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关键词： 知识图谱   知识增强   对比学习   知识感知传播   掩码重建  

摘要： 传统的知识感知传播推荐算法中存在高阶特征相关度低、信息利用不平衡以及噪声引入问题.提出一种多层次图间知识增强对比学习的知识感知传播推荐算法(MCLK-KE),通过构建增强视图,并利用自监督掩码重建预训练技术,提取关键三元组的更深层信息,有效抑制了噪声信号.算法实现了知识与交互信号的均衡利用,并以图间对比强化了特征表达,捕捉到全局范围内的有效节点属性.多任务训练通过联合训练推荐预测、对比学习和掩码重建任务,提升模型性能.在3个公开数据集上,MCLK-KE与最佳基线模型对比AUC指标最大提升了3.3%,F1值最高增长了5.3%.

关键词： 推荐算法   图神经网络   多模态融合   注意力机制   图结构学习  

摘要： 为了挖掘多模态信息潜在的同构语义关系,并学习更好的项目表示,提出一种语义图增强多模态推荐(SGEMR)算法。首先,利用辅助的多模态信息补充历史的用户-项目交互,捕捉用户在不同模态下的偏好;然后,基于度量学习将松散的项目序列重新构建为紧密的项目-项目语义图,并设计一个语义层级注意力机制,融合项目的多模态信息;同时,提出一个图重构损失函数,使项目表示保留更多的语义关系,从而提高推荐性能。实验结果表明,在3个真实的数据集上与最优基线算法FREEDOM(FREEzes the item-item graph and DenOises the user-item interaction graph simultaneously for Multimodal recommendation)相比,所提算法的Recall@10分别提升了6.70%、11.30%、5.09%,NDCG@10分别提升了9.09%、12.73%、7.62%,并通过多个消融实验,验证了所提算法的有效性。

关键词： 多视角   多层次   视角约简   层次约简   属性约简   划分序乘积空间   距离度量  

摘要： 多视角和多层次是粒计算(granular computing)中问题求解的两个基本原则.划分序乘积空间作为一种新的粒计算模型,遵循多视角和多层次的原则,能够从多个视角和多个层次来描述和解决问题.但是划分序乘积空间是一种格结构,在划分序乘积空间中寻找合适的问题求解层通常是一个NP难问题,特别是当视角和层次存在冗余时,会导致划分序乘积空间结构庞大且复杂.因此通过对视角和层次的约简,可以有效降低划分序乘积空间的复杂性.现有的度量指标,例如决策支持度、条件熵、最大包含度和距离度量等,不能有效地对视角、层次和属性进行约简,本文在划分序乘积空间中将距离度量、最大包含度和最大决策的概念相结合,引入了一种新的基于距离度量最大包含熵的单调不确定性度量标准.在此基础上,分别定义了视角重要度、层次重要度与属性重要度,并且分别给出了视角、层次和属性的约简算法,可以对多个视角进行约简、多个视角中的多个层次进行约简和对每个层次中的属性进行约简,有效降低了划分序乘积空间下的复杂度.实验结果证明了,所提约简算法的有效性.

关键词： 思维导图   高中历史   应用策略  

摘要： 思维导图作为一种高效且富有创新性的思维与学习工具,近年来在高中历史教学领域备受关注。以高中历史学科核心素养的培养目标和教学内容为基础,教师能够灵活运用思维导图来组织教学活动。这不仅有助于优化教学效果,还能显著提升学生的历史学科核心素养。基于此,本文深入分析了思维导图在高中历史教学中的应用价值,通过调查研究梳理了思维导图的应用现状,并结合教学实践,探索并提出了思维导图在高中历史教学中的具体应用策略,以期为高中历史教学提供有益的参考与借鉴。

关键词： 高中数学   导数   函数   最值  

摘要： 导数在研究函数最值问题中扮演着重要角色,是数学分析和实际应用中的重要工具.本文运用导数对不含参函数与含参函数的最值进行较深入的探讨,提出求解这类函数的最值问题的有效方法.

