融合理解与生成的文档级事件抽取

文档级事件抽取旨在基于所输入的长文档抽取其中关键事件和要素,是从领域文本语料库中自动获取知识的关键。现有的大多数文档级事件抽取系统基于对文本的理解和抽取,容易遇到多事件混淆的问题,而最新的基于生成的事件抽取系统则很容易产生幻觉错误。为了解决这些问题,文章提出了一种融合理解与生成的文档级事件抽取模型。该模型基于编码器解码器架构,利用双向的编码器实现文档的理解和基于片段预测的事件要素抽取,该模型同时利用单向的解码器在特定输入提示框架的辅助下实现事件要素的生成。还提出对比损失学习来让基于抽取的编码器部分和基于生成的解码器部分相互学习,从而互相提升事件要素抽取的表现水平,并最终通过融合输出的方法实现理解和生成的统一输出。实验表明所提的方法在典型的中、英文数据集上都比传统方法有着较大的性能提升。

家校合作“融合—流动—生成”路径探索——以玉林市玉东新区实验小学为例

本文以玉林市玉东新区实验小学为例,从消弭教育场域鸿沟、促成优质教育资源共享、培育家校合作文化等方面探索构建“融合—流动—生成”的家校合作路径。

重组人干细胞因子/血小板生成素融合蛋白的纯化及复性研究

目的 探讨重组人干细胞因子/血小板生成素(SCF TPO)融合蛋白纯化及复性的最佳方法。方法 裂解 法提取包涵体,在变性条件下利用金属螯和层析获得融合蛋白,经透析及谷胱甘肽氧化还原法对纯化的融合蛋白进 行复性。结果 获得具有初步生物学活性的SCF TPO融合蛋白,其纯度高达90%。结论 该纯化方法操作简捷, 特异性高,纯化效果好,获得率高。

重组人干细胞因子／血小板生成素融合基因的克隆、表达及其蛋白质结构预测

目的:获得重组人干细胞因子／血小板生成素(SCF-TPO)融合蛋白的高表达,预测该全新型融合蛋 白的蛋白质结构。方法:设计引物,利用RT-PCR从胎肝细胞中扩增SCF和TPO氨基端功能区片段,采用基因融合 新策略将其融合成SCF-TPO融合基因,构建pET32a／SCF-TPO融合基因重组表达载体,在E．coli BL21(DE3)plysS 中获得正确高表达,采用生物信息学方法对融合蛋白的结构特征进行模拟分析。结果:首次成功构建了pEF32a／SCF -TPO原核表达载体,并获得了融合蛋白的高表达,表达量高达40％,主要以包涵体形式表达。蛋白结构预测结果 显示,融合蛋白的等电点、抗原性及亲水性无显著改变,接头序列具有高柔性。融合蛋白除一级结构有4个氨基酸发 生改变外,原来的α螺旋和β片层无改变。结论:获得了SCF-TPO融合蛋白的高表达,结构预测融合蛋白的设计符 合要求。为进一步研究SCF-TPO融合蛋白的生物学特性奠定了基础。

重组人促血小板生成素模拟肽-Fc融合蛋白抗体中和活性检测方法的建立

目的:建立重组人促血小板生成素模拟肽-Fc融合蛋白(TMP-Fc)抗体中和活性的检测方法,并应用于免疫原性研究中的样品分析。方法:基于MO7e细胞依赖于TMP-Fc增殖的活性检测方法,以及TMP-Fc的阳性中和抗体对MO7e细胞增殖的抑制作用,建立TMP-Fc抗体中和活性检测方法。结果:TMP-Fc对MO7e细胞的增殖具有促进作用,在3.2~80 ng/m L浓度范围内作用显著;阳性血清稀释率低于1/10 000时,对MO7e细胞的增殖有明显抑制作用;检测方法经优化,确定最佳血清稀释率为1/20,最佳药物浓度为16 ng/m L;实验阈值(CP)确定为23.78%。免疫原性结果显示,TMP-Fc与罗米司亭在300μg/kg剂量下中和抗体个体发生率分别为30%和40%,表明二者在免疫原性方面类似。结论:建立了一种TMP-Fc抗体中和活性检测方法,并应用于免疫原性研究的样品分析,为TMP-Fc在长期毒性实验中的免疫原性评价提供了有效的检测手段。

