基于事件演化图的多标记事件预测模型

多标记事件预测是指预测多个相关联的事件是否会在未来发生,相比传统单标记事件预测,需要同时预测多个目标事件。现有的事件预测研究忽略各领域存在的多标记事件情境,且对多标记事件预测研究较少。提出一种基于事件演化图的多标记事件预测模型(MLEP),以实现基于事件演化图(EEG)的多标记事件预测研究模式。首先基于事件链构建事件演化图;然后对多标记事件预测问题进行问题转换,将多标记问题转化为单标记问题,利用事件表示学习方法获取所有事件的向量表示,对多标记事件进行编码;最后采用门控图神经网络(GGNN)框架构建多标记事件预测模型,根据相似度匹配出最优的后续事件,实现多标记事件的预测。在真实数据集上的实验结果表明,MLEP模型可以有效地预测出多标记事件,预测准确率达到了65.58%,性能优于大多现有的基准模型,提升幅度达到了4.94%以上。通过消融实验也证明了更好的事件表示学习方法对事件具有较好的表示效果,提升多标记事件预测的性能。

作为“事件性媒介”的监控录像短视频——以事件现象学为视域

监控录像短视频作为视频监控技术与短视频耦合的新型媒介形态,并不能被简单地归为一种监视媒介。以海德格尔、马里翁等的事件现象学为理论透镜,融贯伊德、克莱默尔的技术/媒介中介论,监控录像短视频更应被视为一种直观、原初地呈现事件的“事件性媒介”。在媒介本体层面上,监控录像短视频可以被规定为一种由“事件—媒介—主体”的三元关系构成的“事件媒介”,依靠监控摄像头的“全时空”部署与短视频的媒介渠道,实现对事件的接收与生成,为主体的在世生存提供了“超越的可能性”。监控录像短视频同时还是“媒介事件”的现实建构装置,它以物质性的事件为中介来实行“常识世界”的再生产,敞开了社会现实建构的实在性与开放性。

从文本到事件:论扎西才让小说的事件之维

扎西才让的小说在整体上表现为处在不断生成、变化中的文学事件。循着从文本到事件的研究路径,从创作事件、文本事件、阅读事件三个层面入手,可以发现扎西才让小说作品中,作家的个体经验与以桑多藏地为代表的生活事件的有机交融,为扎西才让创造一个文学“桑多”世界打下坚实基础。与此同时,扎西才让小说文本借助言语行为的建构功能聚焦普通人鲜活、脆弱的生命体验,有助于阅读者将经由文字和语言表达出来的“世界”进行调整、重塑和再阐释,为阅读感受和小说意义的生成打开更多可能,使扎西才让小说始终向现实世界敞开。

面向电力调度的事件知识图谱研究现状及发展

事件知识图谱(EKG)是一种可学习事件演化规律的特殊知识图谱,具有推理、预测等功能。针对电力调度业务数据量大、模态多、交互耦合等特点,该文详述了面向电力调度的事件知识图谱的数据集构建、主流方法、技术架构、评价指标、适用场景等,重点分析各场景的可行性,并在应用流程、输入输出、技术架构等方面给出方案,最后对其在电力调度业务长期发展面临的难点和可能的研究方向进行了展望。该文研究为研究电力调度领域特点、事件知识图谱优势和两者结合提供了参考,并为事件知识图谱在电力调度领域中的应用方向提供了指导性思路。

基于事件思维的课程知识观及知识教学

事件哲学的兴起引发了对课程教学复杂性、创生性、情境性、实践性等特征的综合考量,符合素养导向的课程教学改革阶段对知识教学和学习的诉求。建立在理性主义认识传统和实体性思维理解基础上的传统知识观容易陷入知识与主体割裂、与生活分离、与实践脱节的知识学习困境。根据事件哲学理论,基于事件思维的课程知识观强调知识主体的介入,关注知识的境遇性和知识的实践性特征,建立知识与学生发展的内在关联而赋予知识以生命和意义。在知识教学过程中,关注事件就需要立足知识产生、发展、习得的过程本身,重视学生亲知的学习过程,关注生成性和偶然性事件的积极价值,经历真实涌现的、复杂境遇下的问题解决学习,最终完成师生共同演绎的事件旅程。

篇章级文本的事件图谱构建与事件抽取方法

针对篇章级事件抽取任务主要存在的以下3个挑战:模型复杂、事件论元分散以及多事件抽取,提出一种基于异质交互图和有序树的篇章级事件抽取方法DTHIGN。支持以解耦实体抽取部分的方式精简模型的参数;构建面向触发词的篇章级异质交互图,更全面地对语义进行建模;支持使用基于统一事件模板的树形事件论元抽取方式获得事件论元结果。实验结果表明,该方法能够获得较好的效果并显著降低模型的训练难度。

