基于Transformer-LSTM模型的多因素碳排放权交易价格预测

碳排放权交易作为一种重要的环境政策工具在全球范围内得到了广泛应用。如何运用深度学习等技术提高碳排放权价格预测能力是一个重要问题,基于此,提出一种Transformer-LSTM多因素碳排放权交易价格预测的深度学习模型,以湖北省碳排放权交易价格为例,旨在探索运用深度学习的方法,预测湖北省碳排放权交易价格的变动趋势。输入Transformer-LSTM模型进行预测,同时运用支持向量机回归(SVR)、多层感知机(MLP)、长短时记忆网络(LSTM)、Transformer模型进行预测与对比。通过在历史数据上进行训练,实验结果表明,Transformer-LSTM模型得到的预测价格与湖北省碳排放权交易价格(HBEA)的实际价格更为吻合,在平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和评估指标上也有更佳的表现。

基于Transformer-LSTM模型的跨站脚本检测方法

为了解决跨站脚本攻击代码容易恶意变形躲避检测,导致特征提取不充分、检测效率低等问题,提出一种基于Transformer-LSTM模型的跨站脚本检测方法。对数据进行预处理,使用解码技术对跨站脚本代码进行解码,并使用Tokenizer将解码后的代码向量化作为神经网络的输入。建立Transformer-LSTM检测模型学习跨站脚本攻击的抽象特征。使用Softmax分类器对学习到的抽象特征进行分类,判断出是否为跨站脚本攻击语句。实验结果表明,与传统机器学习方法和深度学习方法相比较,该方法的准确率达到99.8%,召回率99.5%。

基于“Four-hot”编码和Transformer-LSTM模型的船型识别方法

为克服依靠图像数据进行识别的局限,使用航迹数据和深度学习方法是当前船型识别的热门方案。针对船型识别任务中常用的长短时记忆(Long Short Term Memory,LSTM)网络对航迹数据特征提取的性能饱和问题,提出了一种基于“Four-hot”编码和Transformer-LSTM神经网络模型的船型识别方法。首先将航迹数据编码为“Four-hot”向量形式;然后构建由Transformer编码模块和LSTM网络级联的Transformer-LSTM神经网络模型,用LSTM网络对Transformer输出的高层表示进行二次学习。在船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据集上的实验结果显示,所提出的方法在测试集上的加权平均F1分数(Weighted Average F1,WAF1)比未编码航迹数据经5类实验模型直接训练和测试得到的值高3.09百分点以上。

基于MSPA和MCR模型的庐山市生态网络构建

【目的】在生态环境形势严峻的背景下,构建生态网络是连接破碎化斑块间的重要纽带,是保障物种迁徙交流的有效途径。【方法】以庐山市为研究对象,以GIS技术为核心,利用MSPA法对庐山市进行景观格局分析,再运用景观连通性评价法选取重要生态源地;其次采用AHP分析法结合专家打分法建立阻力因子评价体系构建阻力面,再基于MCR模型完成庐山市生态网络的构建,运用重力模型选取重要潜在生态廊道,给出生态网络的优化对策,最后应用生态网络分析法,对出生态网络的可行性进行分析。【结果】1)庐山市10处重要生态源地的面积为37 946.52 hm^(2),庐山和鄱阳湖为两处大型生态源地;2)遴选出19条重要生态廊道长为297.05 km,主要分布于中部地区;3)构成生态廊道的景观三要素分别为林地、水系和耕地,廊道宽度设置为300 m;4)构建形成“两区两带三轴”的生态安全格局。【结论】研究区内中心城区及中南部地区斑块分布零碎,景观连通性差,缺少生物栖息活动的绿色空间,应大力改善两地的生态环境,生态绿廊由两地内部向外部空间延伸构建,最终绿廊绿道交织成网覆盖全域,新增3个生态核心节点和9条重要生态廊道后的网络连接指数明显提高,表明构建的庐山市生态网络可行性较强。研究结果对于庐山市的城市绿地系统规划、生态园林城市的建设和生物多样性保护具有一定的指导意义。

