行人过街事件网联HUD预警系统对驾驶行为的影响

为探索行人过街事件网联环境下平视显示预警系统在不同天气条件下对驾驶行为的影响,以论证预警系统的有效性。文中首先设计基线条件(Baseline)、低头显示(HDD)、平视显示(HUD)3种预警系统,依托驾驶模拟平台开发晴天和雾天天气条件下城市道路网联场景,通过实验测试提取驾驶行为参数;然后,从微观层面刻画行人过街事件网联HUD预警系统作用下驾驶行为的整个空间变化过程,分析预警系统和天气状况两种因素对驾驶行为的作用规律,构建包含避险阶段和恢复阶段的驾驶行为影响模式,提出了反映避险阶段安全水平、恢复阶段恢复水平以及全过程稳定水平等3个层面的综合指标体系,包括首次制动距离、最小冲突距离、恢复稳定时间、速度恢复量、最大减速度和最大加速度;最后,量化不同预警系统(Baseline/HDD/HUD)、天气状况(晴天/雾天)以及两因素间交互作用对驾驶行为的影响。结果表明:行人过街网联HUD预警系统对驾驶人在避险阶段和恢复阶段中的驾驶行为存在显著性作用,显著提高避险阶段驾驶行为的安全水平,同时对恢复阶段恢复效率具有明显的提升作用,也显著影响全过程运行特性的稳定水平;在雾天条件下行人过街网联HUD预警系统表现出更为明显的优势。

基于类型矩阵转移的汉越事件因果关系识别

针对汉越跨语言新闻事件因果关系识别中,汉越跨语言的文本语义空间难以统一、新闻之间的因果关联特征捕获困难的问题,提出了基于类型矩阵转移的汉越跨语言新闻事件因果关系识别方法。通过跨语言预训练统一汉越跨语言的文本语义空间,使用树形长短期记忆循环神经网络提取汉越文本中的句法结构化特征,融入汉越句法特征并结合基于事件类型转移的注意力机制,对汉越事件句对的因果关系进行识别。实验结果表明,该方法在汉越跨语言新闻事件因果关系的识别上较基线模型准确率有所提升。

面向汉越跨语言事件检索的事件预训练方法

汉越跨语言事件检索是用汉语查询检索越南语事件新闻的任务。由于越南语属于典型的低资源语言,汉越跨语言事件检索缺乏大规模的标注数据,并且现有的跨语言预训练模型无法很好地表征文本中丰富的汉越对齐事件知识,不适用于该任务。因此,为了将汉越双语对齐的事件知识融入到多语言预训练语言模型中,该文提出了两个预训练方法,即事件要素掩码预训练以及跨语言事件对比预训练。在该文构造的汉越跨语言事件检索数据集和公开跨语言问答数据集上进行了实验,比基线提升1%~3%MAP值,2%~4%NDCG值,证明了该文方法的有效性。

增强依存结构表达的零样本跨语言事件论元角色分类

事件论元角色分类是事件抽取中的子任务,旨在为事件中的候选论元分配相应的角色。事件语料标注规则复杂、人力耗费大,在很多语言中缺少相关标注文本。零样本跨语言事件论元角色分类可以利用源语言的丰富语料建立模型,然后直接应用于标注语料匮乏的目标语言端。围绕不同语言的事件文本在依存结构上的表达共性,提出了使用BiGRU网络模块对触发词到候选论元的依存路径信息进行额外编码的方法。本文设计的编码模块能灵活地与当前主流的基于深度学习框架的事件论元角色分类模型相联合。实验结果表明,本文提出的方法能更有效地完成跨语言迁移,提高多个基准模型的分类性能。

融入文档图和事件图的新闻核心事件检测

新闻核心事件检测旨在从非结构化的新闻文本中检测出最能代表新闻核心内容的事件。新闻报道的多个事件之间存在着复杂的关联关系,且同一个事件的事件要素分布在不同的句子甚至不同的段落中,传统的方法对事件之间的关联关系以及事件的全局语义信息建模不充分。因此,该文提出了融入文档图和事件图的新闻核心事件检测方法。该方法首先通过构建文档图和事件图来建模新闻文本的全局语义特征和事件之间的关联特征。然后,通过图卷积神经网络捕获高阶邻域信息,获得文档表征和事件表征。最后,将得到的文档表征和事件表征使用交叉注意力进一步捕获事件全局语义信息。在纽约时报数据集上的实验结果验证了该文方法的有效性,NR@1较基线方法提升2.18%。