原研门冬胰岛素30注射液的药品不良反应/药品不良事件风险信号挖掘与用药启示

目的:挖掘门冬胰岛素30注射液原研品种的药品不良反应/药品不良事件(ADR/ADE)风险信号,为我国仿制品种的临床安全应用提供参考。方法:运用报告比值比法(ROR)、比例报告比法(PRR)和综合标准法(MHRA),对2004年第1季度至2022年第4季度美国食品药品监督管理局不良事件报告系统(FAERS)数据库中门冬胰岛素30注射液的ADR/ADE报告进行风险信号挖掘。结果:在FAERS数据库中收集到门冬胰岛素30注射液的ADR/ADE报告2 344例。运用3种方法检测出首选术语(PT)层级信号137个,累及21个系统器官分类(SOC),在标准Med DRA分析查询(SMQ)层级检测出风险信号24个。分别按照SOC报告数、PT的信号强度、SMQ的报告数和信号强度排序,低血糖及低血糖导致的各种临床表现为最常见的ADR/ADE。挖掘出血糖升高、体重增加、胰岛素自身免疫综合征和各种新生儿疾病是药品说明书中未提及的ADR/ADE,对以上信号的临床指导意义进行了分析。结论:门冬胰岛素30注射液的药品说明书中未记载的血糖升高、体重增加、胰岛素自身免疫性综合征等ADR/ADE,需在用药过程中格外注意;一般妊娠期不建议使用门冬胰岛素30注射液控制血糖。

基于FAERS数据库的喹硫平不良事件信号挖掘与分析

目的基于美国食品药品监督管理局(FDA)不良事件报告系统(FAERS)数据库挖掘喹硫平的药物不良事件(ADE)信号,为该药的临床安全使用提供参考。方法检索FAERS数据库中2004年至2023年共79个季度关于喹硫平的不良反应报告,同时采用报告比值比法、比例报告比值法、贝叶斯置信区间神经网络传播法、多重伽马-泊松收缩估计法,按药物不良事件术语集的首选术语(PT)和系统器官分类(SOC)对纳入的ADE报告进行分类并计算风险信号。结果共收集主要怀疑药物为喹硫平的ADE报告261725份,涉及的患者有68012例,其中以女性(37495份,55.13%)及老年患者(>65岁)(35312份,占51.9%)居多,报告国家以美国为主,结局多为其他严重后果、住院、死亡和危及患者生命。共挖掘出喹硫平阳性风险信号PT 713个,涉及SOC 27个,所得信号基本与药品说明书一致,其中报告数最多的ADE为糖尿病,且信号强度较高。报告数超过500例的ADE中,共挖掘47个阳性风险信号PT,其中横纹肌溶解为说明书中未收载的ADE。喹硫平引起ADE发生的时间不一,常在用药后30 d内或用药一年以上发生。结论临床在使用喹硫平时除应在全程关注药品说明书收录的ADE外,还应警惕说明书未提及的ADE,并且根据性别、年龄等制订个体化的用药监护方案。

基于FAERS的儿童奥司他韦不良事件信号挖掘与分析

目的 为临床安全使用奥司他韦提供参考。方法 检索美国食品和药物管理局不良事件报告系统(FAERS)数据库中2004年第1季度至2023年第1季度以奥司他韦为首要怀疑药物、发生于0~17岁患儿的药品不良事件(ADE)报告,采用报告比值比(ROR)法、比例报告比值比(PRR)法进行信号挖掘,采用《国际医学用语词典》中的首选语(PT)及系统器官分类(SOC)进行编码和归类。结果 共挖掘到奥司他韦相关ADE报告3 100份,检测到阳性信号76个,主要集中在精神病类(34个)、各类神经系统疾病(13个)、胃肠系统疾病(7个)、全身性疾病及给药部位各种反应(6个)、免疫系统疾病(3个)等12个SOC。发生频次排前20位的ADE有幻觉(455次)、异常行为(428次)、呕吐(410次)、谵妄(120次)、意识模糊状态(111次)等,信号强度排前20位的ADE仍以精神病类、各类神经系统疾病、胃肠系统疾病为主。发生频次和信号强度均排前20位的ADE有尖叫、恐惧、睡惊症,药品说明书中均未提及。结论 患儿临床应用奥司他韦时,应关注精神疾病、神经系统和胃肠道系统,以及皮肤和眼部的ADE。