小学生跨学科素养测评模型构建与应用研究

跨学科素养是小学生学习发展的关键素养,构建科学、合理的跨学科素养测评模型是开展小学生跨学科素养有效监测与提升的重要保证,对打破学科知识壁垒、培育新时代拔尖创新人才具有重要现实意义。研究遵循成熟的教育测评模型构建范式,厘清了小学生跨学科素养操作性定义,构建了包含跨学科知识、跨学科能力和跨学科情意3个一级指标、8个二级指标的小学生跨学科素养测评指标体系,开发了《小学生跨学科素养测评量表》,基于探索性、验证性因素分析以及层次分析法,构建了小学生跨学科素养测评模型:Y=0.306*Y1+0.412*Y2+0.282*Y3,其中Y表示小学生跨学科素养,Y1、Y2、Y3分别表示跨学科知识、跨学科能力、跨学科情意。应用该模型对全国东、中、西部地区12省市的18166名小学4—6年级学生进行测评,初步验证了模型的科学性、有效性与可操作性,并依据测评结果提出提升小学生跨学科素养的对策建议。

数字经济对体育产业高质量发展的影响——基于中介模型和门槛模型的检验

对我国19个省级行政区2012—2021年的面板数据进行实证分析,通过建立中介模型和门槛模型探究数字经济与我国体育产业高质量发展的关系。结果显示:①在固定效应模型的基础上进行实证分析发现,数字经济对体育产业高质量发展产生推动作用;②在数字经济促进体育产业高质量发展过程中,产业结构作为中介变量、科技创新作为调节变量在其中起到相应的促进作用;③数字经济与体育产业高质量发展之间显著存在产业结构一阶门槛和科技创新二阶门槛效应。提出:应从提升数字经济发展水平、优化产业结构以及提升科技创新水平等方面促进体育产业高质量发展,推进社会主义现代化体育强国建设。

基于HCPN的复杂BPMN协作模型数据流建模与验证

为了保证复杂BPMN协作模型的正确性,不仅要涵盖多实例和子进程等复杂元素,还要在检测控制流错误的同时检测数据流错误。但业务流程建模标注(BPMN 2.0)缺乏形式化语义的描述,这对模型正确性的验证造成了阻碍。因此,给出了一种具有弧权重的层次化着色Petri网(HCPN)的定义,它既可以对数据流进行形式化表示,又可以对多实例和子进程结构进行建模。进一步提出了从BPMN协作模型到HCPN模型的形式化映射方法。然后基于HCPN模型的弧权重给出了缺失、丢失和冗余3种数据流错误的定义,并提出了对应的检测算法。最后,设计了一个自动化建模与验证的框架,通过一个案例研究说明了该方法的有效性。

论大语言模型材料的证据属性——以ChatGPT和文心一言为例

以ChatGPT和文心一言为代表的大语言模型产生海量大语言模型材料,此类材料进入社会生活并产生广泛影响,讨论大语言模型材料证据属性具有重要意义。大语言模型材料可以成为证据,但是否具有证据资格需要在具体个案中进行判断。从诉讼效率出发,大语言模型证据在不同诉讼中的呈现形式可以有所区别:一般案件可以仅举示人机交流材料和使用者本地环境信息,重大案件则应完整举示。大语言模型材料区别于大数据证据和一般的人工智能证据,具有直观性强、可解释性弱、偏在于少数技术公司、可识别性弱等特点。

