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关键词： 知识图谱问答   大模型微调   逻辑形式   图神经网络检索  

摘要： 传统知识图谱问答系统在处理自然语言问句时,常因语义解析不精确而导致错误。为解决这一问题,提出一种融合大模型微调和图神经网络的知识图谱问答方法。收集问题并定义问题的逻辑形式;利用大型预训练语言模型的强大语义解析能力,通过对问题及其对应逻辑形式构成的问答对进行微调,提升问题解析的精度;采用模糊集方法增强微调后的逻辑形式,提高其检索精度;利用图神经网络对这些逻辑形式进行关系投影和逻辑运算获取最终答案。在通用领域标准数据集WebQSP和ComplexWebQuestions上的实验验证表明,该方法在F1、Hit@1和ACC这三个指标上均优于基准模型。同时,方法也在垂直领域风电装备数据集、高速列车数据集上进行了应用和验证。

关键词： 网络群体性事件   社会情绪   情绪调节   协同治理  

摘要： 全媒体时代,新的舆论场正在形成,社会情绪成为激发群体性事件的重要动因。对情绪在网络群体性事件中的作用机理进行分析,发现情绪能够强化个体注意、引发群体共鸣、达成社会合意。通过对核心概念的关联性构建发现,网络群体性事件的情绪传播呈现出唤醒、感染、爆发、消退这一逻辑演进过程。根据Gross情绪调整的流程模型,多元主体可以根据情绪演进逻辑采取协同治理策略,可从情境修正、认知改变、注意分配和反应调整四个方面对社会情绪进行有效疏导。

关键词： 符号叙事学   古装剧   情节素   热度衍生   长尾效应  

摘要： 许多优质古装影视作品在热播多年后,仍能持续吸引受众注意力,传播链和热度不断衍生延续,从符号叙事学角度来看,情节素理论是解释这种现象的关键。影视剧中的情节素是网络平台热度衍生的基础,还因为其具备受众价值和无限衍义的特性,展示出强大的“衍生”潜力,推动影视作品在网络平台上热度的延展。此外,将“长尾效应”与情节素理论相结合,可以更深入理解热度衍生的背后机制。最后可通过分析横向和纵向传播两个角度,提出古装剧保持持续热度衍生的有效策略。

关键词： 围绝经期失眠   安神补脑液   网络药理学   动物实验  

摘要： [目的]探讨安神补脑液(ASBNY)对围绝经期失眠症(PI)的作用机制。[方法]运用网络药理学方法分析ASBNY的有效活性成分及其相应的靶点基因,同时获取与PI相关的靶点,筛选ASBNY与PI交集的核心靶点,进行GO富集分析和KEGG通路分析。通过动物实验观察ASBNY对PI模型大鼠失眠症状的治疗效果,及其对PI大鼠血清促卵泡生成素(FSH)、促黄体生成素(LH)水平和海马组织核心靶点信号通路基因mRNA表达的影响。[结果]共筛选出ASBNY活性成分188个,核心活性成分主要为雌酮、雌二醇、桦木醇等,PI相关靶点90个,ASBNY与PI共同靶点48个,核心靶点包括TNF-α、IL-6和IL-1β等。GO分析结果主要包括基因表达的正调控、RNA聚合酶Ⅱ启动子对转录的正向调节等生物学过程。KEGG富集通路包括PI3K/Akt信号通路、癌症信号通路、细胞因子-受体相互作用通路等。动物实验发现,ASBNY高、低剂量和氟西汀给药后均有大鼠入睡,其中ASBNY高剂量组入睡率最高,且睡眠时间最长。ASBNY高剂量和氟西汀给药后能显著降低血清LH和FSH水平(P<0.01),ASBNY高剂量给药后能明显增加海马组织cAMP的mRNA表达,ASBNY低剂量组能显著下调海马组织PKA、Rap1、PI3K和Akt的mRNA表达水平(P<0.05)。[结论]ASBNY可通过多成分、多靶点、多途径对PI起到治疗作用,具体作用机制通过降低血清LH和FSH水平,激活cAMP信号并下调PI3K/Akt信号通路等途径改善PI的失眠症状。

关键词： 东盟   2030年可持续发展目标   “治贫止饥”   整体性思维   共生型网络治理  

摘要： 近年来,全球粮食安全问题日益受到世界各国及国际社会的高度关注,寻求一种新型的、符合各国利益的粮食安全解决机制成为亟待突破的难题。作为亚洲重要的区域共同体,东盟开创独具特色的“治贫止饥”共生型网络机制“。治贫止饥”实践路径为共生型网络治理,即在纵向上各成员国共同发展,在横向上开展双边及多边合作的治理方式,提供可操作的实践经验。东盟共生型网络治理模式整体性、关联性的治理理念,内外共生、协调联动的治理机制以及多方主体参与的治理风格,为国际社会擘画一份可供借鉴的经验图和路线图,具有良好的范例价值。

