A Study of Nominal Predicate Sentences Under the Framework of Cognitive Grammar

Cognitive grammar,as a linguistic theory that attaches importance to the relationship between language and thinking,provides us with a more comprehensive way to understand the structure,semantics and cognitive processing of noun predicate sentences.Therefore,under the framework of cognitive grammar,this paper tries to analyze the semantic connection and cognitive process in noun predicate sentences from the semantic perspective and the method of example theory,and discusses the motivation of the formation of this construction,so as to provide references for in-depth analysis of the cognitive laws behind noun predicate sentences.

胶东金矿与中生代区域性花岗岩关系及成矿预测和找矿方向

胶东地区是世界著名的金矿资源基地,截至2023年6月已累计探明金矿资源量已达5757余吨。与金矿成矿密切的中生代花岗岩分布广泛,岩石类型多样,也是山东省最发育、最典型的地区。本文对胶东地区金矿与中生代区域性花岗岩空间展布、形成时代和形成环境等关系进行了分析研究。区域性广泛分布的中生代花岗岩为晚侏罗世玲珑期(166~146 Ma)、早白垩世早期郭家岭期(135~123 Ma)、早白垩世晚期伟德山期(123~110 Ma)和崂山期(118~108 Ma),研究认为区域性岩浆事件一般持续10 Ma左右,而重熔型花岗岩一般持续20 Ma,反映了由基底岩石熔融到侵入结晶的2个阶段,它有一个由基底固体岩石熔融的过程,大致也需要10 Ma,既固体岩石熔融10 Ma,熔浆活动上侵结晶10 Ma。玲珑期重熔型花岗岩是扬子板块和华北板块碰撞的期后产物,郭家岭期岩浆事件代表了中国东部中生代构造体制转换的开始,伟德山期岩浆事件代表了构造体制转换的高峰期,崂山期岩浆事件代表了构造体制转换的结束期。86.8%的金矿赋存在玲珑期花岗岩中,6.9%的金矿赋存于郭家岭期花岗岩中,玲珑期花岗岩和郭家岭期花岗岩Au元素背景值明显高于伟德山期花岗岩和崂山期花岗岩。矿石硫与玲珑期花岗岩、郭家岭期花岗岩范围相近,特别是与玲珑期花岗岩大范围重叠,具有岩浆热液硫同位素变化小的特点,说明矿石硫主要源为玲珑期花岗岩、郭家岭期花岗岩。矿石铅主要为再活化的下地壳铅,即前寒武纪结晶基底铅,有幔源铅加入。金矿成矿年龄有162~146 Ma、133~120 Ma、120~115 Ma、112~105 Ma共4个区间范围,与胶东地区四期区域性花岗岩形成时间对应,成矿年龄一般晚于成岩年龄3~5 Ma。根据胶东金矿及多金属矿与岩浆热液事件对应关系,划分为玲珑金成矿期、郭家岭金成矿期、伟德山金及多金属成矿期和崂山多金属成矿期。胶东地区金矿主要是新太古代变质地层和古元古代底部片岩层位经过重熔作用金元素活化、迁移、富集和郭家岭期岩浆作用成矿。基于以上成矿作用认识,根据地球化学块体理论,对胶东金矿潜力进行了估算,胶东地区3000 m以浅金矿潜力约为1.8万t,同时对胶西北深部金矿进行了系统预测,预测3000 m以浅金资源量3997 t,5000 m以浅7497 t。通过地质综合研究,栖霞地区中新太古代变质岩下部有隐伏玲珑期花岗岩,根据金矿主要赋存在玲珑期花岗岩中的空间展布,S、Pb等同位素以及玲珑期花岗岩是金矿成矿直接围岩或母岩的认识,该地区变质岩中发育众多的石英脉型中小型金矿和矿(化)点,可能是浅部或顶部矿体的表现,认为该地区具有良好的成矿背景和潜力,是胶东地区今后金矿找矿的重要地区和方向。并建议在该地区部署地震和大功率激电剖面及地质科研钻探,查清一系列NE向断裂和地质结构,为金矿找矿提供科学依据。