高压管汇材料疲劳性能测试及P-S-N模型曲线的拟合

高压管汇作为压裂设备中的主要易损件之一,其失效危害较大。它的失效原因主要是疲劳、冲蚀、腐蚀或者材料缺陷引起的刺漏和爆裂,其中尤以疲劳失效最不可预估。目前,对于高压管汇材料的疲劳性能研究不够深入,为解决高压管汇材料疲劳寿命的准确描述问题,以某国产高压管汇材料为例,进行了一系列疲劳试验,并基于试验数据,采用多种分布模型和不同S-N模型进行拟合分析,得出综合评价拟合能力最强的P-S-N模型。结果表明,该材料在中长疲劳寿命区,Weibull三参数模型在7级应力水平下综合评价能力最好;在存活率分别为50%、90%、99%、99.9%时,指数S-N模型的拟合系数均大于0.98,拟合能力最好。得出的P-S-N模型曲线可以为高压管汇的疲劳寿命以及安全设计提供依据。

面向防洪“四预”的数字孪生流域水利专业模型研发与实践应用--以数字孪生飞云江流域为例

数字孪生流域是推动智慧水利建设的核心和关键,而水利专业模型是数字孪生流域建设的重要算法支撑。从实际业务支撑角度研发面向防洪“四预”的数字孪生流域水利专业模型,包括水文、水动力、水工程调度、风暴潮等模型,并以浙江省温州市的数字孪生飞云江流域为载体进行实践应用。结果显示,在应对台风“杜苏芮”“卡努”“鸿雁”过程中,各类模型运行情况良好,水文、水动力及风暴潮模型预报值与实测值拟合程度较高,误差满足规范许可要求,水工程调度模型可实现模型预期调度效果。研发的水利专业模型和应用案例可为其他流域数字孪生建设提供参考。

大语言模型赋能场景生成和双层优化的多农业园区供电-灌溉-蓄水耦合运行

传统农灌负荷的使用具有集中性和无序性,显著加剧电力系统的供需不平衡与运行成本。为提升农业园区运行的经济性和光伏资源的消纳能力,通过刻画农灌负荷特性,结合作物生长用能需求,提出一种基于大语言模型(largelanguagemodel,LLM)场景生成和双层优化的多农业园区优化调度模型。该模型利用LLM时序分析能力进行光伏短期发电功率预测,然后通过LLM知识推理能力构建农业用水知识图谱,知识图谱中丰富的语义关系辅助LLM推理和预测,生成更符合实际情况的农业供电-灌溉-蓄水场景。双层优化调度模型在生成场景基础上,以园区经济运行为优化目标,对多农业园区供电-灌溉-蓄水进行耦合优化调度。最后,通过仿真验证,本文所提出的方法显著提升了农业园区电力系统运行稳定性,并有效降低了系统运行成本。

大模型关键技术与应用

介绍了自ChatGPT发布以来,大模型关键技术和应用的主要进展。在大模型设计方面,模型规模不断增加,但已有放缓趋势,更长的上下文以及多模态已经成为主流,计算效率明显提升;在模型训练方面,从单纯追求数据数量逐渐转变为关注数据的多样性和质量,特别是如何使用合成数据训练大模型成为主流探索方向,这是迈向通用人工智能(AGI)的关键;在模型推理方面,模型量化和推理引擎优化极大降低了模型使用成本,诸如投机采样等新兴算法逐渐成熟。在应用层,Agent技术获得了重大进展,在克服大模型固有缺陷方面发挥了不可替代的作用。越来越多的企业开始规划、研发以及使用大模型,企业级大模型应用架构日益成熟完善,并以场景、技术、算法三要素为抓手加速大模型商业价值闭环。

