浅析汉语和韩国语表“瞬时”关系时间连接标记的句法位置和句法限制

“瞬时”关系指两个事件之间的时间间隔非常短,即后一事件紧接着前一事件进行、发生或完成。汉语和韩国语表示两个事件之间的“瞬时”关系时,汉语主要依靠词汇手段,而韩国语主要依靠语法手段,而韩国语的语法标记是强制性手段。旨在为汉韩、韩汉双语教学及翻译实践提供事实依据和参考,该研究考察汉语和韩国语表示“瞬时”关系时间连接标记的句法位置和句法限制,即探讨主语的位置及主语一致性问题。

融合依存句法和实体信息的临床时间关系抽取

在临床文本中,时间关系对于研究患者的病情和治疗方案至关重要。而目前的时间关系抽取基于简单时间比较,仅判断4种时间关系。考虑中文临床文本中还存在大量的复杂时间和关系,现有时间关系抽取任务不能全部表达临床事件的时间关系,参考CTO时间本体将抽取任务扩展为复杂时间关系抽取。同时针对中文临床文本语义的复杂性,提出了融合依存句法和实体信息的模型学习中文句子的整体信息和实体信息。该模型针对句内时间关系和句间时间关系设计依存特征矩阵引导BERT的编码器聚合全局信息和局部信息,然后导出句子表征向量,在此基础上使用内积和哈达玛积提取丰富的实体信息,最终将句子信息和实体信息导入分类器判断时间关系。与基线模型和其他深度学习模型相比,证明了该模型的有效性。

术前急性高容量血液稀释对罗库溴铵量效关系及作用时间的影响

目的 探讨术前急性高容量血液稀释(acute hypervolaemic haemodilution,AHH)对罗库溴铵量效关系及作用时间的影响。方法 选取2022年4—10月首都医科大学附属北京朝阳医院怀柔医院需择期进行全麻手术的患者80例,随机分成AHH组和对照组,每组40例。AHH组麻醉30 min内静脉输注15 ml/kg 6%羟乙基淀粉,对照组30 min内缓慢滴注1~2 ml/kg 6%羟乙基淀粉。比较两组患者的一般情况,AHH前(t1)、AHH完成即刻(t2)、4个成串刺激(train of four,TOF)=0.9即刻(t3)的血液及尿液相关指标,罗库溴铵的绝对作用时间[自T1(第1个颤搐反应)=0至T1=1%所需时间]、临床作用时间(自T1=0至T1=25%所需时间)、体内作用时间(自T1=0至TOF=0.9所需时间)和恢复指数(T1从25%恢复至75%所需时间)。结果 80例患者中男50例、女30例;平均年龄(53.2±4.6)岁;平均身高(167.41±6.35)cm;平均体质量(67.88±6.38)kg。与t1相比,AHH组t2和t3的Hb、红细胞压积、TP、ALB、K^(+)、Mg^(2+)、Ca^(2+)、HR均降低;与对照组t2和t3相比,AHH组同时段的Hb、红细胞压积、TP、ALB、K^(+)、Ca^(2+)、Mg^(2+)、HR均较低,MAP和尿量均较高;差异均有统计学意义(P<0.05)。AHH组和对照组罗库溴铵的量效关系方程分别为y=105.7lgX-172.7和y=104.9lgX-169.0。两组罗库溴铵的ED_(50)、ED_(90)、ED_(95)、绝对作用时间、临床作用时间、体内作用时间和恢复指数方面的差异均无统计学意义(P> 0.05)。结论 15 ml/kg 6%羟乙基淀粉进行AHH不明显改变罗库溴铵的量效关系及作用时间。

