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关键词： 人工智能   大模型   智算场景   集合通信库  

摘要： 随着人工智能(artificial intelligence,AI)大模型的发展,分布式训练对计算资源的需求显著增长,导致集群间通信的数据量大幅增加,给智算场景下的集合通信库带来了严峻的挑战。针对智算场景下计算任务的性能瓶颈以及业务需求,分析了当前集合通信库所面临的技术难题,同时也展望了集合通信库未来的发展趋势,比如开发更高效的通信算法、实现更加灵活的调度机制以及增强跨平台兼容性等,旨在为智能计算领域的研究与实际应用提供有价值的参考和支撑。

关键词： 深度学习   历史地图   以图证史   历史图片  

摘要： 一、什么是以图证史以图证史,是指以图像,如历史地图、历史图片等资料来验证历史。以图证史能够从另一个方面揭示历史发展的本质。借助历史地图、历史图片等能够创设生动、有趣的历史情境,能够刺激学生视觉等,激发学生学习历史的兴趣,调动学生学习历史的积极性,有利于学生进入深度学习。

关键词： 交互式聚类   主动聚类   半监督聚类   成对约束  

摘要： 在现代数据分析与机器学习应用中,如何对新采样数据提取关键信息以进行高效分组、标注,是聚类算法面临的核心挑战之一.传统无监督聚类算法缺乏先验信息指导,难以满足复杂任务(如大模型预训练)对高质量数据的需求.主动学习方法可有效提升聚类精度,但高昂的人机交互成本和计算开销限制其实际应用.为此,文中提出基于改进最近邻图的主动聚类方法(Active Clustering with Tailored Nearest Neighbor Graph,ACNNG).ACNNG构造稀疏的最近邻图结构,刻画数据之间的关联.在该图的基础上,综合计算节点拓扑结构中心性和分组不确定性,有效识别关键数据点,并向用户寻求少量成对约束标注,显著提升聚类准确性.此外,ACNNG使用与最近邻图结构协作的高效标签传播机制,利用稀疏图结构实现低成本的标签扩展,大幅降低方法的时空复杂度,提升其在大规模数据处理中的可扩展性.在真实世界数据集与合成数据集上的实验表明,ACNNG不仅能利用较少的成对约束提高聚类准确性,而且运行时间较短,内存消耗较少,在实际场景中具有一定的应用潜力.

关键词： 分知识图谱   机器学习算法   网络安全攻击图   BiLSTM-CRF  

摘要： 对知识图谱、机器学习算法在网络安全攻击图自动化生成中的分析与应用进行研究,提出了一种利用知识图谱技术对网络安全领域攻击图的输入进行扩展,指导网络安全领域攻击图自动化更新与生成方法,该方法的重点研究内容是基于改进Bi-LSTM-CRF命名实体识别的知识图谱构建。首先,对网络安全知识图谱的本体进行构建,然后对Bi-LSTM-CRF模型进行改进,并将其用于网络安全知识图谱构建,进行命名实体识别任务,最后对模型的识别精确度进行实验测试。测试结果表明:经过改进和训练的BiLSTM-CRF模型在命名实体识别任务中表现达到了理想效果,平均准确率为93.86、平均召回率为94.55、平均F1值为0.937,对不同网络攻击实体标签的识别准确率都在93%以上,最大可以达到96.79%。可以达到提高知识图谱技术对互联网上的新漏洞与新攻击方式进行检索的效率和准确度,让网络安全领域攻击图的自动更新与生成、精准地反映当下网络安全状态的目的。

关键词： 《尚友图》   项圣谟   张琦   董其昌   “多胞胎”   李铸晋  

摘要： 由明末清初嘉兴画家项圣谟、张琦合绘的《尚友图》,再现了项圣谟与董其昌等一众师友在其嘉兴家中的雅集场景,展现了画家的诗画师承,表达了文人的家国理想。以艺术史家李铸晋先生曾作过的个案分析为基础,以图像史料和文献资料为依托,分析了“尚友”二字的涵义以及画中人物与项圣谟的关系,借助图像间风格相承的共性和异同梳理出《尚友图》五个版本之间的关系,进而揭示画作背后蕴藏的时代故事和地域因素,以及“尚友”题材在文人之间的流传情况。

