发现ChatGPT在情感、幽默与隐喻任务上与人类结果分别相差9.52%,16.64%和6.69%。实验结果表明,尽管ChatGPT在对话生成方面获得最佳表现,但是其在情感理解方面仍具有改进的潜力。最后,通过改善提示模板,调查ChatGPT在情感理解场景下对提示模板的敏感性。

基于高精度重力勘探对地下空洞的探测研究

地下空洞埋藏浅、规模小不易探测,随着重力感应技术的发展,给准确快速获取微重力变化为探测地下空洞带来新机会,对小规模地下空洞的探测能力具有广泛的研究和实用价值。本文从重力基础理论、重力探测技术、重力数据处理及反演3方面对地下空洞进行系统的分析研究。在给定形体大小、重力数据精度的情况下,通过二分法计算出了重力探测的最大埋藏深度;将高密度采集、高精度重力探测方法用于某区客运站地下人行通道实际探测,获得一套高精度重力格网数据,理论研究和实测结果表明,现有重力仪器具有探测地下空洞的能力;采用最小曲率位场分离方法、2.5D人机交互反演和靶区识别三维物性快速反演方法,得到地下人行通道近SN向的分布,埋藏深度大致2.5~5 m,这与实际情况相符。本次研究为地下空洞探测摸索出一套完整的重力勘探流程,具有一定的参考价值。

基于抗差自适应CKF的水下重力匹配导航SITAN算法

为提高水下重力匹配算法的定位精度和稳健性,将容积卡尔曼滤波应用到水下重力匹配惯性导航中,同时引入抗差估计和自适应因子,提出了基于抗差自适应容积卡尔曼滤波的水下重力匹配导航SITAN算法。利用重力异常模型数据开展仿真实验,结果表明,所提算法能有效修正惯导整体航迹,在观测值未加入粗差的情况下较普通容积卡尔曼滤波算法提高了76%的导航定位精度,在观测值加入30 mGal粗差的情况下,提高了88%的导航定位精度。该研究成果可为后续水下重力匹配导航算法的理论研究及工程实践提供一定的数据支撑。

混合半径高斯滤波算法在去除GRACE条带误差中的应用

从GRACE重力卫星获取的时变重力场存在严重的南北条带误差,极大地掩盖了真实重力场信号,因此需要进行滤波处理。以GRACE相关滤波理论为基础,以信噪比最优为评估依据,详细分析不同高斯滤波半径在各阶次下信噪比以及高斯权重系数变化情况。基于此,提出混合半径高斯滤波方法,即通过调整各阶次下的高斯滤波半径来优化高斯滤波权重系数。结果表明,在仅进行400 km经典高斯滤波、去相关滤波与300 km经典高斯滤波的组合滤波信噪比最优情况下,采用分两步进行的400 km混合半径高斯滤波、去相关滤波与分3步进行的300 km混合半径高斯滤波方法,能进一步提高信噪比,同时改善因高斯滤波造成的信号泄漏。

IGRF13和WMM2020模型在亚洲中低纬度地区的精度评估及分析

研究了最新的世界地磁场模型WMM2020和国际地磁参考模型IGRF13与亚洲中低纬度区域地磁台站年均值的一致性,计算该区域地磁台站与其对应的地磁场模型各个地磁要素之间的均方根误差,分析WMM2020与IGRF13两者之间的差异,以此来评估最新的世界地磁场模型WMM2020和国际地磁参考模型IGRF13在亚洲中低纬度地区的适用性。分析结果表明,IGRF13模型与亚洲中低纬度地区大部分地磁台站各地磁要素的年均值符合较好,存在显著的相关性,因此,在亚洲中低纬度地区,将最新的世界地磁场模型WMM2020和国际地磁参考模型IGRF13作为构建地磁异常模型时的参考背景场,或是对主磁场进行相关的改正都具有一定适用性。

水下重力匹配导航的非线性滤波算法研究

地球重力场辅助惯性导航系统应用于水下运载体的导航定位,能够有效降低惯性导航系统误差随时间累积的影响,保证水下运载体的长时间导航精度。EKF算法与UKF算法是两种常用的非线性滤波算法,以水下重力匹配导航为例,在南海选取两块重力异常变化剧烈程度不同的海域开展仿真试验,试验结果表明:两种算法都能够匹配真实航迹,有效降低惯导定位误差,采用UKF算法的导航定位精度水平较EKF算法提升30%以上,具有较好的精度提高作用。

事理认知图谱在电信运营商潜在不满预测分析中的应用研究

以前,电信运营商多借助机器学习分类算法和构造分类器来衡量用户体验满意度,其不足之处在于无法得出用户不满意的原因。本文拟使用事理认知图谱技术进行电信运营商网络及业务数据的满意度认知分析,从而挖掘事件之间的演化规律与模式。具体通过引入以事件为形态的知识资源,描述实体间的关联关系,以及动态化、结构化的语义信息,最终通过事件抽取及关联将各类源数据进行串联,从而实现更精准的潜在不满预测。