基于要素关联图的汉越跨语言事件检索方法

汉越跨语言事件检索旨在根据输入的中文事件查询短语,检索出相关的越南语新闻事件文档。由于查询文档的新闻文本较长,中文事件查询短语与越南语的查询文档长度不一,表达差异较大,且查询文档中往往会包含大量与其描述的核心事件无关的噪声文本,现有的模型不能很好地捕获事件匹配特征,匹配效果欠佳。基于此,文中提出基于要素关联图的汉越跨语言事件检索方法。首先,预训练一个汉越双语词嵌入来解决跨语言问题;然后,抽取查询文档中的关键信息(关键词和实体)以构建要素关联图;最后,通过引入一个图编码器对构建的要素图进行编码,生成结构化的事件信息来增强传统的事件检索模型。实验结果表明文中提出的方法优于传统的基线方法。

数字化背景下群众性体育赛事破圈传播研究

采用文献资料法,探讨数字化背景下群众性体育赛事破圈传播的理论基础、现实影响与优化策略.研究认为:群众性体育赛事的破圈传播是通过创新、多样化的方式将传统的群众性体育赛事的影响力扩展到更广泛的社会群体和领域.其积极影响在于带动群众性体育赛事传播效率的提高、助力市场规模的扩大、并促进相关体育产业结构的优化;与此同时,其消极影响也不可忽视,主要表现在造成广泛的消极话语、隐私问题的不断加剧、导致伴生的社会隔阂.若要对数字化背景下群众性体育赛事破圈传播进行优化,就必须克服相关责任主体监管不严、同类体育赛事内容单一、线下体育热情仍然有限等掣肘,有必要通过多方协同完善机制,来加强优质内容供给,并反哺线下体育活动.

基于Back-n白光中子实验装置的SRAM翻转截面测量

本文主要研究静态随机存取存储器(static random-access memory,SRAM)的单粒子效应翻转截面的测量方法。基于宽能谱白光中子束流,采用了一种操作更方便的SRAM翻转截面测量方法。在SRAM前面放置聚乙烯中子慢化材料改变入射到SRAM表面上的中子能谱,利用模拟计算得到改变后的中子能谱。利用奇异值分解法求解翻转率的矩阵方程得到SRAM的翻转截面。结果表明在4~15 MeV的能量范围内,使用反角白光中子源测试的SRAM翻转截面信息和参考文献中使用单能中子源测试拟合的SRAM翻转截面信息基本吻合。

盆底肌电刺激治疗探头支撑装置的设计与应用

针对盆底肌电刺激治疗过程中探头脱落、移位、导线固定不良等安全问题,研制盆底肌探头支撑装置,保证治疗安全、便捷及人性化,降低交叉感染,提升病人满意度。

考虑快慢车的城轨跨线运营开行方案与时刻表优化

跨线运营是城市轨道交通网络化运营的重要方向,跨线与快慢车组合运营可降低乘客出行时间。本文考虑跨线与快慢车组合模式,构建事件活动图刻画列车运行和乘客出行过程;考虑列车安全运行间隔和列车载客能力等约束,建立以乘客出行时间和列车走行成本最小化为目标的开行方案与时刻表综合优化模型,决策列车运行交路、停站方案、开行频率及各车次在各站的到发时刻;并针对综合优化模型,设计定制的变邻域搜索算法。案例结果表明,在组合模式下,列车走行成本增加了3%,换乘人次降低了82.5%,总乘客和跨线乘客的平均出行时间分别减少了1.3 min和5.3 min,乘客出行效益有明显提升;跨线与快慢车组合模式小幅增加了无需换乘乘客的出行时间,但大幅降低了跨线乘客的出行时间;换乘站换乘走行时间越长,宜开行的跨线列车频率越大,跨线运营降低乘客出行时间的效果越显著。