作答时间与反应依赖关系建模:基于双因子模型视角

在心理与教育测验中,测验的计算机化越来越普遍,使得被试作答的过程性数据的搜集也越来越便利。分层模型的提出为作答时间与反应的联合分析提供了一个基本的建模框架,且逐渐成为当前最流行的方法。虽然分层模型被广泛使用,但仅仅通过参数间的关系还不能很好地解释作答时间和反应之间的关系。因此,一些研究者提出了一系列改进模型,但仍然存在一些不足。基于双因子模型的新视角,文中将测验的作答时间与反应分别视为测量被试速度和能力的两个局部因子,而作答时间与反应又视为综合测量了被试的速度与准确率权衡的一般能力或全局因子。基于此,文中提出双因子分层模型,以探讨作答时间与反应的依赖关系。模拟研究发现Mplus程序能有效估计双因子分层模型的各参数,而忽视作答时间与反应依赖关系的分层模型的参数估计结果存在明显的偏差。在实例数据分析中,相较于分层模型,双因子分层模型的各模型拟合指数表现更好。此外,不同被试在不同项目上的作答时间与反应存在不同的依赖关系,从而对被试的作答准确率与时间产生不同的影响。

我国空巢老年人睡眠时间与抑郁症状的剂量-反应关系

目的:探索我国空巢老年人睡眠时间与抑郁症状的剂量-反应关系。方法:以2018年中国健康与养老追踪调查中2 321名60岁及以上的空巢老年人为研究对象,采用Logistic回归和限制性立方样条(RCS)模型分析睡眠时间与抑郁症状的剂量-反应关系。结果:2 321名空巢老年人中918人被检出抑郁症状,抑郁症状检出率为39.55%,男性抑郁症状检出率为31.25%,女性抑郁症状检出率为49.81%,睡眠时间<5 h的空巢老年人抑郁症状检出率为62.47%,5~<7 h的空巢老年人抑郁症状检出率为41.15%,7~<9 h的空巢老年人抑郁症状检出率为29.55%,9~<11 h的空巢老年人抑郁症状检出率为33.81%,≥11 h的空巢老年人抑郁症状检出率为33.98%。多因素Logistic回归分析结果显示,调整混杂因素后,睡眠时间<5 h和5~<7 h病人的抑郁症状检出率分别是7~<9 h病人的2.529倍和1.549倍(P<0.05)。RCS模型分析结果显示,无论是整体分析还是按性别分层,空巢老年人睡眠时间与抑郁症状均呈非线性剂量-反应关系(总趋势P<0.01,非线性检验P<0.01)。结论:空巢老年人睡眠时间不足是其出现抑郁症状的危险因素,建议加强家庭支持和社会支持,改善空巢老年人睡眠环境,降低空巢老年人出现抑郁症状的风险。

海气关系的季节变化和时间—空间尺度依赖性

本文根据近年来对于表面湍流热通量和海表面温度变化关系的分析回顾了海气关系的季节变化和时间—空间尺度依赖性。内容包括表面湍流热通量和海表面温度变化关系的表征方法、区域变化、季节变化和随时间、空间尺度的变化,以及表面风速和海气湿度差对表面潜热通量和海表面温度变化关系的相对贡献。表面湍流热通量和海表面温度变化关系在中纬度海洋锋区和副热带涡旋区显著不同。在中纬度海洋锋区,海洋过程对海表面温度变化的贡献占主导地位,因而表现为海洋强迫作用,并且冬季比夏季更大。在副热带涡旋区,表面湍流热通量对海表面温度变化的作用更为显著,因而表现为大气强迫作用,并且夏季比冬季更为明显。在阿拉伯海西部地区,夏季海洋过程对海表面温度变化影响明显,表现出海洋强迫作用,而冬季以表面湍流热通量影响为主,表现为大气强迫情况。在孟加拉湾、南中国海和菲律宾海地区,无论冬夏季都表现为大气强迫作用。在中纬度海洋锋区冬季和阿拉伯海西部地区夏季,海洋强迫随时间尺度增长而增强,而在其它地区和季节,存在由较短时间尺度的大气强迫为主向较长时间尺度的海洋强迫变得重要的转换,转换的时间尺度大约在20~40天。在中纬度海洋锋区,海洋强迫作用随空间尺度增大而减弱,并向大气强迫情况转换,转换的空间尺度夏季比冬季小。一般而言,大气强迫作用随空间尺度增大而增强。

