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关键词： 铝热剂   吉布斯自由能   反应焓变   遗传算法   BP神经网络  

摘要： 为了探索Al/Fe_(2)O_(3)铝热剂热力学性能的预测方法,采用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,利用HSC Chemistry软件计算了不同温度及配比下的Al/Fe_(2)O_(3)吉布斯自由能及反应焓变,以此作为基础数据,建立了基于遗传BP神经网络的Al/Fe_(2)O_(3)铝热剂燃烧热力学性能预测模型,分别得到了124组Al/Fe_(2)O_(3)吉布斯自由能和化学反应焓变的训练集样本数据及31组预测集样本数据,并计算了模型误差。结果表明:该模型预测的Al/Fe_(2)O_(3)吉布斯自由能及反应焓变的测试集均方根误差(RMSE)分别为0.499 1和0.702 7,平均绝对误差(MAE)分别为0.533 2和0.4411,决定性系数R^(2)分别为0.982 7和0.988 5;遗传BP神经网络能够用于Al/Fe_(2)O_(3)铝热剂热力学性能的预测。

关键词： 突发性公共卫生事件   协同治理   利益相关者  

摘要： 突发性公共卫生事件具有范围广、影响大、预防难等特征,其发生往往会对我国经济、社会造成重大损害,对我国人民群众的生命和财产安全有着巨大的威胁。通过构建协同治理合作网络能够凝聚社会力量,整合社会资源,从政府、公众、企业等方面对突发性公共卫生事件进行及时反应,从而构建协同治理合作网络的基础在于利益上的协调和认同。以利益相关者理论为基础,从日本倾倒核污染水事件为例,在突发性公共卫生事件中的利益相关者具有不同类别,且有着自身的不同诉求,各诉求间也会存在重合或冲突。构建协同治理合作网络需要各个利益主体的通力协作与利益取舍,强势利益相关者应照顾弱势利益相关者,次要利益相关者应保持客观积极态度,潜在利益相关者应以社会利益为重,积极参与进协同治理合作网络中来。

关键词： 固废分选   深度加强   RGB-D图像   特征融合   实例分割  

摘要： 针对建筑固废在线识别中因相似特征导致的RGB识别准确率不高的问题,搭建双相机采集实验台,同步采集彩色图像和深度图像,提出一种基于彩色图像和深度图像的多模态融合与深度特征增强网络(DFENet).DFENet能够有效融合固废的彩色图像特征和深度图像特征。通过设计深度特征加强融合模块PFPD平衡并加强深度特征,显著提升了网络的识别精度。实验结果表明:与RGB+FPN(特征金字塔网络)方式相比,PFPD方式在IoU=0.50上的识别精度从92.4%提高至94.7%,在IoU=0.75上的识别精度从90.8%提升至92.8%;与实例分割网络(Mask R CNN)相比,DFEnet识别精度从86.4%提高至89.2%;提出的方法有效地提高了固体废弃物识别的目标检测和实例分割模型识别精度。

关键词： 卷积神经网络   草图指令识别   人机交互  

摘要： 针对传统草图指令识别准确率低的问题,提出了一种基于卷积神经网络草图指令识别技术。通过构建与优化卷积神经网络模型,利用大量草图指令样本训练,训练全程紧密监测验证集准确率,以此为依据实时、动态调整学习率。搭配L2正则化与Dropout双保险策略,协同抑制过拟合。L2正则化约束权重规模,Dropout随机失活神经元,两者相辅相成,能够提高模型对不同草图指令识别的准确率,验证了人机交互体验的优化效果。

关键词： 《昭明文选》   网络文学   中国当代文学   中国古代文学史   《古文观止》   文学期刊   媒介融合   榕树下  

摘要： 当下的“网络文学”,通常指商业化通俗类型的长篇小说。事实上,人们对网络文学曾有过不同的认知。21世纪初,“榕树下”网站陆续编选1999—2003年的《中国年度最佳网络文学》和2004年的《中国年度网络文学》共6本年选(以下简称《年选》),为研究早期网络文学提供了重要参照。回顾中国古代文学史,《昭明文选》《古文观止》等古典文学选本,是古文经典化的有效手段。就中国当代文学而言,通过“年度选本”挑选、定位,伴随某种趣味标准,纸媒文学为读者提供“一年最好作品”预设,实现话语“稀缺性”的区隔建构①,有利于文学期刊与文学出版的双重经典化。