基于SpanBERT模型的服务语音负面情绪识别方法研究

方案提出一种基于SpanBERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers by representing and predicting Spans)模型的服务热线文本情感分析方法,以SpanBERT实现句向量优化的文本情感细粒度分析方案,针对移动客服与用户对话数据,实现场景化客服文本分析,通过挖掘负面投诉对话文本价值,并基于识别的客户情绪、语义信息等进行质检,可提前获知客户的潜在不满意倾向,持续提高客户的服务体验,具有很好的推广前景。已应用在天津移动满意度预测、服务运营分析和语音质检工作中,以投诉语音质检机器人替代人工操作,实现降本增效。

天津移动普法虚拟数智人系统的研究与应用

为解决普法宣传管理工作中人力成本高、宣传效率低的问题,构建了普法虚拟数智人系统,研究虚拟人领域的计算机视觉算法及图像信息处理技术,支持多样化的二维或三维数智人形象构建生成能力,灵活快速构建多种虚拟形象,满足多样化的行业应用支撑需求,以期为普法宣传推广、普法活动管理领域相关人员提供数字化技术方案上的参考。

基于智能语音情感分析的天津移动家庭宽带语音质检系统

针对外呼语音的质检目前大多使用传统的人工方式,通过录音听取判别客户满意度,费时费力,效率低下。服务热线投诉语音情感分析是运营商客户服务和客户感知质检的关键环节,为实现面向家宽外呼语音的智能服务运营,提出了一种智能语音情感质检分析技术,通过挖掘投诉语音文件的价值,并基于识别的客户情绪、语义信息等进行质检,可提前获知客户的潜在不满意倾向,进而进行针对性施策,以持续提升用户的服务体验。

基于RoBERTa模型的客户服务热线不满情绪识别系统

提出一种基于RoBERTa模型的服务热线潜在不满情绪识别方法,从海量的服务热线语音数据中抽取负面情感信息,并进行潜在不满问题解决。在传统文本情感分析模型基础上通过增加RoBERTa语句向量模块,同时引入注意力(Attention)机制,从而使文本情感分析技术在长篇文本学习中获得更好的效果。该系统在天津移动客户服务工作中体现出了优异的应用效果,显著提升了客户满意度。

以高校党建引领新时代师德师风建设研究

在社会发展的进程中,高校师风师德建设受到社会各界的广泛重视,教师肩负着教书育人的重担,职业素养、教学能力、思想观念会对学生产生深远的影响,若高校教师固步自封,其教育理念与学生的发展需求背道而驰,会限制学生专业素养的提升,于教师自身发展也会产生一定的阻碍。因此,高校要将师风师德建设提上日程,以党建工作为思想引领,寻找党建与师德师风建设的契合点,妥善解决师德师风建设中存在的问题,在高校内部掀起良好的学习思潮,革新教师的教育理念,践行党建工作的要求不断创新教学模式,以教师职业道德规范为约束,持终身学习的理念学习先进的教学经验,推动高素养教师团队的构建。本文从新时代师德师风建设面临的现实挑战入手展开分析,探索高校党建引领下新时代师德师风建设的有效路径,加强师德师风建设助力教师专业发展。

现代采矿工程中的安全风险识别与防范技术

随着现代采矿技术的不断进步,矿山开采效率和资源利用率得到了显著提升。本研究通过文献回顾、专家访谈及现场调研,系统地识别了现代采矿工程中可能遇到的安全风险,对这些风险进行了深入分析和量化评估。聚焦于现代采矿工程中可能遇到的各种安全风险,包括但不限于地质灾害、设备故障、人为操作失误及环境污染等。研究结论指出,有效的安全风险识别与防范技术是确保采矿工程安全的关键。基于此,本文提出了一系列针对性的风险防范措施,包括但不限于加强现场安全管理、完善应急救援体系、提高设备维护和检修水平、加强人员安全培训及优化采矿工艺流程等,以期能够为相关从业人员提供一些有效的参考。

跨境电商创业成功要素分析研究

跨境电商正日益成为中国发展对外贸易的重要趋势,改变了传统的世界贸易格局,在世界主流跨境电商平台上开店的中国卖家也与日俱增。鉴于此背景,本文将引用案例对跨境电商创业成功要素进行深度分析,从而帮助跨境电子商务自主创业者取得成功。

体育选项课对大学生身体素质的影响研究

讨论高校体育选项课各项目对大学生身体素质的影响。利用文献法、实验测试法、访谈法等对《国家学生体质健康标准》的测试数据进行分析。高校体育教学部门应及时向学生反馈测试成绩,指导学生选择体育项目。从教师、学校教学部门两个层面分析选项课教学内容和方法等因素有效增强身体素质的途径,为体质测试成绩的合理运用提供了新视角。