关键词： 纵向数据   B样条   贝叶斯估计   网络营销  

摘要： 本文建立了一个纵向数据的半参数混合效应模型,采用B样条方法建立纵向指标与时间的关系,为模型中的所有未知参数和随机效应指定先验分布,在共轭先验条件下,对该模型进行贝叶斯分析,通过Gibbs抽样方法获取未知参数、随机效应和非参数函数的贝叶斯估计。最后将该模型应用于饮食类非遗产品网络营销的影响因素进行分析,实证结果显示本文建立的指标对淘宝店铺的网络销售量产生了不同程度的影响,证明了模型的有效性。This article establishes a semi parametric mixed effects model for longitudinal data, using the B-spline method to establish the relationship between longitudinal indicators and time. Prior distributions are specified for all unknown parameters and random effects in the model, and Bayesian analysis of the model is considered under conjugate priors. Bayesian estimates of unknown parameters, random effects, and non parametric functions are extracted based on Gibbs sampling, and the model is applied to the study of influencing factors in online marketing. The empirical results show that the indicators established in this article have varying degrees of impact on the online sales volume of Taobao stores, proving the effectiveness of the model.

关键词： 网络群体极化   大学生思想行为   生成机制   负面影响   纠治策略  

摘要： 随着信息技术和网络的快速发展,网络群体极化现象日益严重。作为互联网“原住民”,当代大学生的思想行为容易受到网络群体极化下盲从心理、文化认同、排外倾向、极端情绪的负面影响,主要表现为大学生道德水平滑坡、网络行为失范和意识形态撕裂,不仅不利于大学生的成长成才和身心健康,也对网络空间生态和社会发展稳定造成了危害。对此,必须从构建网络宣传思想阵地新格局、完善网络舆情监测和预警机制、强化网络思想政治教育实效性、驾驭数字资本逐利性和盲目性等方面着手,提升主流价值观话语权、强化舆情调控力、提高大学生网络自觉性、实现信息技术价值理性回归,以消除网络群体极化对大学生思想行为的负面影响。

关键词： 国家审计   整改报告   审计公告   审计效能感知   认知后果  

摘要： 审计整改报告是加强和改进人大预算审查、完善人大监督工作方式的有力举措和重要制度创新,而审计整改报告公开则是审计信息公开的基本形式之一。本文运用认知心理学相关理论和网络问卷调查实验法,研究了审计整改报告信息对审计效能感知的影响。研究发现:在按照审计整改报告的逻辑顺序依次阅读的条件下,审计整改报告的组成部分都能显著提高审计效能感知,但是提升效果依次递减。整体而言,对正文的阅读是提升审计效能感知的主要来源,而后续阅读的附件和解读所带来的审计效能感知增量依次递减。进一步分析发现,报告正文对审计效能感知的提升作用主要来自审计整改详情部分,整改详情之外的部分对审计效能感知的影响有限。

关键词： 计算机网络课程   线上教学   课程思政   协同发展  

摘要： 网络教学已伴随信息技术日新月异的发展逐渐成为高校教育的重要内容。信息化教育的普及,在改变传统教学方式的同时,也让学生在更自主、更灵活的学习环境中获取知识,为大学教师提供了更多样化、更灵活的教学工具。但这一教学模式的改变也对教育者提出了新的挑战,那就是如何将思想政治教育的核心内容有效地在虚拟的课堂中传递出去,保证学生树立正确的价值观、人生观和社会责任感,同时获得专业知识。以大学计算机网络课程为例,对“线上+思政”协同发展的模式进行了探讨。对课程思政融入计算机网络课程的具体策略及实施路径进行了论述。希望能为大学教育工作者提供有益的借鉴与启发,让线上教学与课程思政协同发展,使教育的综合效能在今后的教育实践中得到最大的发挥。今后,线上教学与课程思政共同发展的模式将随着技术的进一步发展而更加广泛应用,在教育改革中扮演着更加重要的角色。

关键词： 壁画脱落   U型网络   多尺度   注意力机制   深度学习   轻量化  

摘要： 针对古代壁画脱落区域难以准确自动标定的问题,文中提出了一种基于多尺度融合注意力网络的轻量化网络模型。首先,提出多尺度融合注意力模块使网络能够学习到更多不同尺度的特征,并重点关注其中更重要的特征,从而提高标定壁画脱落区域的准确率。在提出的多尺度融合注意力模块中采用了深度可分离卷积,使网络模型更加轻量化。其次,采用交叉熵损失与Dice得分相结合的方式作为损失函数,并采用Adam优化器进一步提高标定壁画脱落区域的准确率。此外,构建了敦煌莫高窟壁画和云南石屏罗色庙壁画数据集,并对其脱落区域进行了人工标定。实验结果表明,所提网络模型能够准确地标定出古代壁画中的脱落病害区域。与现有深度学习方法进行对比,所提模型的参数量显著减少,且在主观视觉质量、客观评价指标以及泛化性能上都有更好的表现。