课程文献中心 更多>>

关键词： 知识图谱推理   图增强   双重注意力   双指数分布  

摘要： 在当前知识图谱推理领域，基于序列的推理模型往往只关注显性路径关系，而忽视了路径之外的隐性实体关系，限制了推理的全面性和准确性。此外，这些模型在面对数据稀疏问题时表现出显著的局限性。针对以上问题，提出了一种融合双重注意力与图增强的知识图谱推理框架DAGAR。首先，设计了一种融合实体信息和关系信息的双重注意力子图采样机制，对知识图谱进行有效采样，同时对查询进行增强，有效缓解了数据稀疏问题。其次，引入了基于双指数分布的GNN图增强模块，提升了模型对复杂图结构的理解能力。通过在多个不同数据集上的实验结果表明，无论是直推式还是归纳式推理，DAGAR模型在MRR、Hits@1和Hits@10三个性能指标上均超越了现有主流技术。

关键词： 快速搜索随机树(RRT)算法   图复杂度   目标偏置   PRM-Dijkstra   机器人操作系统(ROS)   最优路径  

摘要： 针对快速搜索随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)算法的随机采样特征导致的收敛速度慢、路径冗余度高、采样点利用率低问题,给出一种新的解决方法。首先,根据图复杂度公式,计算出图的复杂度后确定目标偏执概率,建立偏置概率自适应模型;其次,在首次规划好路线后,路径中仍存在一些不必要的拐点与棱角,针对传统路径裁剪依赖局部搜索策略,可能导致次优解生成,提出PRM-Dijkstra(probabilistic roadmap-dijkstra)算法对路径进行裁剪,将改进RRT算法生成的树节点利用PRM算法相互连接起来,通过Dijkstra算法计算出一条最优路径;最后,改进RRT算法与PRM-Dijkstra种算法优势相结合,在保证有一条路径的前提下,最大概率的寻找最优路径。通过复杂图下仿真避障实验,结果显示:改进RRT算法在节点生成数量与规划用时相较传统RRT算法平均减少80%,相较于Goal-bias RRT算法均减少40%。并通过机器人操作系统(robot operating system,ROS)下的Move It!集成开发平台进行现实环境下避障实验,验证了算法的可行性与有效性。

关键词： 民国时期   文华图专   博物馆学教育   博物馆学史   图书馆学史  

摘要： 目前学界对于民国时期博物馆学教育研究较少，私立武昌文华图书馆学专科学校的博物馆学教育在中国博物馆学教育史上具有重要研究价值。文章通过历史文献法对其博物学教育进行溯源。韦棣华、沈祖荣早年管理博物馆和赴美学习经历是其开展博物馆学教育的思想源头，民国时期社会教育事业的兴盛则为文华图专开展博物馆学教育营造了良好的外在环境。文华图专博物馆学教育的发展历程可分为滥觞期、发展期、衰退期三个阶段，文章从培养目标、课程设置、师资建设等方面分析其特点，并给出历史评价：文华图专的博物馆学教育是中国博物馆学教育的起源，为中国博物馆学教育的发展提供了宝贵经验，为中国博物馆事业培养了一批人才，遗憾之处是未能实现博物馆学教育的体系化、建制化发展。民国时期，图书馆学和博物馆学在图书文物一体化收藏和社会教育发展等因素影响下，两个学科间形成了良好互动和交流。随着西学东渐的演进，两个学科在专业化程度日益提高的同时也逐渐分野。在国家鼓励、支持、引导图档博协同发展的时代背景下，可通过学科史研究加强学科间的对话交流，促进学科协调与融合发展。

摘要： 上古很多地理百科全书的书籍文献,引起后代诸多山水之士为之动心,进而进行创作.这便成为山水画的雏形开端.风水同山水画有着密切联系.本文根据古代画论、风水学、地理学,以及郭熙的《林泉高致》等有关资料,分析了郭熙《早春图》中山峰、房屋、树木、小路、山洪、瀑布等自然景观,从而引出古代山水画中所隐藏的风水意识.

关键词： 胸廓鼓翅蝇   幼虫   龄期   形态   口钩  

摘要： 为了明确胸廓鼓翅蝇(Sepsis thoracica)幼虫最佳分龄指标及各虫态发育过程与形态特征，采用室内人工饲养方法，对幼虫体长、体宽、口钩长和口钩宽4个指标进行测量，根据戴氏定律(Dyar rule)及频次分布图推断幼虫龄数，运用克氏生长法则(Crosby growth rule)和线性回归的方法对所得结果进行分析验证，同时对该虫形态变化和识别特征进行系统性观察与描记。结果表明，胸廓鼓翅蝇幼虫分为3个龄期，口钩长和口钩宽可作为其幼虫的最佳分龄指标；胸廓鼓翅蝇卵长椭圆形，产于牛粪表层内部；幼虫蛆形，1～3龄体形差异显著，具有1对骨化强烈的口钩和头咽骨；蛹椭圆形，随着发育时间增长颜色逐渐加深；成虫黑色且具金属光泽，雄性前足股节与尾器特化，雌性体型稍大，无特化结构。本研究明确了胸廓鼓翅蝇幼虫龄期划分标准，并对其各虫态进行了系统描记，为该昆虫的生长发育研究、防控和资源利用提供了理论依据。