流水句形成的顺序象似性句法机制

文章基于语言顺序象似性的基本原则,从语言类型学的视角通过实例语料的分析,发现汉语句子中的定语、状语等修饰语在遵循顺序象似性原则的情形下,可自由不加标记地转换成并列小句,从修饰语位置提升为与主句并列的述谓结构,这是汉语流水句形成的主要内在机制与形式手段。

气候变化对厦门市恙虫病发病影响的研究

目的探讨厦门市气象因素对恙虫病发病的影响。方法收集厦门市2005-2023年的厦门市恙虫病和气象因素数据,采用Spearman相关性分析方法分析恙虫病发病与气象参数之间的相关关系,采用非线性回归法分析恙虫病与气象参数的数量关系。结果2005-2023年厦门市恙虫病发病呈先上升后下降的趋势,发病最高年份在2014-2016年,发病高峰季节集中在6-10月份。厦门市恙虫病月发病数与日最低气温(r=0.637,P<0.001)、日平均气温(r=0.627,P<0.001)、日最高气温(r=0.612,P<0.001)、日照时间(r=0.405,P<0.001)、平均相对湿度(r=0.346,P<0.001)及日降水量(r=0.207,P=0.002)呈正相关;与平均气压成负相关(r=-0.549,P<0.001);与平均风速无相关。厦门市恙虫病与气象指标模型回归方程为y=-206.229-11.042x_(1)+0.346x_(1)^(2)+6.266x_(2)-0.106x_(2)^(2)+5.704x_(3)-0.171x_(3)^(2)+0.502x_(4)+0.024x_(4)^(2)-0.667 x_(5)+0.006 x_(5)^(2)+0.190x_(6)-0.019x_(6)^(2)+0.184x_(7),决定系数为0.473。增加全市某大型公园人流量(x_(8))作为因变量纳入多元非线性回归分析,模型回归方程为y=-433.869-11.503x_(1)+0.381x_(1)^(2)+9.150x_(2)-0.197x_(2)^(2)+3.936x_(3)-0.132x_(3)^(2)+0.881x_(4)+0.035 x_(4)^(2)-1.048x_(5)+0.009x_(5)^(2)+0.186x_(6)-0.023x_(6)^(2)+0.421x_(7)+6.210×10^(-5)x_(8)-1.051×10-10 x_(8)^(2),决定系数为0.550。结论厦门市恙虫病发病与日最低气温、日平均气温、日最高气温、相对湿度、日降水量及平均气压等气象因素有关,不同气象因素对恙虫病发病影响有所不同。

时频电磁技术在黄土塬覆盖区河道砂油藏分布预测中的应用

鄂尔多斯盆地西部黄土塬覆盖区的中生界侏罗系油藏成藏主控因素复杂,在未开展三维地震勘探的区域,仅利用二维地震资料进行钻探的成功率较低。为了提高钻井成功率,针对该区侏罗系河道砂油藏特点,采用时频电磁双侧、双源激发、多线接收的油气检测技术方案。在鄂尔多斯盆地西部ZB地区进行攻关试验,总结了适用于黄土塬覆盖区的时频电磁采集、处理、解释技术方案,即两项针对性采集方案设计和三项针对性处理、解释技术。利用GeoEast软件系统,基于深度学习开展时频电磁多参数智能油气预测。根据时频电磁解释成果,在时频电磁强异常区域部署并完钻Z6井,获得工业油气流,表明时频电磁预测结果与实钻结果吻合,证实了在黄土塬覆盖区利用时频电磁技术对侏罗系薄储层进行油气预测的可靠性。