关键词： 心向往之   啸   江山  

摘要： 漠北长河落日缈,江南竹林烟雨摇,西岳绝巇惊风啸,东海碧空帆影迢。掩卷垂目,眼前不禁浮现出一幕幕或曾亲临其中、或“虽不能至,然心向往之”的山河好景,心中亦升腾起一股与有荣焉的自豪之感——泱泱九州景观丰富,吾民家园多姿多彩,无论名胜山川,还是身边风光,皆可体现祖国之美。这江山之美,令人“中”意;这绝景之丽,尽在“华”图。

关键词： 准噶尔盆地   玛湖凹陷   下二叠统   风城组   全粒序储层   孔喉结构   原油可动性   全油气系统  

摘要： 基于铸体薄片、低温氮气吸附、高压压汞、核磁共振T2谱、接触角和油水两相界面张力等实验结果,揭示准噶尔盆地玛湖凹陷下二叠统风城组全粒序储层孔喉结构与原油可动性关系。研究表明:①随玛湖凹陷风城组储层粒级变小,较大喉道所连通孔隙体积和较大孔隙体积均呈减小趋势,喉道半径和孔隙半径分布范围和峰值范围均有序向小尺寸偏移;风城组非常规储层喉道半径、孔隙度和渗透率上限值分别约为0.7μm,8%,0.1×10^(-3)μm^(2);②风城组储层赋存滞留油、可动油的孔隙分布范围和峰值范围均随储层粒级变小而有序向小尺寸偏移;粒级较大储层样品赋存滞留油量、可动油量随驱动压力增大分别呈现更加明显的降低和升高趋势;③风城组各粒级储层中原油驱动压力随喉道半径增大而呈现快速下降、缓慢下降和趋于稳定3个阶段;原油驱动压力和各粒级储层原油驱动压力差异均随温度升高而降低,随喉道半径增大而降低。根据以上实验分析,推断地质条件下玛湖凹陷风城组深部页岩油具有较大的动用潜力。

关键词： 人工智能   人工智能生成物   独立完成   作品  

摘要： 人工智能生成物是否构成作品是涉及人工智能产物著作权纠纷的基础与核心问题。本文借北互法院宣判的“人工智能文生图”著作权案,通过独创性必备构成要件,明晰人工智能生成物不属于著作权法意义下的作品,无须动用额外的法律手段和社会运行成本去保护这类创作,也无须再讨论其权利归属等问题。

关键词： 动态心电图   冠心病   心律失常   心电图表现   夜间ST段趋势  

摘要： 目的:探讨动态心电图(DCG)检测在冠状动脉粥样硬化性心脏病(简称冠心病)患者心律失常筛查中的临床价值,并对夜间ST段改变、未改变患者两种方法的心律失常检出率进行分析。方法:随机选取2022年6月—2024年5月济南市第三人民医院收治的72例冠心病患者,均实施常规心电图检查与DCG检查,对心律失常的检出率与心电图表现、参数进行统计。另对夜间ST段变化情况分类统计不同检查方法下心律失常的检出率。结果:临床综合诊断阳性54例,阴性18例,常规心电图检出真阳性43例,ECG检出真阳性51例。DCG对心律失常检测的灵敏度、准确率均高于常规心电图检查,差异有统计学意义(P<0.05)。54例心律失常患者中,DCG对房性早搏、室性早搏等各类心律失常的检出率均高于常规心电图,差异有统计学意义(P<0.05)。54例心律失常患者中,共41例患者出现夜间ST段改变,占比75.93%。夜间ST段改变患者中,DCG检查检出率高于常规心电图检查,差异有统计学意义(P<0.05)。发生组ST段压低导联数多于未发生组,ST段压低幅度与QTc间期大于未发生组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:冠心病患者夜间ST段改变的发生率较高,DCG检查有助于提高心律失常的检出率,而ST段压低导联数、ST段压低幅度、QTc间期等信息,以及夜间ST段改变情况,可能对心律失常的筛查、诊断有一定的参考价值。