面向非平稳时间序列的因果关系发现算法

针对传统因果关系算法不能分析非平稳时间序列和可变时滞时间序列数据因果关系的问题,本文提出一种基于分段聚合近似可变时滞转移熵(PAAVL-TE)的因果关系算法。利用分段聚合近似法对时间序列进行转换,提取时间序列的特征信息,运用动态时间弯曲距离寻找相似程度最高的时间序列计算可变时滞时间序列的转移熵,实现了非平稳时间序列的因果分析。通过计算机仿真模拟实验将提出的算法与存在的算法相比较,证实算法有效性。将该算法用于北京市昌平区PM 2.5浓度和气象数据分析,表明本文算法具有广泛的应用性。

基于混凝土20 h内强度龄期关系曲线确定调压井滑模滑升时间研究

水利水电工程调压井滑模施工中的混凝土强度是一个非常重要的技术参数,且是控制滑模滑升速度的依据,也是滑模能否提升的前提条件。阐述了通过对现场混凝土试件进行抗压强度检测,采用线性回归分析方法得出了该配合比混凝土在20 h内的时间与抗压强度关系曲线,依据该关系式推出了调压井20 h内混凝土随时间增长的连续强度,从而判断出滑模是否满足提升要求,进而确定出滑模的滑升时间。该方法的采用减少了取样频次、检测时间与检测成本,能够更加便捷、快速地在施工现场计算出混凝土强度是否满足滑模滑升要求。

面向多元时间序列的群体因果关系发现算法

从多元时间序列观测数据中学习多个变量之间的因果关系是许多专业领域中的重要基本问题。现有的多元时间序列因果关系发现方法通常从每个个体的观测数据中学习个体因果关系,没有考虑部分个体之间可能存在相同的因果关系,导致样本利用不足。提出一种面向多元时间序列的群体因果关系发现算法。该算法分为2个阶段:第一阶段基于因果关系对个体之间的相似性进行度量,并把多个个体划分成多个群体,且无须指定群体的个数;第二阶段基于变分推断方法充分利用每个群体内的所有个体数据,从而学习群体因果关系。实验结果表明,该算法在多组不同参数生成的仿真数据上均具有较好的表现,与对比算法相比,AUC评分提升了5%~20%。在真实数据集中,该算法能够较好地区分具有不同因果关系的群体,并且能够学习到不同群体之间不同的因果关系,表明算法不仅具有因果关系发现能力,而且还具有多元时间序列聚类能力。

基于时间偏好不一致的最优关系租金与银企估值

基于时间偏好不一致性的理论框架,构建了银企合作的关系贷款模型,模型中银行的最优停贷决策被视为一项实物期权。数值结果表明,时间偏好不一致性会导致代理人选择更低的违约门槛,但借款人的融资成本会更高。在项目估值方面,相比时间偏好一致情形,具有时间偏好不一致特征的银行和企业项目价值都大幅减少。此外,幼稚型和成熟型代理人对比结果显示,幼稚型代理人的错误信念能够抑制由于时间偏好不一致而导致的违约风险上升,并且能够降低最优关系租金,从而减轻具有财务约束的企业的融资成本。构建的贷款模型不仅丰富了银企关系型借贷的相关理论研究,而且指出在代理人具有时间偏好不一致的条件下最优关系租金(融资成本)更高,这从行为金融的认知偏差角度为中小企业融资难、融资贵的困境提供了新的解释。