中国典型集体离职案例的思考与启示——基于事件理论分析改革开放40余年来的典型案例

企业员工集体离职对相关组织和员工群体影响深远。研究以1978年至2021年中国改革开放的43年为时间背景,从中国知网(CNKI)的5个子数据库中甄选出我国集体离职案例102个和典型集体离职案例16个。基于编码分析、事件分析等案例研究方法,主要发现:典型集体离职案例的事件强度在新颖度、中断度、重要度中占据其一,即具有代表性;事件空间主要受所在企业规模、行业地位、社会影响力等因素影响;事件时间主要受集体离职人员的层级、重要性、不可替代性等因素影响。分析典型集体离职案例既要考虑时代背景、法律变迁、文化冲突等宏观因素——这些因素可能诱发集体离职;更要考虑外部诱惑、股东更替、高管套现等微观因素——这些因素可能直接导致集体离职。集体离职的发生受到中国改革开放进程的影响:发生地呈现由沿海向内陆变迁的趋势;所涉行业多集中在制造业,这一点尤其在中国加入世贸组织后更加明显;离职人员所涉层级由高层向中层和基层扩展,同时涉及高层、中层和基层的连带离职对企业影响更大。研究还提炼出影响集体离职的宏观因素和微观因素的作用与特征模型,并有针对性地提出预防集体离职事件发生的意见建议。

艾司洛尔不良反应/事件报告分析

目的分析艾司洛尔不良反应/事件发生特点,为临床安全用药提供参考。方法检索Web of Science、PubMed、Springer Link、中国知网、万方数据、维普网从建库至2023年10月31日中艾司洛尔致不良反应/事件个案报道,进行统计和分析,并基于美国食品药品监督管理局(FDA)不良事件报告系统(FAERS)数据(2004年第1季度至2023年第4季度)进行挖掘验证其一致性。结果文献检索共纳入14篇个案报道,14例患者发生艾司洛尔不良反应/事件;男性10例,女性4例;年龄15~94岁,平均年龄59.79岁;发生时间最短为立即发生,最长9 d;不良反应主要有癫痫发作、谵妄、低钠血症、心脏骤停、严重室性心律失常、多巴酚丁胺应激超声心动图假阳性冠状动脉痉挛等。美国FAERS数据库中艾司洛尔不良事件报告208例,发生不良事件559例次,累及系统--器官分类(SOC)21个;不良事件信号强度排序为:交界异位性心动过速、心搏出量降低、无脉性电活动、外渗、热射病、心室机能障碍、室颤、输液部位渗出、心源性休克、冠状动脉痉挛等,与文献收集的病例报告一致性较高。结论艾司洛尔临床应用广泛,发生的不良反应/事件多为轻微且短暂,但有严重的且说明书未记载的不良反应/事件。建议临床使用时仍需谨慎,对不良反应/事件早期判断、及时停药、尽早给予相关对症处理。

网络时代事件营销策略探析——以蜜雪冰城为例

近年来,事件营销以成本低、收效高的特点逐渐受到企业关注。事件营销应用策略体系的不健全及其高风险性,让众多企业对开展事件营销持观望态度。新媒体平台的发展以及公众话语权的提升,增加了企业进行事件营销的难度。本文以蜜雪冰城为例,运用案例分析法,对蜜雪冰城事件营销策略进行具体分析,并总结事件营销基本规律,探究网络时代事件营销的基本策略,为企业进行事件营销提供建议。

考虑舆情演化态势影响的突发事件两阶段应急案例检索方法

针对突发事件衍生的舆情信息及其演化态势影响应急处置决策的问题,本文提出一种考虑舆情演化态势影响的突发事件两阶段应急案例检索方法。首先,通过计算舆情信息热度值,判断舆情演化态势的影响程度,并确定案例检索阶段;其次,通过融入决策者风险感知偏好,计算事件属性及事件的相似度,并构建第一阶段案例检索过程;在此基础上,通过计算和集结舆情信息属性及舆情信息的相似度,得到案例的综合相似度,并构建第二阶段案例检索过程;最后,通过案例应用和方法对比验证了所提方法的可行性及有效性。结果表明,所提方法不仅能够反映决策者风险感知偏好在应急案例检索中的重要作用,还能够体现事件衍生的舆情信息及其演化态势对决策结果的影响。

从“事件性”到“去事件性”:论帕慕克小说创作的转型

帕慕克较早作品具有“事件性”,而晚近作品具有“去事件性”,这种反差反映了帕慕克对待民族传统智慧和西方现代知识态度的变化。这位曾经拥抱西方的知识分子在晚近作品中向传统之根回归,通过塑造“不合时宜”的人物形象,揭示被世俗化、现代化话语所压抑的历史记忆和文化符号,赋予其超越时空的生命力。较早作品中的人物忠于事件,回到实在界的空无,向他者敞开并与之融合,从而创造新的文化符号,改写传统文化体系。相反,晚近小说中的主人公拒绝事件,停留在东方古老智慧的先验框架中,是作者文化立场和创作心态转变在文本上的征兆。事件性讽喻了土耳其人在东方与西方、传统与现代间不断自我革命、自我扬弃的历史进程。