信息视角下数据犯罪的前置化定位及其立法边界

数据犯罪理论研究混乱的根本原因系理论界难以抛弃“数据与信息概念混同”的路径依赖。以数据为信息的概念混同既不合乎既有法律,亦致使数据犯罪与信息犯罪之间的关系始终不明,在我国尚未建立数据犯罪体系的当下,数据犯罪相关研究也因此陷入相对混乱的境地。对此,应从考察数据犯罪的刑法定位着手,摒弃传统充实数据犯罪的法益内涵的研究惯性,转而通过数据与信息的客观属性与立法区分,得出“数据犯罪的刑法定位系信息犯罪的前置化”的逻辑结论。在此前提之下,可以进一步明确数据犯罪的保护法益应是数据的保密性、可用性、完整性,如此也可支撑数据犯罪体系建构的立法边界。具体而言,一方面,在进行相关数据犯罪立法时应考虑以下原则性要求:既将数据犯罪与计算机信息系统犯罪分离,并将其设置为抽象危险犯,又设置专门的刑法条文指引数据犯罪与其他犯罪的罪数判断问题;另一方面,立法新增的数据犯罪也应当控制在一定的范围之内,既要严格控制故意犯罪罪名设置的数量,又要排除处罚过失数据犯罪的行为。

颅脑损伤后发生进展性出血性损伤的影响因素分析

目的 通过对比颅脑损伤患者的相关数据,为临床上针对颅内进展性出血性损伤寻找有效的影响因素,以便临床上及时干预提供理论支持。方法 分析90例颅脑损伤患者的临床资料,根据伤后10 h内是否出现颅内进展性出血性损伤分为进展组(n=38)与稳定组(n=52)。比较两组入院时CT征象异常率、发病到入院后首次CT时间、性别、年龄、入院格拉斯哥昏迷评分法(GCS)评分、凝血功能异常率,分析颅脑损伤后发生进展性出血性损伤的影响因素。结果 进展组入院时CT征象异常率76.3%、年龄(48.71±13.61)岁、凝血功能异常率73.7%大于稳定组的5.8%、(41.97±13.37)岁、21.2%,发病到入院后首次CT时间(1.05±0.36)h短于稳定组的(1.58±0.54)h,入院GCS评分(9.92±2.48)分低于稳定组的(11.35±2.71)分,差异有统计学意义(P<0.05)。两组女性占比比较,差异无统计学意义(P>0.05)。以是否发生进展性出血性损伤为因变量,差异有统计学意义的相关因素为自变量,经多因素Logistic回归分析显示:入院时CT征象异常、年龄、入院GCS评分、凝血功能异常是颅脑损伤后发生进展性出血性损伤的独立危险因素,发病到入院后首次CT时间是独立保护因素(P<0.05)。结论 颅脑损伤后颅内进展性出血性损伤的出现可能是由多种因素共同作用的结果 ,临床应重点关注其发生的各种影响因素,有利于预判进展性出血性损伤的发生。

语序与半虚功能词对汉语零动词存在句成句的制约作用

存在句一直是汉语语法研究的重点问题,一百年来产生了很多重要的研究成果,但对于句法上缺省B段动词的零动词存在句较少专文论述。文章提出,只有A段和C段的“NPL+NP2”既是名词谓语句的次类,也是存在句的次类。A段和C段分别表示处所和存在物,高层语义表存在,其述谓功能体现在半虚功能词必须确保句首名词表处所,句末名词表非特定事物的有无及多少。语序要求严格:一方面要满足表义上从整体到部分、从背景到图像的语序,另一方面要满足信息结构上从话题到说明的自然顺序。零动词存在句焦点结构与一般的有动词句不同,其焦点不是论元焦点,而是宽焦点,因此NP2不具有独立性,不能回指。

