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关键词： 人工智能   自动评分   抽象语法树   图注意力网络   教学系统  

摘要： 针对在线考试自动评分准确率低,导致自动化教学效果不佳的问题,提出设计一个基于B/S架构的在线考试自动评分系统。首先,对自动评分系统进行整体搭建;然后构建一种基于图注意力网络的考试自动评分模型,通过该模型进行词向量生成和特征向量提取;最后计算学生考试相似度,由此实现在线考试自动评分。结果表明,在相同测试集下,本模型的精确率、召回率和F1分数分别取值为93.14%、96.57%和95.02%,相较于传统的GCN模型、KNN模型和LCS自动评分方法,本模型的评分精度更高,满足自动化教学系统的自动准确评分需求,进一步验证了将人工智能与教育方式相结合,能够实现学前教育自动化教学系统的有效创新。

关键词： 副总裁   感知系统   城市基础设施   中共中央办公厅   韧性城市   国务院办公厅   未来趋势   落地实施  

摘要： 城市感知系统是城市基础设施中极为关键的系统装备。随着中共中央办公厅、国务院办公厅近期印发的《关于推进新型城市基础设施建设打造韧性城市的意见》逐步落地实施,在“新型城建”趋势下,在以大模型等新技术的加持下,城市感知系统的建设与未来发展将承担更为关键的使命,为韧性安全城市的构建提供强大助力,赋能城市全域数智化转型。为此本刊记者采访了依图科技副总裁许源,就城市感知系统的建设发展、重要性以及未来趋势等话题进行了深入交流。

关键词： 反函数   滴定曲线   物料平衡式   通式   酸碱滴定   络合滴定   氧化还原滴定   沉淀滴定  

摘要： 本文从底层逻辑出发,基于平衡体系中的平衡表达式与基本定量关系式推导了滴定曲线反函数的通式,并基于此对滴定曲线的重要信息(包括化学计量点和滴定突跃范围)进行了简单讨论。

关键词： 认知结构   函数   图形面积问题  

摘要： 帮助学生建立认知结构是中学数学教学主要任务之一,学生在完善认知结构后,能实现从低阶思维向高阶思维的跃迁.研究者以函数中图形面积问题为例,探讨如何开展基于认知结构的教学.

关键词： Unstructured mesh   Mesh smoothing   Graph neural network   Optimization-based smoothing  

摘要： In computational fluid dynamics(CFD),mesh-smoothing methods are widely used to refine the mesh quality for achieving high-precision numerical ***,optimization-based smoothing is used for high-quality mesh smoothing,but it incurs significant computational *** works have improved its smoothing efficiency by adopting supervised learning to learn smoothing methods from high-quality ***,they pose difficulties in smoothing the mesh nodes with varying degrees and require data augmentation to address the node input sequence ***,the required labeled high-quality meshes further limit the applicability of the proposed *** this paper,we present graph-based smoothing mesh net(GMSNet),a lightweight neural network model for intelligent mesh *** adopts graph neural networks(GNNs)to extract features of the node’s neighbors and outputs the optimal node *** smoothing,we also introduce a fault-tolerance mechanism to prevent GMSNet from generating negative volume *** a lightweight model,GMSNet can effectively smooth mesh nodes with varying degrees and remain unaffected by the order of input data.A novel loss function,MetricLoss,is developed to eliminate the need for high-quality meshes,which provides stable and rapid convergence during *** compare GMSNet with commonly used mesh-smoothing methods on two-dimensional(2D)triangle *** results show that GMSNet achieves outstanding mesh-smoothing performances with 5%of the model parameters compared to the previous model,but offers a speedup of 13.56 times over the optimization-based smoothing.

关键词： 脑磁图描记术   精神疾病   脑节律   脑区功能连接  

摘要： 神经成像技术在精神疾病的病理机制研究中发挥重要作用。脑磁图通过无创性记录大脑神经元电活动产生的微弱磁场,探测大脑自发活动、听视觉等刺激诱发的脑磁场反应,具有很高的时间分辨率和空间分辨率。本文主要综述了脑磁图在阿尔茨海默病、精神分裂症、抑郁症等精神疾病中的应用,以期为精神疾病病理生理机制的探索提供新思路。

关键词： 融合题型   函数   解题策略   新高考   概率统计  

摘要： 新高考自2024年起,发生了很大的变化,不仅是题量的减少,更主要的是多知识融合的题型显著增多.为了复习备考,本文以概率统计知识体系为研究对象,梳理总结近几年高考题和各地模拟题中,概率统计与其他知识融合题型,并讨论其解题策略.1题型梳理及解题策略1.1与函数及其性质融合例1(2023年新课标Ⅱ卷19)某研究小组经过研究发现某种疾病的患病者与未患病者的某项医学指标有明显差异,经过大量调查,得到如下的患病者和未患病者该指标的频率分布直方图,如图1所示.

关键词： 碳酸盐岩   岩屑   密度测量   岩石化学分析  

摘要： 北京平原区隐伏碳酸盐岩地层的识别由于严重缺乏岩心等实物资料而成为地层划分中的难点。文章从研究岩石密度入手,在分析了十三陵山区出露基岩剖面的岩石化学数据后,发现不同时代、不同层位岩石的理化性质差异显著,并有一定的规律可循,是研究隐伏基岩地层的有效方法。研究表明:碳酸盐岩岩石密度大于2.80 g·cm^(-3),一般为中元古界;小于2.80 g·cm^(-3),一般为古生界。CaO含量大于30%,CaO/MgO大于8,Ti/Li大于100,这3项指标应是古生界碳酸盐岩的反映。上述标志得到了来自钻孔岩屑测量分析方面的支持。

关键词： 急性心肌梗死   检查   12导联心电图   18导联心电图   诊断效果  

摘要： 分析不同导联心电图检查法诊断急性心肌梗死的效果及检查满意度。方法 病例筛选工作自2023.06起,截止2024.06共得46例急性心肌梗死病患,施以不同导联心电图检查,而后多维度对比12导联在诊断结果上与18导联之间的差别,以满意度反映患者就医体验。结果 空间分辨率方面,组间差异显著且18导联组较高,P<0.05,但时间分辨率方面2组大致相同,P>0.05;组间相较,ST段抬高型心肌梗死诊断符合率差距甚远且18导联组更高即P<0.05,非ST段抬高型心肌梗死的符合率其组间P>0.05。结论 建议对急性心肌梗死患者尤其是ST段抬高型患者做18导联心电图检查,其准确率更高,可为后续治疗方案的制定提供可靠依据,还能进一步优化病人检查满意度,值得在临床中推广应用。

关键词： 激活函数   BP神经网络   机床能耗预测   Sigmoid函数   ReLU函数  

摘要： 构造一种适用于反向传播(backpropagation,BP)神经网络的新型激活函数Lfun(logarithmic series function),并使用基于该函数的BP神经网络进行机床能耗状态的预测。首先,分析Sigmoid系列和ReLU系列激活函数的特点和缺陷,结合对数函数,构造了一种非线性分段含参数激活函数。该函数可导且光滑、导数形式简单、单调递增、输出均值为零,且通过可变参数使函数形式更灵活;其次,通过数值仿真实验在公共数据集上将Lfun函数与Sigmoid、ReLU、tanh、Leaky_ReLU和ELU函数的性能进行对比;最后,使用基于Lfun函数的BP神经网络进行机床能耗状态的预测。实验结果表明,使用Lfun函数的BP神经网络相较于使用其他几种常用激活函数的网络具有更好的性能。