时序数据的因果关系交互式可视分析

针对时序数据中因果关系检测算法效率低、错误率高、可解释性低的问题,本文提出一种新颖的用于时序数据的因果关系检测模型。该模型整合了泛函贪婪等价搜索(F-GES)模型与格兰杰(Granger)因果关系模型,展开因果关系的抽取和推断,并提出了因果关系可视分析方法,以交互式地分析时序数据中变量间的因果关系。可视分析方法形成了参数视图用于提高因果关系探索效率、因果关系树图用于直观有效地展示变量之间的因果关系、时间视图用于比较原始时序数据、堆叠流图用于帮助用户探索时序数据的层次演变以及平行坐标图用于进行相关性分析。基于真实数据形成的原型系统交互式地验证和总结时序数据中的因果关系,从而更高效地挖掘和理解时序数据中变量之间蕴含的因果规律以帮助决策。

煤层排放钻孔直径和排放时间对排放半径演化规律的影响研究

煤层钻孔排放半径是局部防突的一个关键技术参数。为获得煤层钻孔排放半径与排放钻孔直径、排放时间之间的关系,以祁东煤矿为试验地点进行考察试验。采用现场试验与数值模拟的方法,分析在不同排放钻孔直径和不同排放时间下的煤层钻孔最大排放半径的演化规律。建立了一种排放半径计算方式;实测了祁东煤矿9煤层不同排放钻孔直径在排放不同时间后的最大排放半径;数值模拟获得水平方向上钻孔周围瓦斯压力呈现“U”形分布;排放时间相同情况下,煤层钻孔最大排放半径随着钻孔直径的增大而增大;排放时间和钻孔直径与排放半径分别满足不同的函数关系;获得了排放半径与排放钻孔直径与排放时间的耦合关系。

活动分解和多资源约束下的时间费用均衡问题(TCTP)优化研究

以往的大多数研究假设没有考虑到活动分解和多资源约束对工期和成本的双重影响。基于此,本文构建了一个新的项目调度模型。首次将活动分解、广义优先关系、资源日历、活动持续时间等多种因素一同考虑,利用改进后节点网络图,建立约束规划(constraint programming,CP)优化进行调度研究。通过算例,得到有效的调度结果,验证了该模型的有效性和实用性,可为活动分解下的多资源约束问题在建筑工程或土木工程中提供参考。

新就业形态下城市零工从业者技能特征对其工作时间配置的影响

技能具体表现为技能多元化与技能层级化,工作时间配置包括工作绝对时长与工作相对时长两层涵义。基于城市零工从业者的调查数据,研究技能多元化、技能层级化对个人工作绝对时长、工作相对时长的影响效应及其机制。研究发现:技能多元化和层级化水平提高时,不仅直接与工作时间配置呈倒U型关系,并且通过影响工资收入与工作时间配置呈倒U型关系;工作份数在技能多元化和工作时间配置关联中具有显著的中介效应;雇佣关系的调节作用显著强化技能特征与工作时间配置之间的倒U型关系。应通过提高零工从业者的技能水平,建立超时劳动报酬体系,有效规制长时间工作,优化和健全雇佣关系调整机制,合理配置工作时间,以促进零工劳动者高质量就业。

数字时代时间银行安全风险防范的法理分析与法治保障

时间银行作为一种新型互助养老模式,是积极应对人口老龄化的重要举措,为供给养老服务和缓解养老压力提供了有益思路,但目前相应的法律保障机制还不够健全。文章引入风险社会理论,对时间银行相关主体的法律关系进行了剖析,指出其在法理上应属于长期型志愿服务关系。针对时间银行在实际运行中存在的法律关系模糊现象,以及其在管理、信息和服务三个层面隐含的安全风险,建议规范时间银行志愿服务协议签订,加强政府对时间银行的监督管理,推进个人信息保护法律制度适老化,保护服务提供者和接受者的合法权益。