动态形容词谓语句中的量变与质变及其对句法结构的影响

“质”和“量”是客观世界的两种基本现象,形容词体现质与量的统一,动态形容词谓语句“NP+A+X”(X为体标记)则是质变与量变的语言表征。认知语法中的认知参照关系是基于人类基本经验和普遍认知能力的,是动态形容词谓语句质变与量变概念化的理论基础。含有不同体标记的动态形容词谓语句质变与量变的概念化有差异,这种差异可为动态形容词谓语句与程度副词及时间补语不同的兼容度提供认知理据。

基于功能对等的“很+形”谓语句英译对比研究——兼论葛浩文的译文风格

现代汉语“很+形”谓语句中的程度副词“很”只是性质形容词做谓语的一种形式“标记”,几乎丧失了作为强化词的表达功能。本文基于“功能对等”理论视角,运用语料库的研究手段,以William Dolby、Jeanne Kelly、杨宪益与戴乃迭译文为参照,同时参照英文小说《京华烟云》相同结构的汉语译文,对比考察葛浩文英译本中“很+形”谓语句译文的功能对等状况。研究发现,“很+形”谓语句的葛浩文译文功能对等程度明显高于其他三位译者;绝大多数“很”的葛浩文英译文没有寻求形式上的词对词对等,而是通过改变原文形式、保留原文意义的方法达到译文与原文真正意义上的功能对等。

“姓+名”的结构关系分析

“姓+名”作为“N1+N2”结构,它既不是偏正结构也不是并列结构,更不是主谓结构。根据谓词隐含的观念,“姓+名”间隐含着谓词“叫”或“姓”。从其隐含的谓词看,“姓+名”是同位结构。这是一种相对同位结构。“姓+名”通过了加“也就是(即)”、加“这个”和“去掉任何一个”等同位关系的句法测试。作为“姓+名”的专有名词不同于一般的专有名词(如地名等),“姓+名”中的“姓”或“名”皆能独立运用,“姓+名”中N1和N2在语义上同指,在语境中同指一人。

基于自适应权重MPC的AEB-P控制策略研究

为进一步优化面向行人的汽车自动紧急制动系统(AEB-P)控制算法,提出了一种综合考虑驾驶舒适性和行人损伤风险的AEB-P分层控制策略。针对C-NCAP的AEB-P评价标准,设计了考虑制动时驾驶员舒适感的制动安全距离模型;通过引入模糊规则综合考虑行人损伤风险和场景工况得到权重系数调整策略,并基于此设计自适应权重系数MPC上层控制器,采用PID下层控制器对自车实际减速度进行修正;建立车辆纵向动力学模型并通过CarSim与Matlab/Simulink搭建测试场景和控制算法,通过硬件在环实验对本文方法和固定TTC阈值算法进行对比。结果表明,所提控制算法能够在93.75%的测试工况中有效避撞,而固定TTC阈值算法避障成功率仅有43.75%。相较于传统控制策略,该方法能使自车和前方行人保持较稳定的最小间距,鲁棒性更好,可为AEB-P控制理论提供参考依据。

基于多序列MRI影像组学与深度迁移学习特征的脑胶质瘤分级预测研究

目的:探讨基于多序列磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)手工影像组学(hand⁃crafted radiomic,HCR)和深度迁移学习(deep transfer learning,DTL)特征的机器学习(machine learning,ML)模型在术前预测脑胶质瘤分级的效能。方法:选取BraTS2019数据集中332例患者的影像数据[高级别胶质瘤(high⁃grade glioma,HGG)258例,低级别胶质瘤(low⁃grade glioma,LGG)74例],随机抽取30例HGG和8例LGG作为测试数据集,其余294例作为训练集和验证集。从T1、T2、T1c和Flair序列中提取病灶的HCR特征和DTL特征,并筛选出影响力前10的特征子集,基于HCR特征、DTL特征和两者组合的深度学习影像组学(deep learning radiomics,DLR)特征,分别建立7种ML模型,评估模型预测HGG和LGG的效能。选择最佳模型后,使用SHAP法对模型特征重要性进行量化及归因分析。结果:基于HCR和DTL组合的DLR特征构建的ML模型预测效能最高,当使用支持向量机的递归特征消除(support vector machine⁃recursive feature elimination,SVM⁃RFE)筛选特征后,使用T2+T1c+Flair序列组合的支持向量机(support vector machine,SVM)分类器的预测模型效果最佳。在验证集上,受试者工作特征曲线下面积达到0.996(95%CI:0.991~1.000),约登指数、准确度、灵敏度和特异度分别为0.920、0.976、0.988和0.932,在测试集上同样具有较高的分级预测效能。SHAP特征权重分析显示Flair序列的特征贡献较大,其次为T2及T1c序列,HCR和DTL特征均有重要贡献。结论:基于多序列MRI的DLR特征构建的ML模型可有效预测脑胶质瘤的肿瘤分级,其中经过SVM⁃RFE筛选后的T2+T1c+Flair序列组合的SVM分类器模型效能最佳。