基于对比图学习的跨文档虚假信息检测

当前,网络上充斥着大量虚假信息,严重阻碍了社会各行业的正常运转,如何精准检测虚假信息成为了亟待解决的问题。现有研究主要从账户特征、文本内容和多模态3个角度开展工作,但大多忽视了虚假信息赖以传播的关键特征(即内容新奇性),仅是孤立地分析判别目标信息的真实性,未能把握舆论环境的特征。因此,提出了一种基于对比图学习的跨文档虚假信息检测方法(Contrastive Graph Learning,CAL),聚焦于内容新奇性,主要包含两个关键模块:对比学习模块和异构图模块。前者致力于扩大客观事实与虚假信息在向量空间中的表示差异性;后者包含实体、事件、事件集、句子和文档5种类型实体,尽可能向实体表示中注入舆论环境的语义特征。最后,在IED,TL17和Crisis这3个数据集上,在文档级和事件级这两个层次上开展了相关实验,CAL在所有测试中均取得了最优的结果,验证了所提方法的有效性。

我国体育赛事跨文化传播的现实挑战与可行路径——基于全球化战略背景

运用文献资料和逻辑分析等研究方法,深度分析我国体育赛事跨文化传播的现实挑战与可行路径。该文以全球化背景下我国体育赛事跨文化传播的时代价值为切入点,分析了体育赛事跨文化传播的现实挑战,包括文化差异与认同障碍、语言沟通与交流困难、传播渠道与方式受限、内容制作与呈现方式缺乏深度和创新、国际市场竞争激烈。提出了强化文化元素的融合与表达、加强语言服务的国际化、拓展多元化传播渠道与方式、加强国际交流与合作的路径。

基于听觉融合特征的多声音事件检测

为提高多声音事件检测任务的性能,本文深入研究速动压缩非对称谐振器级联CARFAC数字耳蜗模型,并提出了基于听觉融合特征的多声音事件检测方法 .该方法首先利用CARFAC提取混叠声音的神经活动模式图NAP,然后将NAP与GFCC拼接后生成融合听觉特征,并将其送入CRNN神经网络进行全监督学习,以实现对城市声音事件的检测.实验表明,在低信噪比且重叠事件较多的情况下,融合听觉特征较单独的NAP、MFCC以及GFCC等特征具有更好的鲁棒性和多声音事件检测性能.

基于阅读理解的汉越跨语言新闻事件要素抽取方法

新闻事件要素抽取旨在抽取新闻文本中描述主题事件的事件要素,如时间、地点、人物和组织机构名等。传统的事件要素抽取方法在资源稀缺型语言上性能欠佳,且对长文本语义建模困难。对此,该文提出了基于阅读理解的汉越跨语言新闻事件要素抽取方法。该方法首先利用新闻长文本关键句检索模块过滤含噪声的句子。然后利用跨语言阅读理解模型将富资源语言知识迁移到越南语,提高越南语新闻事件要素抽取的性能。在自建的汉越双语新闻事件要素抽取数据集上的实验验证了该文方法的有效性。

切割事件句中容器量词的语义功能

本文讨论切割事件句(如,“他切了一盘西瓜”)中容器量词的语义功能,首先分析切割事件句的歧义性,指出宾语的指称变化可导致切割类动词,如“切”在“切分”义和“切除”义之间波动,并从意象图式的角度对这一现象进行解释。然后,文章举出包含容器量词的切割事件句的歧义现象,并指出意象图式说所面临的困境;进而提出“同量指称”假设,并在该假设的基础上对相关问题进行解释。文章认为,容器量词属于开放类词汇,这一特性一方面为它们的同量指称性的产生提供先决条件,另一方面又造成它们与名词搭配方面的语义选择限制。最后,文章对语义最小论的相关观点进行了讨论。

我国群众体育赛事跨组织治理:演进、价值与展望

运用文献资料、逻辑分析等方法,对我国群众体育赛事跨组织治理内涵以及演进历程、价值进行研究,并提出展望。我国群众体育赛事跨组织治理经历了形成期、发展期、完善期的演进历程。价值:顺应时代发展主题,增强赛事专业化水平;满足多系统互动需求,扩大赛事覆盖面;突破多重限制条件,提高赛事运作效率;促进信息互通共享,降低赛事安全风险;适应复杂性场景,提升赛事社会影响力。展望:完善政策体系,打造有为政府;优化市场机制,构建有效市场;保障要素供给,塑造有机社会;激活体育需求,培育有缘群众。

越野跑赛事安全保障规范化的现实成因及应对思考——基于2021黄河石林百公里越野赛事灾难事故的调查

基于2021黄河石林百公里越野赛事灾难事故的个案分析,剖析黄河石林百公里越野赛事灾难发生的现实成因,探究越野跑赛事安全保障规范化的应对思考。研究表明:风险防范意识不强、赛事组织管理不规范、安全保障准备不充分、应急救援反应不及时、安全监管措施不到位等是导致2021黄河石林百公里越野赛事灾难事故的主要现实成因,提出强化风险防范意识、创新赛事组织管理机制、制定竞赛安全保障体系、完整构建应急救援体系、贯彻落实政府监管责任等越野跑赛事安全保障规范化的优化路径。