部分饱和岩石的黏弹性Chapman-Kelvin模型的正演模拟方法研究

在讨论地震波传播理论时,大部分情况下是把地震波看作弹性波.事实上,地下介质是非完全弹性介质,这使得传统的均匀、完全弹性介质理论受到了严重挑战.地震波在裂隙岩石中传播受裂隙系统和流体含量的影响较大,以往许多关于频变各向异性的理论大多局限于单相流体假设,但是几乎所有储层中通常被一种以上的流体部分饱和或完全饱和.本文在Chapman理论基础上,提出了基于部分饱和的黏弹性Chapman-Kelvin模型的正演模拟新方法,以提高对部分饱和岩石的黏弹性地震波频变各向异性的认识.该方法基于Chapman和Kelvin理论模型,计算了双相不混溶流体饱和裂隙岩石中的黏弹性波频变各向异性弹性系数的表达式,提出包含喷射流和斑块效应的统一地震波传播的黏弹性Chapman-Kelvin新模型.通过对新模型进行数值试验,讨论了无裂缝和存在裂缝两种情况下,含裂隙储层部分饱和岩石中耦合的喷射流和斑块效应对黏弹性介质频变各向异性的影响.试验结果反映出黏弹性介质下地震波频变各向异性的变化规律,验证了本文提出的新方法和新模型正确.本文将黏弹性介质各向异性与裂缝中的流体流动参数相联系,有利于提高对含裂缝储层部分饱和岩石的黏弹性波频变地震各向异性的认识,以及地震学与油藏工程的结合程度.

基于BEPS模型的云南省碳源/汇时空特征及其适用性分析

净初级生产力(NPP)和净生态系统生产力(NEP)是估算陆地生态系统碳源/汇的重要指标,云南为我国碳汇的主要区域之一,开展云南NPP和NEP时空变化特征分析对科学评估陆地生态系统碳源/汇功能,以及开展碳排放交易具有重要意义。基于BEPS模型1981-2019年NPP和NEP产品,采用线性趋势分析、文献对比等方法,研究云南NPP和NEP时空变化特征及其在云南的适用性。结果表明:(1)1981-1999年云南NPP和NEP呈水平波动,2000年后云南NPP和NEP呈明显波动上升趋势,2000-2019年云南NPP高值区域主要分布在西部和南部,而NEP高值区则主要分布在东部和西部局部地区;(2)2000-2019年云南NPP和NEP除西北部部分地区为下降趋势外,其余大部地区为上升趋势;(3)云南NPP峰值出现在7、8月,谷值出现在2月,NEP峰值出现月份与NPP基本相同,但谷值出现月份较NPP滞后1-3个月,6-10月是云南碳汇的主要月份;(4)BEPS模型估算的NPP与目前广泛应用的CASA和遥感模型结果较为一致,时空变化特征与云南生态恢复措施和气候特征吻合,其估算的NEP与陆地生物圈模型(IBIS)模型和中国通量观测研究联盟(ChinaFLUX)碳水通量观测数据较为接近,时空变化大部地区与云南生态恢复措施和气候特征基本吻合,表明BEPS模型在云南具有较好的适用性。

关于新时代中国教师素养模型建构的前提性思考

明确“新时代中国”对教师素养模型建构的意蕴,厘清教师素养概念,以及选择教师素养分析的路径与方法,是建构新时代中国教师素养模型的前提性工作。“新时代”对教师素养模型建构的意蕴不只是增加一些新元素,更在于以变革素养为导向的素养结构变化;“中国”之于教师素养模型的意蕴可从解决中国问题、对接中国话语和形成中国特色三个方面去理解。“综合/整体素养”概念更符合教师职业情境,并有别于素质、能力和胜任力等概念。建构教师素养模型,需要将基于研究/理论、基于实践和基于专家知识三种路径有机结合、综合运用,并需坚持三个原则:一是既要基于研究成果,又要重视汇聚相关当事人的共识;二是在未来性与现实性之间做好平衡;三是兼顾有效性与经济性。

基于粒子群优化-熵权无偏灰色马尔可夫模型的沥青道面性能预测

为提高沥青道面使用性能的预测精度,针对道面性能数据累积年限少、波动大的特点,采用熵值法对多个道面单元进行赋权,并利用粒子群算法(PSO)和马尔可夫模型对传统无偏灰色模型残差序列的状态区间和白化系数进行优化,构建可准确预测沥青道面性能的PSO-熵权无偏灰色马尔可夫模型.结合西北某机场沥青道面6个检测单元前7年的道面状况指数进行模型精度检验,结果表明:与传统无偏灰色模型相比,经马尔可夫模型划分残差序列空间并使用PSO算法寻找最佳白化函数后,优化模型第1年~第5年各单元残差和相对误差均减小,且整体预测精度分别提高0.05%、0.28%、0.05%、0.03%和0.14%,第6、7年的整体预测精度分别提高12.9%和19.2%,说明优化后的模型对实际沥青道面的预测结果更具有效性和针对性.