基于NGO-CNN-BiLSTM神经网络的动态质子交换膜燃料电池剩余使用寿命预测

为解决质子交换膜燃料电池(PEMFC)剩余使用寿命(RUL)预测精度不高的问题,提出了一种基于北方苍鹰优化(NGO)、卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆(BiLSTM)神经网络的动态燃料电池RUL预测模型。首先,利用NGO对CNN-BiLSTM模型的学习率、隐藏节点及正则化系数进行寻优,然后,通过CNN-BiLSTM模型的卷积层对输入数据进行特征提取,输入到BiLSTM层进行时序建模和预测。同时,利用小波阈值去噪算法对原始数据进行平滑处理,采用皮尔逊相关系数提取模型输入变量,并搭建NGO-CNN-BiLSTM神经网络功率预测模型。仿真验证结果表明,该方法预测精度达99.49%,高于其他对比模型的预测精度。

基于加线技术的轨道交通临客开行计划优化模型

基于运行图加线技术构建适于计划性临客开行的运行线铺画方法.以运力与客流匹配度最大化、对原运行图调整最小化为优化目标,考虑行车安全、临客加线位置、开行时间域等约束,构建临客运行线铺画非线性整数规划模型,并对其线性转换以提高求解效率.以北京地铁8号线某大型活动散场大客流为场景进行案例分析,结果表明:所构建方法能够在既有运行图上有效铺画临客运行线,满足不同行车密度及停站模式下的临客开行需求.建议在较高密度行车条件下不采用“空车直达”停站模式.

深度小于30 m正常停钻V_(S30)预测公式精度分析

我国钻孔测速中在正常停孔条件下产生大量深度小于30 m的钻孔数据。由于正常停钻,我国几乎没有此类场地下深度超30 m的钻孔实测数据,故无法以同类场地大于30 m数据直接回归V_(S30)公式。国外区域数据建立的V_(S30)预测公式有区域性,其在场地特征类似才适用;针对我国深度小于30 m正常停孔下V_(S30)预测线性外插公式LEE为具有潜在可行性公式。因此,为了从已有公式中得到可靠的V_(S30)预测公式,基于地质宏观类比,在停钻深度没有到30 m数据条件下发展了对已有公式的精度分析方法。通过对平均剪切波速竖向分布特点的分析,提出“精度分析区间”;并在缺乏停钻深度到30 m直接验证数据的前提下,提出两种分析公式预测精度的方法:方法一中校核对象是实测数据,具有一定直接检验的特点,但仅适用于具有反算能力的公式;方法二是基于所有公式都具有的——换算深度越靠近30 m则V_(S30)预测越准确的特点提出的,适用范围广。以滇中引水工程为案例,应用两种方法于该工程中深度小于30 m的正常停钻数据,为该工程选出精度最高公式LEE。