突发公共卫生事件中医护人员职业安全防护对策--评《公共卫生突发事件中职业安全与健康:医护人员和应急救援者防护指南》

近年来,全球范围内重大突发公共卫生事件高发,这对全球公共卫生安全和社会稳定造成了严重影响。在这些突发公共卫生事件中,医护人员作为第一线的战斗者,面临着极大的职业风险。因此,加强医护人员的职业安全防护,提高他们在突发公共卫生事件中的应对能力,对于保障医护人员的身体健康和生命安全具有重要意义。

试述中山舰事件前鲍罗廷与蒋介石的关系

在苏俄急于策动中国革命的大背景下,鲍罗廷被俄共(布)派往中国,出任国民党政治顾问。蒋介石虽然对苏俄并无好感,但在现实面前,他以“左”派面貌示人,由此取得鲍罗廷的信任。鲍罗廷欣赏蒋介石,在黄埔建军、应对“商团事件”、处置“廖案”风波等多个重大政治事件中对其给予支持,蒋介石由此在国民党中的地位急剧上升。然而,蒋介石发动中山舰事件后,鲍罗廷、蒋介石关系恶化,鲍罗廷成为南京政府第一号通缉犯,这显然是鲍罗廷初到中国时始料未及的。

事件驱动的云原生应用软件研究

事件驱动是云原生应用的主要驱动力,是实时敏捷数字业务的核心。通过侦听物联网设备、移动应用程序、业务网络和用户行为等事件源,捕获业务事件,驱动服务。事件的捕获、通信、转换和持久化是关键,可以扩展、适配不同类型的服务。消息队列是异步的,消息的发送和接收者不需要同时与消息队列交互,减少了服务间的耦合;如果系统请求流量瞬时剧增,消息队列将缓存请求,提高系统的稳定性和用户体验;事件溯源可以回溯到任何一个事件状态,增强系统的可靠性和容错。CloudEvents是描述事件数据通用格式的规范,提供跨服务、平台和系统的互操作。基于主题和分区将事件路由到不同的服务实例实现分布式并发。事件驱动架构融合微服务和无服务器函数,构建实时、可扩展、高负载和大规模可伸缩的云原生应用软件。

文化再生语境下事件性更新的空间选址策略研究

文化大事件已经被西方城市广泛接受作为推动城市更新与可持续发展的重要工具,中国在实践层面跟上了新发展态势。学术领域虽认知文化大事件对城市文化、经济、社会影响深远,但对事件性更新的目标建构与策略选择缺乏深入探讨,尤其对加深事件性更新效能的关键——空间选址尚缺乏系统性梳理。文章在理清文化、事件与城市更新三者理论关系的基础上,以全球知名文化大事件的空间选址实证为基础,围绕文化更新中的宏观区位要素、中观文化产业要素、微观场地要素来归纳文化大事件在不同尺度层级中的选址策略。

事件信息采集中的事件监测项归约方法研究

随着互联网的飞速发展,从微博、贴吧、论坛、新闻网站等媒体获取关注的事件信息已经是互联网信息处理系统的基本功能。然而,面对大数据时代的媒体资源,如何全面、快速地获取关注的事件信息是值得深入研究的问题。该文针对事件信息采集效率低下的问题,揭示了事件之间的约束效应,为事件监测项、最简事件监测项的要素组成提供了指导;分析了最简事件监测项之间的相交关系,提出了事件监测项的归约方法,减少了用于搜采的监测项的数量。以一个市级地域SaaS平台和一个消防行业SaaS平台中的事件信息采集为实验对象,面向主流的内置搜索引擎,在事件监测项选取率和事件信息采集效率两方面进行了实验评测。结果表明,该文提出的事件监测项归约方法,减少了信息采集的次数,改善了事件信息采集的性能。

多源知识图谱事件知识融合方法研究

以事件为中心的动态知识对事件预测等应用至关重要,但现有知识图谱主要关注以实体为中心的静态知识,难以满足需求。本文提出一种融合多源知识的高质量事件知识图谱构造方法,首先定义全局事件模式,利用标签类别从源知识图谱中提取事件知识并构造临时事件知识图,提出关系扩充规则对临时事件知识图进行扩充,改进实体对齐Attce模型,基于TransD模型对多个临时事件知识图进行联合嵌入学习,以提高实体对齐和冲突发现的效率;利用事件描述完整度计算源知识图谱可信度,发生冲突时作为判别标准进行处理。经过在真实数据集上的实验,验证了该方法的准确性和有效性。