超声训练模型在医学院校超声实训教学的应用

超声是一门对操作技巧要求很高的学科,实训课教学中需要学生进行反复的超声检查操作训练。仿真检查训练模型是临床医学教学中的良好教具,在超声实训教学中的应用丰富了课堂教学资源、扩展了实训内容,可满足典型病例训练的需求,为学生提供了积极安全的实践机会。把应用体模教学与传统教学方法、灵活多样的先进教学手段有机地结合起来,提高超声实训课的教学效果,提高学生的实际操作技能和诊断能力,培养具有很强实践动手能力的应用型医学人才。

领域大语言模型下的古籍词性标注应用研究

[目的/意义]大语言模型的发展为古籍文本挖掘带来了新的思路,将大语言模型与古籍数字化、智能化相结合是新时代古籍工作的必经之路。[方法/过程]文章使用《左传》词性标注语料,通过数据清洗和预处理,构建了一批高质量的词性标注指令数据,在此基础上,分别使用500、1 000、2 000、5 000条数据对大语言模型进行指令微调,并在另外1 000条数据上进行性能测试。[结果/结论]实验结果表明,“荀子”系列模型在古籍文本词性标注任务上性能优于通用领域模型,在微调数据量达到5 000时,Xunzi-Baichuan2-7B模型表现出了最优性能,F1值达到81.67%。

我国省际科技金融效率测度及影响因素分析——基于30个省份面板模型实证分析

通过运用DEA模型测算1998—2017年我国30个省(自治区、直辖市)科技金融效率,并建立Tobit模型对我国科技金融效率进行影响因素分析。实证表明:我国科技金融整体水平较低,地区差异大,只有少数省份的科技金融效率达到较高水准;金融市场、科技创新程度、高技术产业市场规模均与科技金融有显著正相关关系,企业研发经费与科技金融效率有显著负相关关系。提高科技金融投入产出效率的相关建议包括加大科技创新力度、加大金融市场对科技金融效率的支持力度、扩大高技术产业规模效益、合理规划政府财政支出。

采动岩层整体移动“类双曲线”理论模型及验证——从二维“类双曲线”到三维“类双曲面”模型

煤炭开采会引起上覆岩层自下而上变形、破断及移动,并导致地表沉陷等问题,其本质是一个力学过程,故亟需发展基于岩层破断力学机理的移动理论模型。首先简要回顾了国内外岩层移动理论模型,然后重点介绍了本团队近年来在岩层整体移动理论模型方面的研究进展。基于不同层位岩层的破断形态的力学分析和相似模拟试验结果,提出了采动覆岩整体移动“类双曲线”模型,其顶点大约位于上覆岩层主关键层的层位。进而建立了岩层移动内外“类双曲线”整体模型,给出了采动覆岩内外整体移动表达式及物理意义参数体系。针对不同覆岩和煤层赋存条件,分析了岩层整体移动“类双曲线”模型的演化规律。在此基础上,进一步将二维“类双曲线”拓展到三维“类双曲面”模型,建立了采动覆岩全空间“类双曲面”立体移动模型,该模型包含“类单叶”和“类双叶”双曲面。该理论模型是在我国很多前辈及学者的研究基础上,从系统科学的角度考虑岩层的整体移动规律,初步形成了采动覆岩整体移动“类双曲线(面)”理论模型框架,希望能为我国煤炭科学开采提供理论指导。