基于InVEST和PLUS模型下的土地利用变化及生境质量演变分析:以汉中盆地为例

汉中盆地是中国南水北调工程中的重要源头区,分析区内土地利用及生境质量,能提高对该地区演变规律的认识,进一步保护下游研究区的自然资源和生态环境安全。笔者基于2000~2020年20年内共3期土地利用数据,建立了研究区多类型土地利用数据库和生境质量评估体系,从土地利用转移矩阵、景观格局指数、生境质量等多个方面对研究区内的土地利用的时空变化进行研究,并利用PLUS模型进行土地利用扩张和预测分析。结果表明:2000~2020年,土地利用类型变化较大,变化转移主要发生在水田和农村居民点用地、城镇用地之间;蔓延度指数逐年减少,景观破碎化程度较高;生境质量结果呈逐年下降趋势,高值面积减少并向南部扩展,低值面积增多并以城镇为中心向外辐射扩散,高等级的生态质量景观由水域和林草为主,主要沿汉江流域分布。

基于节点交互度的社会网络链路预测

链路预测是通过已知的网络拓扑和节点属性挖掘未来时刻节点潜在关系的重要手段,是预测缺失链路和识别虚假链路的有效方法,在研究社会网络结构演化中具有现实意义.传统的链路预测方法基于节点信息或路径信息相似性进行预测,然而,前者考虑指标单一导致预测精度受限,后者由于计算复杂度过高不适合在规模较大网络中应用.通过对网络拓扑结构的分析,本文提出一种基于节点交互度(interacting degree of nodes,IDN)的社会网络链路预测方法.该方法首先根据网络中节点间的路径特征,引入了节点效率的概念,从而提高对于没有公共邻居节点之间链路预测的准确性;为了进一步挖掘节点间共同邻居的相关属性,借助分析节点间共同邻居的拓扑结构,该方法还创新性地整合了路径特征和局部信息,提出了社会网络节点交互度的定义,准确刻画出节点间的相似度,从而增强网络链路的预测能力;最后,本文借助6个真实网络数据集对IDN方法进行验证,实验结果表明,相比于目前的主流算法,本文提出的方法在AUC和Precision两个评价指标上均表现出更优的预测性能,预测结果平均分别提升22%和54%.因此节点交互度的提出在链路预测方面具有很高的可行性和有效性.

基于ACO-BP模型的岩石爆破破碎块度预测

为了对岩石爆破破碎块度进行有效预测,设计开展了混凝土试件钻孔爆破试验,得到不同试验条件下的破碎块度归一化值分布,最终选取试块尺寸40 mm以上进行研究。采用Spearman相关系数分析各试验条件参数之间的相关性,再采用蚁群算法(ACO)优化BP神经网络的初始权值和阈值,构建ACO-BP模型。结合现场试块爆破破碎块度数据对模型进行了训练和测试,并将预测模型与BP神经网络模型、随机森林(RF)模型、极限梯度提升(XGboost)模型进行了对比。结果表明,ACO-BP模型预测爆破块度均方根误差为0.13,平均绝对误差为0.11,决定系数为0.92,预测精度和适用性更高,能够更准确地预测岩石爆破破碎块度。

一种基于子图转述的问题生成方法

本文提出了一种子图转述的方法用于解决知识图谱问题生成中的未见谓词问题.传统的问题生成方法主要利用标注的问答数据(问题-逻辑形式对)生成问题,然而标注数据难以覆盖知识图谱中所有的谓词,如何对未见的谓词生成问题依然是一个挑战.本文提出了一种基于子图结构的语义解耦方法,通过将复杂问题对应的知识图谱子图分解为原子级子图,从而将包含未见谓词的多跳子图拆分为易于处理的单跳子图.并且本文设计了一种子图转述方法,通过对数据集中的谓词进行采样,得到子图描述文本,并在大规模无监督数据上训练得到子图转述器,能够为包含未见谓词的子图提供自然语言形式的表述,为生成问题提供了有效的信息.本文定量分析了在不同的难度级别下模型的性能表现,在GrailQA等数据集上的实验结果表明,本文的方法达到了最先进的性能.