基于时间和关系感知的图协同过滤跨域序列推荐

跨域序列推荐旨在从给定的某用户在不同领域中的历史交互序列中挖掘其偏好,预测其在多个领域中最可能与之交互的下一个项目,以缓解数据稀疏对用户意图捕捉和预测的影响.受协同过滤思想启发,提出一种基于时间和关系感知的图协同过滤跨域序列推荐(timeandrelation-awaregraph collaborative filtering for cross-domain sequential recommendation,TRaGCF)算法,充分挖掘用户高阶行为模式同时利用跨域用户行为模式双向迁移,解决序列推荐中的数据稀疏问题.首先,为获得用户行为序列中项目间复杂的时序依赖关系,提出时间感知图注意力(time-aware graph attention,Ta-GAT)学习项目的域间序列级表示;其次,通过域内用户-项目交互二部图挖掘用户的行为偏好,提出关系感知图注意力(relation-aware graph attention,Ra-GAT)学习项目协同表示和用户协同偏好表示,为用户偏好特征的跨域迁移提供基础;最后为同步提高2个领域中的推荐效果,提出用户偏好特征双向迁移模块(user preference feature bi-directional transfer module,PBT),实现迁移用户域间共有偏好,保留用户域内特有偏好.在Amazon Movie-Book和Food-Kitchen数据集上验证了算法的正确性和有效性.实验结果表明,在跨域序列推荐场景下考虑项目间深层复杂的关联关系对挖掘用户意图十分必要;实验还验证了在跨域迁移用户偏好过程中保留域内用户特有偏好对全面用户画像的重要性.

基于样本间潜在关系的多变量时间序列分类

多变量时间序列(multivariate time series,MTS)分类任务旨在确定多变量时间序列样本的标签。多变量时间序列数据存在时序关系和样本相似性关系等丰富的关系信息,然而现有的算法未能充分利用关系信息导致分类性能难以提升。基于此,文章提出一种基于图卷积网络(graph convolutional network,GCN)的多变量时间序列分类方法,通过挖掘样本间的潜在关系来提高分类性能。为了有效表示样本关系,设计基于样本相似度的构图规则,对样本数据进行建模从而将样本的时序特征和潜在关系信息映射到图空间中,提出基于图卷积的分类模型,通过聚合样本特征来捕获有利于分类的潜在样本关系,更新到样本自身特征向量以提升分类精度。在11个公共数据集上的大量实验结果表明,该文所提算法优于12种对比算法,可见通过挖掘时间序列数据之间潜在的关系用于分类对分类结果具有重要影响,从而为处理时间序列分类问题提供一种新的途径。

基于活动的行为关系与关联时间的多视角迹聚类方法

常用的迹聚类方法大多使用相对单一的标准,如利用活动序列关系,而忽略了活动的行为关系、时间或资源属性,这对于一些柔性配置的业务流程系统提升过程挖掘质量是不利的。针对该问题,提出了一种结合活动行为关系与关联时间的多视角迹聚类方法。首先,根据活动之间的行为关系构建控制流编码;同时,在时间属性上,把迹表示为一组最近关联活动对及其时间差;其次使用加权聚合的方式集成两个视角下的迹相似性,然后进行聚类调整。最后,将所提方法应用于登录系统场景,并且在五个真实日志上与其他聚类方法进行对比。实验结果表明,该方法能够从复杂的登录系统中发现过程场景,并且从适应度、精度和F 1分数三个度量标准上验证了该方法的优越性。

稀土资本市场的量化波动——《产业链视角的稀土上市公司股价波动量化因果关系研究》书评

关于稀土的研究在我国尤其常见,关于资本市场、股票市场等金融时间序列波动关系的研究在国内国际也都有大量研究,董志良、高湘昀教授的研究成果——《产业链视角的稀土上市公司股价波动量化因果关系研究》一书,运用了先进的量化因果研究方法,对全球稀土产业链相关上市企业股票波动关系进行了研究。该书于2023年12月由经济科学出版社出版,全书分为九章,共计30余万字.

TimeML在文本时间关系解析中的应用

TimeML是在自然语言文本中标注事件和时间表达的一种规范语言。本文介绍了TimeML标准及其语料库TimeBank，从其起源英文文本事件时间表达标注开始，分析TimeML在文本时间关系解析研究中的发展，并探讨了TimeML在汉语文本时间关系解析研究中的应用。