关键词： 吕克·图伊曼斯   马琳·杜马斯   图像   当代艺术  

摘要： 吕克·图伊曼斯和马琳·杜马斯都是当代绘画领域的重要人物,深入剖析二人在文化背景、创作历程、作品表达、绘画语言等方面的异同,探究它们背后的文化根源与艺术价值,可以为当代绘画艺术的发展提供有益的启示,有助于我们更好地理解当代绘画艺术的发展趋势和内在逻辑。

关键词： 一次函数   初中数学   解题教学  

摘要： 本文通过对多地中考试题进行分析,总结出一次函数在考点分布、题型设置、命题趋势等方面的规律,并基于这些规律提出相应的教学建议,以期为初中数学教师的教学提供有益的参考.

关键词： 图逆半群   商半群   Green关系   极大子群  

摘要： 由任意的有向图都可以构造图逆半群.描述了图逆半群的商半群上的Green关系,并刻画了图逆半群的商半群的极大子群.

关键词： m阶非齐次马尔可夫链   截断函数序列   强大数定律   广义随机选择系统   非负上鞅  

摘要： 通过引入随机序列的极限相对对数似然比的概念,度量相依分布和m阶非齐次马尔可夫分布之间的差异程度.构造相依分布函数和非负上鞅,得到广义随机选择系统上相依随机系列的一类用不等式表示的强极限定理,也称为小偏差定理.根据推论证明,文中得到了一类由广义随机选择系统上m阶非齐次马尔可夫链不等式表示的强大数定律.

关键词： 癫痫   神经轴突导向因子   神经生长因子   脑电图异常   认知功能  

摘要： 目的探究癫痫患者血清神经轴突导向因子(Netrin-1)、神经生长因子(NGF)、脑电图异常与认知功能的关系。方法选取2022年3月—2024年5月西安国际医学中心医院神经内八科诊治的癫痫患者316例作为病例组,采用蒙特利尔认知评估量表(MoCA)评估癫痫患者认知功能,并分为非认知障碍(NCDs)亚组141例和认知障碍(CDs)亚组175例,另选取同期健康体检者280例作为健康对照组。采用酶联免疫吸附(ELISA)法检测血清Netrin-1、NGF水平,应用脑电图仪检查癫痫患者脑电图异常程度;采用Spearman法分析血清Netrin-1、NGF水平、脑电图检测与MoCA评分的相关性。绘制受试者工作特征(ROC)曲线评估血清Netrin-1、NGF水平及脑电图异常预测癫痫患者认知功能不良的价值。结果与健康对照组比较,病例组血清Netrin-1水平升高,血清NGF水平降低(t=34.511/<0.001,11.727/<0.001)。健康对照组未出现脑电图异常,病例组患者出现脑电图异常285例(90.19%)。血清Netrin-1水平随患者脑电图异常程度的加重依次升高,血清NGF水平依次降低(F=113.23/<0.001,31.290/<0.001)。CDs亚组血清Netrin-1水平高于NCDs亚组,血清NGF水平低于NCDs亚组(t=12.594/<0.001,5.584/<0.001)。CDs亚组MoCA评分总分低于NCDs亚组(t/P=26.572/<0.001)。MoCA评分与癫痫患者血清Netrin-1水平呈负相关,与血清NGF水平呈正相关,与癫痫发作患者脑电图异常情况呈负相关(r=-0.452、0.497、-0.507、P均<0.01)。血清Netrin-1、NGF水平、脑电图异常及三者联合预测癫痫患者认知功能不良的AUC分别为0.846、0.728、0.552、0.908,三者联合优于各自单独预测效能(Z/P=3.988/<0.001,6.929/<0.001,16.109/<0.001)。结论CDs癫痫患者血清Netrin-1水平异常升高,NGF水平异常降低,且癫痫患者的MoCA评分与血清Netrin-1、NGF水平及脑电图异常程度密切相关。血清Netrin-1、NGF水平及脑电图异常三者联合预测癫痫患者认知功能障碍的效能较高。