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关键词： 雷达任务调度   图神经网络   强化学习   模型知识   拉普拉斯矩阵   随机矩阵  

摘要： 现代雷达的探测、跟踪、识别等任务场景越来越复杂。任务类型的多变性,雷达资源的稀缺性和任务执行时间窗口的严格要求,使得雷达任务调度成为一类强NP-Hard问题。然而,现有的调度算法在处理涉及复杂逻辑约束的多雷达协同调度问题时适应性不足,效率不高。因此,基于人工智能(AI)的调度算法正在成为研究热点,但是AI调度算法的效率与其对问题特征的提取是否全面密切相关。如何能快速、全面地提取多雷达协同任务调度问题的共性特征,是提升这类AI调度算法效率的关键。因此,该文提出了基于模型知识融合的图神经网络(MKEGNN)调度算法。该算法首先将雷达任务协同调度问题建模为异构网络图模型,利用模型知识来优化GNN算法训练过程。算法创新在于:通过低复杂度的计算手段,获取模型的关键知识,进而优化GNN模型。在特征提取阶段,引入随机酉矩阵变换,利用任务异构图的随机拉普拉斯矩阵谱特征作为全局特征来强化图神经网络对共性特征的提取能力,弱化特定问题的个性化特征;在参数化决策阶段,利用由问题的引导解和经验解构成的上/下界结构知识从原理上减少决策空间大小,引导网络快速优化,加速决策学习过程的收敛。最后,进行了大量数据仿真实验。结果表明,相比目前的算法,MKEGNN算法对于所有任务集在稳定性和精度方面都有所提升,调度成功率性能提升3%~10%,加权调度成功率提升5%~15%。尤其当处理多雷达协同关系复杂的任务集时,任务调度成功率提升4%以上,算法稳定性和鲁棒性显著增强。

关键词： 冠心宁片   冠心病   不稳定性心绞痛   临床症状   心电图   血脂   炎症水平  

摘要： 目的:探讨冠心宁片对冠心病不稳定性心绞痛患者临床症状及心电图、血脂和炎症水平的影响。方法:选取冠心病不稳定性心绞痛患者200例为研究对象,随机分为对照组与观察组,各100例。对照组予以常规药物治疗,观察组在对照组基础上加用冠心宁片,两组患者均持续治疗1个月。比较两组治疗前后中医证候积分、心绞痛发作持续时间、心绞痛发作次数、心电图指标(QT间期、Tp-e间期、Tp-e/QT值)、血脂[总胆固醇(TC)、甘油三酯(TG)、低密度脂蛋白(LDL-C)、高密度脂蛋白(HDL-C)]水平、炎性因子[单核细胞趋化蛋白-1(MCP-1)、超敏C反应蛋白(hs-CRP)、肿瘤坏死因子(TNF-α)]水平变化。结果:观察组总有效率明显高于对照组(P<0.05)。治疗后,两组的胸闷积分、胸痛积分、次症积分和中医证候总积分均减少,且观察组明显低于对照组(P<0.05)。两组的心绞痛发作持续时间缩短、心绞痛发作次数减少,且观察组明显低于对照组(P<0.05)。两组的QT间期、Tp-e间期、Tp-e/QT值均降低,且观察组的Tp-e间期、Tp-e/QT值均明显低于对照组(P<0.05)。两组的TC、TG、LDL-C水平均下降,HDL-C水平均升高(P<0.05);观察组各项指标改善优于对照组(P<0.05)。两组的MCP-1、hs-CRP、TNF-α水平均下降,且观察组明显低于对照组(P<0.05)。结论:冠心宁片对冠心病不稳定性心绞痛具有良好的疗效,能降低患者心绞痛发作次数,有效改善临床症状、心电图水平,能降低血脂水平和炎症反应。

关键词： 阿尔茨海默病   早期诊断   定量脑电图   神经电生理  

摘要： 阿尔茨海默病(AD)是导致老年期痴呆最常见的原因,给家庭和社会带来沉重负担。因AD患病率高、起病隐匿、晚期治疗效果差,亟待提高其早期诊断水平,以便通过早发现、早干预减缓或逆转疾病进展。定量脑电图(qEEG)可直接反映大脑神经元的实时放电,以无创、便宜、便捷、高时间分辨率等特点,在AD的早期诊断中发挥着独特的优势。通过多角度qEEG的脑电频谱分析、同步性及复杂度分析等方法,对AD进行早期诊断和鉴别诊断的思路和方法正在稳步发展,有望成为AD早期筛查和诊断的神经电生理生物标志物之一。文中综述了AD早期病程阶段典型的qEEG特征,总结并比较了常用的qEEG技术在AD早期诊断中的应用与潜力。

关键词： 集成电路布图设计专有权   独创性声明   知识产权  

摘要： 为完善集成电路布图设计保护制度,2024年12月26日国家知识产权局公布《集成电路布图设计保护条例修改草案(征求意见稿)》(以下简称《修改草案(征求意见稿)》)。本文结合集成电路产业发展的最新形势及布图设计登记实践面临的问题,对《修改草案(征求意见稿)》的修订背景、修订主要内容进行了评析。