某三甲医院住院患者血栓事件的横断面分析及其抗磷脂抗体情况

目的进行住院患者血栓事件的横断面研究并分析抗磷脂抗体(aPL)在伴有血栓事件的住院患者中的表达。方法选取我院2021年1月至2021年10月住院期间发生血栓事件的患者共235例为血栓组,对血栓组的临床资料进行横断面分析。同时选取同时期健康体检人群120例为对照组,比较两组的狼疮抗凝物(LA)、抗心磷脂抗体(ACL)和抗β_(2)糖蛋白Ⅰ抗体(aβ_(2)GPⅠ)情况。结果血栓组平均年龄为67(56~76)岁,其中≥60岁的患者占63.0%(148/235)。血栓患者主要分布在骨科(35.3%)及心血管外科(20.9%),其次为心血管内科、呼吸科及ICU,原发疾病主要包括创伤性损伤(33.6%)和心脑血管疾病(30.2%)。235例患者的血栓事件包括单纯静脉血栓154例(65.5%),单纯动脉血栓42例(17.9%),多部位血栓39例(16.6%)。静脉血栓事件主要表现为下肢深静脉血栓(DVT),动脉血栓事件主要表现为急性冠状动脉综合征(ACS),多部位血栓主要为DVT合并肺动脉栓塞。血栓组aPL阳性率为25.5%,LA、ACL和aβ_(2)GPⅠ的阳性率分别为13.6%、14.0%、11.1%,单阳性率、双阳性率及三阳性率分别为14.5%、8.9%和2.1%。单纯静脉血栓的ACL阳性率、aβ_(2)GPⅠ阳性率及ACL+aβ_(2)GPⅠ双阳性率均明显高于健康对照组。多部位血栓的LA阳性率明显高于健康对照组。结论住院患者血栓事件的发生在年龄、科室、原发疾病、血栓类型等方面存在明显特征。尽管ACL、aβ_(2)GPⅠ和LA与血栓形成关系密切,但因其阳性率低,不建议对伴有血栓事件的住院患者进行aPL常规检查。

我国越野滑雪后备人才培养实现跨越发展的构想

越野滑雪项目需要的场地不像高山滑雪那样的山势、坡度,装备器材也相对较轻便,运动员要具备很好的耐力,是技术性比较强的项目。北京冬季奥林匹克运动会成功举办促进我国冰雪运动取得长足的发展,但我国冰雪运动一直呈现出冰强雪弱的局面。越野滑雪项目属于雪上项目的大项,在冬季项目中占据着十分重要的位置。国内越野滑雪后备人才培养存在人口基数小、生源少、场地落后、教练员不足、青少年意识不强等问题。应制定不同层面扶持政策,加强越野滑雪运动宣传,提高教练员执教水平,加强青少年运动员文化知识教育,加强跨省跨界跨项选才,形成越野滑雪后备人才培养跨越发展的系统策略。

跨组织业务流程模型挖掘与质量评估

跨组织业务流程需要多个组织相互配合,协同工作来完成一项由单个组织无法完成的任务.由于跨组织业务流程的复杂性与分布性,其建模与分析过程是一项耗时且容易出错的任务,要求建模人员拥有丰富的经验和行业知识.流程挖掘通过分析业务信息系统执行过程中产生的日志为模型构建提供了一种自动化方法.然而,传统的流程挖掘技术仅支持单个组织的日志挖掘,无法有效地处理跨组织业务流程挖掘问题.本文针对此问题提出一种跨组织业务流程模型挖掘方法.首先扩展已有的流程挖掘方法来进行单个组织的业务流程模型挖掘;其次,定义组织间三种典型的协同模式,并提出相应算法以挖掘组织间的协同模式;再将各个组织的流程模型和协同模式集成,得到全局跨组织业务流程模型;最后采用传统的质量评估指标和提出的协同模式拟合度来量化发现的跨组织业务流程模型质量,通过四个不同的跨组织业务流程案例与已有挖掘方法进行比较,验证本文提出挖掘方法的有效性和可用性.