LHRH融合蛋白对雄性大鼠生殖功能的影响

目的 :以促黄体生成素释放激素融合蛋白 (Trx LHRH)为免疫疫苗 ,氢氧化铝为佐剂 ,研究Trx LHRH诱导雄性大鼠抗体生成及其对大鼠生殖功能的影响。 方法 :Trx LHRH为体外克隆融合基因在大肠埃希菌BL2 1表达的融合蛋白。以Trx LHRH为免疫疫苗 (0 .2mg)、氢氧化铝为佐剂 ,通过初次和加强免疫雄性成年SD大鼠 ,间接酶联免疫法测定抗体滴度 ,放射免疫法测定血清睾酮 (T)水平 ,同时观察附睾精子数量的变化。 结果 :Trx LHRH免疫 4周后抗体滴度达 1∶12 80～ 1∶2 5 6 0 ,加强免疫后直至 6周抗体滴度仍保持 1∶2 0 0 0高水平。血清T水平则显著降低 (P <0 .0 1) ,个体之间存在一定的差异 ;精子计数减少 (P <0 .0 5 )。 结论 :Trx LHRH能成功诱导大鼠产生抗LHRH抗体 ,并进而抑制垂体 睾丸轴的功能 ,抑制其生殖功能。

酉系统中的受控K-融合框架生成子

本文引入了酉系统中的(C,C’)-受控融合框架生成子和(C,C’)-受控K-融合框架生成子的概念,它们都是框架的推广.研究了酉系统中的(C,C’)-受控融合框架生成子和融合框架生成子之间的关系,并给出了(C,C’)-受控K-融合框架生成子的一些刻画.此外,探讨了Hilbert空间H的一个闭子空间成为(C,C’)-受控融合框架生成子以及(C,C’)-受控K-融合框架生成子的条件.

属性内-外融合与信息智能挖掘-分离

P-集合(packet sets)是一个动态数学模型(动态信息模型,动态数据模型),P-推理是P-集合生成的一个动态推理,属性合取范式是P-集合中的元素与属性之间的逻辑特征。将P-集合、P-推理与属性合取交叉、渗透,给出属性内-融合及属性外-融合与属性内-外融合概念、属性内-外融合定理、属性内-外融合与属性合取范式扩展-收缩关系、扩展-收缩关系定理,以及P-推理与属性内-外融合智能生成。利用这些理论结果,给出属性内-外融合在信息智能挖掘-分离中的应用。属性融合(属性内融合、属性外-融合、属性内-外融合)是潜藏在P-集合内的一个重要应用特性。

让“预设”与“生成”共舞——《三借芭蕉扇》教学随笔

课堂不是教案剧的演绎舞台,而是珍视孩子变化的学习需要,精心"预设"与即时"生成"相统一的弹性调控过程。在教学过程中,老师要努力提高自己的教育智慧,善于发现新的教学资源,进行积极的价值引导,使课堂有效"生成",让课堂焕发出勃勃的生命力!

创设生成性课堂 动态培养思维能力

教学是一个双向互动的过程,在重视教师的引导作用的同时,更要重视学生在课堂学习中的主体性.传统的预设式课堂存在诸多问题,教师应该转变思路,将课堂预设与生成性有机结合,创设生成性课堂,动态培养学生的综合思维能力.