关键词： 静息心电图   应激性血糖升高比值   急性左心衰   预后   相关性  

摘要： 目的:探讨静息心电图ST-T异常及应激性血糖升高比值(SHR)与急性左心衰(ALHF)短期预后的相关性。方法:收集125例ALHF患者的临床资料,根据发病30 d内预后情况分为预后良好组(n=59)、预后不良组(n=42)、死亡组(n=24)。收集3组静息心电图指征及入院即刻血糖、次日空腹糖化血红蛋白,计算SHR,分析静息心电图ST-T异常及SHR与ALHF短期预后的相关性。结果与结论:3组患者性别、血压等一般资料比较无统计学差异(P>0.05),但预后良好组年龄低于死亡组(P<0.05)。预后良好组静息心电图ST-T异常率、QRS波群时限、QTc间期均低于预后不良组和死亡组(P<0.05),且预后不良组低于死亡组(P<0.05)。预后良好组SHR低于预后不良组和死亡组(P<0.05),且预后不良组低于死亡组(P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示,ST-T异常、QRS波群时限延长、QTc间期延长、SHR高值均为影响ALHF患者预后不良发生的独立危险因素(P<0.05)。静息心电图ST-T异常、SHR与ALHF短期预后均呈现显著正相关。

关键词： 谱图滤波器   拉普拉斯位置编码   自注意力机制   图神经网络  

摘要： 为解决现有位置编码捕获图结构信息不足和谱图滤波器表达能力有限的问题,提出一种基于拉普拉斯位置编码和自注意力机制的LESpecformer模型架构.首先,引入拉普拉斯位置编码,用于感知不同节点在图结构中的位置信息,提升模型学习不同节点相对位置信息的能力,进而捕获图结构的全局信息.其次,基于融合拉普拉斯位置编码的特征值集合,利用自注意力机制自适应地学习特征值之间的依赖关系并获得有效的新基表示,使所提出的模型学习到更好的节点嵌入,从而提升节点分类精度.最后,在6个图数据集上,与不同基线网络的节点分类实验进行对比,结果表明所提出的LESpecformer性能均达到最优.

关键词： 社区问答   专家推荐   多视图图神经网络   注意力机制  

摘要： 社区问答专家推荐模型包括目标问题信息提取和专家信息提取两个子任务,现有研究通过计算目标问题与专家信息之间的相关性得分来为目标问题推荐合适的专家回答者。然而,现有研究通常在单一的问题标题视图上展开,往往忽略了问题标签、正文视图所蕴含的互补信息,并且没有从专家信息中学习出对应于目标问题的知识能力。为了充分计算目标问题与专家信息之间的相关性,该文提出了一种基于注意力机制的多视图图神经网络社区问答专家推荐模型,使用多视图图神经网络学习目标问题集和专家问题集的多视图表示,使用注意力机制学习专家对应于目标问题的知识能力。实验结果表明,在两个公开数据集上,该文提出的方法均优于基准方法。

关键词： 思维导图   小学语文   群文阅读   教学路径  

摘要： 群文阅读是近年来兴起的一种新型教学手段,它在拓展学生的阅读视野,拓宽学生的思维等方面有着明显的优越性。在群文阅读过程中,可以使学生们建立整体的阅读大局观,打开学生的阅读思路,使学生能够去联系、比较每一篇文章不同的思想观念、价值情感,从而汲取其中的精髓,对文章内涵有更深入的理解,这也说明了群文阅读对于学生们来说,提出了更高水平的要求。“思维导图”是一种直观的教学手段,它能指导学生运用思维导图进行群体阅读。能更好地加深学生对课文文本内容的有效理解,提高学生阅读效率。基于此,本论文综合分析了小学群文阅读教学中思维导图的运用重要性,着重讨论了其运用问题,并根据语文阅读教学的需求,对其教学途径进行了相关探讨。

摘要： 在当今全球化的时代背景下,英语作为国际交流的重要工具,其教学在小学教育中占据着重要地位.小学英语教学不仅要让学生掌握基本的英语知识和技能,更要注重培养学生的思维能力,为其未来的学习和发展奠定坚实基础.逻辑思维能力作为思维能力的重要组成部分,对于学生理解和运用英语知识具有关键作用.然而,在实际教学中,小学英语教学往往局限于单词、语法的记忆和简单的句型操练,学生在学习过程中缺乏对知识的系统性理解和逻辑性思考,导致学生在英语学习中遇到诸多困难.目前,虽然思维导图在教育领域已有一定的应用,但在小学英语教学中针对培养学生逻辑思维能力的系统研究尚显不足.因此,深入探究思维导图在培养小学英语逻辑思维能力中的运用具有重要的现实意义.

关键词： 多源数据   地形图   倾斜摄影测量   航空摄影测量   野外测量  

摘要： 在大比例尺地形图生产及更新工作中,传统的人工野外测量方式或单一的航测方式效率低、成本大。本文结合实际生产实践,介绍了利用LiDAR点云数据、倾斜摄影数据、数字高程模型及野外测量成果等多源数据进行大比例尺地形图快速生产的技术方法和工作流程,相较传统方式极大提高了生产效率,节约了生产成本。