关键词： 推荐算法   图卷积网络   协同过滤   自适应权重   随机负采样  

摘要： 推荐算法能够有效提升信息传递效率。目前,基于图卷积网络(GCN)的协同过滤推荐模型通常未考虑每个节点所扮演角色具有不同的重要性和权重;此外,在模型损失优化过程中容易出现样本不平衡,负样本远多于正样本,导致模型存在一定程度上的过拟合问题,限制了推荐性能。为了更好地提高推荐算法的推荐性能,提出一种基于自适应权重和随机负采样的图卷积网络推荐模型(ANS-GCN)。该模型可以在模块中计算节点权重,以捕获不同节点的重要性权重,是一种方便的即插即用方法;在损失优化模块融合了随机负采样策略作为辅助损失,缓解训练过程中样本类别不平衡问题,降低模型过拟合程度,提高泛化能力。在3个公开数据集上进行对比试验,结果表明,本文模型在Recall@20和NDCG@20两个评价指标上均优于基线模型。

关键词： 膝关节   nnU-Net级联网络   MRI   自动分割  

摘要： 目的:本研究首次深入探讨基于nnU-Net级联网络的膝关节MRI图像自动分割模型,并通过多个指标对其性能进行全面评估。方法:采用创新的级联分割网络管道结合低分辨率和全分辨率的3D双网络结构,实现对膝关节MRI图像的高效粗分割和精细分割。结果:在SKI10数据集上的验证显示,该模型在膝关节股骨、股骨软骨、胫骨和胫骨软骨的分割上取得了优异的Dice相似系数(DSC),分别为0.98±0.01、0.80±0.05、0.98±0.02和0.78±0.05,且准确率(Acc)、精确率(Prec)、召回率(Rec)和交并比(IOU)均超过0.88。结论:相较于现有方法,本研究在维持高分割精度的同时实现了更高效的计算。该模型有望为临床膝关节疾病的精准诊断和治疗提供新的技术支持。

关键词： 人脸识别   网络   信息安全   法律规制  

摘要： 在“强人工智能”时代背景下,人工智能技术的发展日渐成熟,个人网络信息的保护受到全新的挑战。人脸识别的个人网络信息安全存在信息保护宣传立法缺位、网络信息数据保护存在漏洞及信息保护法律体制尚不健全等相关困境。基于此,文章有针对性地提出,提升相关立法针对性、引导公民更新个人信息保护意识;完善强人工智能技术、确保公共机构收集信息依法规范;加强新技术嵌入资质审核、鼓励互联网企业法律化共建共治的法律规制策略,为促进人脸识别技术在网络信息安全中的可持续发展提供有益建议。

关键词： 灾害管理   需求预测   避难场所选址   物资分配   混合决策  

摘要： 地震等灾害的突发性和破坏性导致大量且多样的避难需求,但灾后物资往往不能快速有效地送达,容易出现应急资源供需匹配低效的问题。综合考虑分层避难需求下应急避难场所选址、人员疏散和物资分配等三个重要决策,基于灾后三层应急避难结构框架,本文构建了具有递归机制的应急避难网络,包括避难灾民和不同种类物资需求数量预测、应急避难场所选址和人员疏散以及物资分配;还提出了混合决策方法,包括模糊聚类和多目标规划模型,旨在优化应急避难场所位置和开放数量、灾民疏散距离以及物资满足率。以四川省成都市为例,本文分析了灾民疏散和安置过程,结果表明本文所提方法能公平快速地解决灾后初期应急避难场所选址、灾民疏散和物资分配问题,确保应急避难行动有序高效地进行。

关键词： 低碳电商供应链   碳税   碳交易政策   网络外部性  

摘要： 低碳经济环境下,中小型制造商为了缓解碳减排资金压力,选择依托电商平台进行线上销售。基于由电商平台主导的低碳电商供应链系统,本文将产品的网络外部性纳入模型,构建了碳交易政策和碳税政策下的供应链决策模型,研究政府和低碳电商供应链“共赢”的最佳碳政策。研究发现:(1)探讨各成员企业的最佳碳政策时,制造商的实际碳排放量与政府碳配额的大小关系是重要的影响因素。当实际碳排放量超过政府规定的碳配额时,若碳交易价格超过一个特定的阈值,碳交易政策的惩罚力度大于碳税政策,此时对于供应链成员和政府而言,实施碳税政策更有利;若碳交易价格小于该阈值,则反之。当实际碳排放量小于政府规定的碳配额时,对供应链成员和政府而言,碳交易政策是最佳碳政策。(2)产品的网络外部性对产品价格、市场需求和供应链成员的利润都有正向作用。这些结论为电商供应链成员在低碳背景下的决策提供了参考。