关键词： 水下小目标检测   声呐图像   局部对比度   超像素级  

摘要： 针对声呐图像信噪比低和样本少等引起的水下小目标检测率低和虚警高的问题，提出了一种超像素级局部对比的水下小目标检测方法。该方法利用简单线性迭代聚类算法，将相似强度的相邻像素自适应分组，构造超像素声图；利用声图增强和分割方法，通过局部超像素分组、剔除平均统计和浓度比局部对比增强等处理，有针对性地增强目标，抑制复杂背景，进而提高目标检测率；结合声图信噪比、浓度及功率等统计参数，对声图感兴趣区域进行统计评估和筛选，降低虚警率。经过真实声呐图像验证，该方法能够有效提高小目标检测率和降低虚警率，尤其适用于样本少和信噪比低的水下小目标检测。

关键词： 思维导图   科学思维   可视化呈现   物理原理   分层方式  

摘要： 本文深入探讨了在高中物理教学中运用思维导图的理论基础和实际应用.首先,介绍了思维导图在教育领域中的理论基础,包括认知学习理论、构建主义学习理论、知识网络、多模态学习、知觉心理学和教育技术等方面的重要性.其次,详细探讨了思维导图在高中物理教学中的实际应用,包括概念的可视化呈现、知识的结构化整合、问题解决和实验设计、物理原理的应用、学习资源的管理,以及学生合作与互动.最后,强调了思维导图作为一种强大的教育工具,如何有助于满足高中物理学生的学习需求,促进科学思维和实际应用能力的培养.

关键词： 晶圆图   对抗生成算法   多头注意力机制   缺陷模式分类   Wafer Map   Generative Adversarial Network   Multi Head Attention   Defect Pattern Classification  

摘要： 为了解决深度学习分类模型对少数样本的晶圆图缺陷模式的分类准确率低的问题。该研究提出了一种融合多头注意力机制和对抗网络模型的生成算法Multi-SAGAN。多头注意力机制拥有多个特征子空间，可以生成更丰富的图像细节和全局特征，利用Multi-SAGAN生成的晶圆图来扩充数量较少的晶圆图缺陷模式，能够提高分类器的分类准确率。为了比较DCGAN、SAGAN、数据增强模型和Multi-SAGAN的生成性能，分别把生成的图像和原始数据集组合成新的数据集，放入同一个分类模型中比较分类准确率。最终实验结果表明由Multi-SAGAN生成的图像组成的数据集准确率比原始数据集准确率高18.9%，比数据增强和DCGAN的扩充数据集准确率分别高7.4%和6.4%。比SAGAN的扩充数据集准确率高2.2%。

关键词： 控制障碍函数   虚拟编组   重载列车   运行控制   列车间距  

摘要： 重载列车在复杂轨道条件下的运行控制问题日益受到关注，尤其是在高效、安全、稳定调度的需求日益增大的背景下，传统的列车控制方法难以满足日益严苛的运行要求。为了解决这一问题，提出了一种基于控制障碍函数的虚拟编组重载列车运行控制策略，旨在提高列车运行效率、确保运行安全并提升调度灵活性。该方法通过构建虚拟编组模型，并结合控制障碍函数理论，优化了列车间距控制策略，有效缓解了传统控制方法中的稳定性不足和间距波动问题。在方法设计上，首先构建了虚拟编组模型，通过引入控制障碍函数来描述列车间的相互作用与约束条件，避免列车在相对运动过程中发生碰撞或过度接近，进而实现列车运行过程中的安全和稳定控制。其次，通过数值仿真方法对该控制策略进行了验证，模拟了在不同运行场景下的列车调度与控制表现。仿真结果显示，基于控制障碍函数的虚拟编组方法能够有效降低列车之间的间距波动，避免了传统控制方法中的冲突与过度调整，显著提升了列车运行的平稳性和调度效率。通过对比分析，验证了该方法在重载列车的复杂运行环境中的有效性。尤其是在高密度运输和动态环境下，所提方法能够显著提升列车的运行稳定性与安全性，同时有效减少了因列车间距不合理而导致的能耗和调度效率损失。与现有控制策略相比，该方法能够在确保运行安全的同时，实现更加高效的列车调度与资源利用。综合来看，基于控制障碍函数的虚拟编组重载列车控制方法具有很强的实际应用潜力，尤其适用于需要高精度调度和高动态响应能力的重载运输系统。

关键词： Brugada综合征   束支折返性室性心动过速   SCN5A基因   心脏电复律   心电图  

摘要： 患者男性，28岁，因突发胸闷1天伴晕厥1次入院，急诊心电图示宽QRS波心动过速，静脉注射胺碘酮复律后出现一过性三度房室传导阻滞。心脏电生理检查诊断为束支折返性室性心动过速，且易自行退变为心室扑动且血流动力学不稳定。心脏电复律后患者心电图改变与I型Brugada综合征一致，持续约60 min，最终行右束支消融及植入型心律转复除颤器（ICD）植入治疗。进一步基因检测发现患者携带SCN5A和ABCC9基因突变。