类ChatGPT与图书馆员的职业压力——基于JSM心理模型

类ChatGPT的迅速普及,在为图书馆带来发展机遇的同时,也给图书馆员带来了新的职业压力。文章基于JSM心理模型,分析类ChatGPT与图书馆员职业压力的生成机制及其影响,并提出干预措施。研究发现,类ChatGPT会使图书馆员的核心工作特征发生变化,进而对图书馆员职业的效能感、责任感等产生影响,导致其心理状态改变、产生职业压力;馆员心理契约破裂,也会带来组织整体效能下降以及知识传播范式扭曲等不良影响,因而需要从核心工作特征重塑、心理状态干预等角度阻断职业压力的传导。

基于JSM和MLP改进发音错误检测的方法

针对发音错误检测的发音字典生成提出基于联合序列多阶模型(Joint-sequence multi-gram,JSM)和多层神经感知(Multi-layer perception,MLP)的方法.首先使用JSM模型对发音错误进行建模,将标准发音和错误发音组合为发音对,表示它们之间的对应关系,再使用N元文法来统计各发音对之间的关系,描述错误发音对上下文关系的依赖.最后使用MLP对发音对之间的关系进行重新建模,以学习到在相似的上下文条件下发生的相似的错误.实验证明使用MLP对高阶模型进行概率重估能有效的平滑概率空间,提高了发音错误检测的性能.

基于混合网格的JSM模型失速特性数值模拟研究

网格生成是CFD数值模拟过程中非常重要的一个环节,网格品质的好坏在一定程度上可以左右计算结果的准确性。使用非结构网格求解器WiseCFD-UG软件对NASA第三届高升力会议JSM模型进行了数值模拟研究。利用自研非结构网格与HiliftPW-III会议组委会提供的网格做了对比计算,并且开展了网格收敛性方面的计算研究。研究发现,网格密度对JSM模型升力系数的计算结果有很大影响,使用经过加密后的网格得到的计算结果与实验值取得了良好的一致性,验证了WiseCFD-UG软件在模拟高升力构型低速失速特性方面的能力。

几何修型对JSM模型失速特性的影响研究

在使用非结构网格求解器WiseCFD-UG软件对NASA第三届高升力会议JSM模型进行数值模拟研究的过程中,发现前缘缝翼与主机翼交接处的几何修型方式对失速特性的模拟结果有较大影响。针对切缝与不切缝这两种不同的几何修型方式,分别生成了同等规模的非结构网格。两套网格得到的计算结果表明:大攻角下不切缝的几何修型方式得到的压力分布及升力系数与实验值吻合的更好,能够更好的模拟低速构型的失速特性。

基于联合协作表示的特定辐射源识别

针对存在脉冲无意调制特征时的特定辐射源识别问题,在时域对个体辐射源建模,并分析了无意特征在特征空间形成的分量对个体识别的作用。首先在时频域提取了奇异值作为特征描述,接着建立了联合协作表示模型并引入Tikhonov矩阵约束增加类间区分度,提取了特有分量表示系数,最后依据最小分类残差实现有监督的特定辨识。仿真中利用具有脉内无意调制的3种辐射源进行分析,实验结果表明提出的方法能有效识别无意幅度和相位调制特征,且在信噪比为10dB时能达到80%以上的正确识别率,具有泛化建模意义。

基于WBAN的生物特征检测重构算法

生物特征检测是无线体域网的关键问题。本文利用信号群的内相关性和互相关性结构,运用分布式压缩感知理论,建立一种新型分布式编码重构算法,即信号群与联合稀疏模型(Joint Sparse Model,JSM-1)。将该模型运用于无线体域网中,提出了联合稀疏信号模型的重构算法,仿真结果验证了该算法的有效性。