基于人工智能技术的电商海报设计研究

探究运用人工智能技术来优化电商海报设计流程,通过建立一套人工智能辅助电商海报设计系统,以洁面乳电商海报设计为例,实现了图像生成及融合技术的实际应用,提升了设计的效率与创新性。研究成果将为电商海报设计的自动化和智能化提供新思路。

基于深度学习的变电站开关柜图像增强及状态识别方法

针对变电站机器人巡检时存在开关柜的状态识别精度极易受到环境影响,以及小尺寸状态灯误检率高等问题,提出了一种基于融合生成对抗网络和改进的YOLOX的开关柜状态识别方法。首先,基于融合生成对抗网络进行图像增强,对原图进行色彩校正和色彩增强预处理;其次,构建多损失函数用于特征的提取、融合,并增添纹理提取模块,减少训练中预处理算法造成的伪影噪点和细节模糊;再次,基于改进的YOLOX网络进行开关柜状态识别,在解耦头模块融合DAMM双注意力机制,加强YOLOX网络对信息量更大的分支的关注,丰富开关柜状态的特征信息;最后,优化YOLOX网络结构,用轻量级MobileNetV3网络替换原始主干网络CSPDarknet,并保留Focus层,使网络减少参数量和计算量的同时保持良好的特征提取性能。增强算法能有效校正因强光照而失真的状态灯色彩,还原夜晚拍摄反光区域的信息,提高低对比度图像的质量,增强图像色彩鲜明度,峰值信噪比和结构相似性均有提升,与其他算法相比,所提方法的性能更好。改进后的检测算法平均识别精度可以达到94.1%,图片识别速度为4.6 ms/张,表现出较强的泛化性、鲁棒性、准确性和快速性。试验表明,采用基于深度学习的图像增强和目标检测方法有效解决了复杂环境下高压开关柜的状态识别问题,提高了电力巡检机器人开关柜状态识别的准确率。

基于抽取生成融合模型的查询改写技术

随着移动设备和自然语言处理技术的发展,移动端语音搜索的交互方式越来越普及,用户更倾向使用自然语言而非关键词表达查询需求。这一新需求对于传统的基于关键词检索的搜索引擎带来了巨大挑战。所以,如何将自然语言查询改写为关键词同时保证语义一致性是一个亟待解决的难题。传统抽取式方法由于受查询词集合限制,无法保证搜索结果覆盖率;生成式方法由于其生成过程不可控,无法保证生成关键词的正确性。为了解决这一难题,本文提出了一种新的抽取-生成融合网络,在输出关键词时,由生成式方法的注意力权重和抽取方法的词权重共同决定词表分布,既能从自然语言查询输入中提取统计和语义信息,从而准确抽取关键词;还可以生成查询输入词集合外的新词。大量实验表明,本文提出的模型在多项指标和人工评测结果性能达到较先进水平。

克鲁普斯卡娅多主体教育思想研究

多主体教育思想是克鲁普斯卡娅教育思想体系的主要特征,多核扩散的建构模式是她多主体教育思想形成的基本路径,而独立特质下的融合生成机制是对多核扩散建构模式本体状态、动态过程以及匹配关系的完整解读。就独立特质下的融合生成机制进行讨论应当从"独立"与"融合"分别入手,对于独立特质主要讨论时空独立与相对独立的基本内涵及其具体表现,而对于融合生成则关注教育判断与教育意念的基本形态与作用方式。讨论明晰了"独立"与"融合"在关注对象与产生时间上的差异,厘清了独立特质下的融合生成机制的两个基本特性:历史性与实践性。

间性理论与文化间性

间性理论作为主体间性、文本间性、文化间性等诸理论观点的综合,其主要的哲学理论基础在于主体间性。主体间性,力图克服主客二分的近代哲学思想和思维模式,强调主体与主体的共在和主体间对话沟通、作用融合及不断生成的动态过程。作为主体间性在文化领域具体体现形式的文化间性,也表现出文化的共存、交流互识和意义生成等特征。主体间性和文化间性理论为哲学、文学、比较文学、文化学、社会学和解释学等各学科开拓了更大的学术空间,拓展出新的研究维度,从而获得更阔的研究视野。

重组抗血管生成素肽-Fc融合蛋白的质控方法和质量标准的建立

目的建立重组抗血管生成素肽-Fc融合蛋白的质控方法和质量标准。方法分别采用分子筛高效液相色谱(size exclusion-high performance liquid chromatography,SE-HPLC)、反相高效液相色谱(reverse phase-high performance liquid chromatography,RP-HPLC)和还原毛细管电泳(reduced capillary electrophoresis-sodium dodecyl sulfate,rCE-SDS)测定3批重组抗血管生成素肽-Fc融合蛋白成品的纯度;采用AlphaScreen组氨酸检测试剂盒进行重组抗血管生成素肽-Fc融合蛋白受体配体结合试验测定效价;采用ELISA法进行鉴别试验;蛋白含量、pH值、渗透压摩尔浓度、Tween-20、不溶性微粒、外观、澄清度、生物学活性、水分、内毒素、无菌试验、异常毒性、渗透压等项目的检测按《中国药典》三部(2010版)规定进行。结果 SE-HPLC、RP-HPLC及rCE-SDS测定3批供试品的纯度分别为>98%、>80%和>99%;重组抗血管生成素肽-Fc融合蛋白对血管生成素(angiopoietin,Ang)与酪氨酸激酶受体(tyrosine kinase with immunoglobulin-like and EGF-like domains,Tie)结合的抑制作用呈剂量依赖性,3批供试品与标准品的剂量反应曲线相同,呈典型的倒S型,R2均>0.98,结合效价均在平均值的正负25%区间内;3批供试品的S/N值均>1.60;其他项目检测结果均符合《中国药典》三部(2010版)相关规定。结论建立的质控方法具有保证产品安全有效、质量可控的特点,可用于该类产品的常规检定。

MO7e细胞增殖法检测注射用重组人促血小板生成素模拟肽-Fc融合蛋白生物活性方法的建立和验证

目的:建立并验证用于检测注射用重组人促血小板生成素模拟肽-Fc融合蛋白(recombinant human thrombopoietin mimetic peptide-Fc fusion protein,TMP-Fc)生物活性的MO7e细胞增殖法,用于TMP-Fc的质量控制。方法:以人巨核细胞白血病细胞株MO7e作为基质细胞,不同浓度的TMP-Fc与MO7e细胞作用,与其表面血小板生成素(thrombopoietin,TPO)受体结合,刺激细胞增殖,通过比色法测定细胞增殖情况来评价TMP-Fc的生物学活性,其结果用质控参考品进行校正。从显色方法、作用时间、TMP-Fc稀释率等多个方面对实验条件进行优化。对方法的专属性、线性与范围、准确度及精密度进行验证。结果:MO7e细胞对TMP-Fc有很好的剂量反应关系,方法专属性良好;线性范围为0.006 4～2 500 ng·m L-1,相关系数≥0.99;回收率在80%～120%之间。3批原研品和3批TMP-Fc经3次重复测定,其RSD均在15%之内,说明方法精密度良好;其活性分别为(193 152±6 799)～(219 187±11 390)U·mg-1和(207 822±30 423)～(228 549±15 865)U·mg-1,采用One-way ANOVA统计分析,组间P值大于0.05,说明TMP-Fc生物学活性与原研品相似。结论:建立并验证测定TMP-Fc生物活性的MO7e细胞增殖法,该方法具有较好的专属性、准确度和精密度,可用于TMP-Fc的生物学活性评价和质量控制。

“信息最优”的语用预期对中国高水平外语学习者指称加工的影响

本文利用移动窗口技术,通过三项实验,研究格赖斯"信息最优"的语用预期对二语指称加工的影响。实验1和实验2的结果表明,信息不足导致的指称歧义对二语指称加工有干扰作用,但是信息冗余却不会造成影响;实验3进一步发现信息冗余不但不会干扰关键区及后续区域的理解,而且也不会因为词汇语义类型的不同而导致差异。本文认为二语学习者的认知资源有限,大部分认知资源都要分配给词汇通达、语义生成和融合。因此,信息不足导致的歧义干扰并不是因为它违背了"信息最优"的语用预期,而可能是因为它让受试无法为指称表达确立其指称对象,造成语义融合困难,而信息冗余却能保证受试为指称表达确立独一无二的指称对象。