课程文献中心 更多>>

关键词： 图表示学习   图自编码器   注意力机制   节点分类  

摘要： 利用图嵌入方法将图的拓扑结构、节点属性等高维异构信息映射到稠密的向量空间,是解决图数据由非欧空间性带来的计算不友好、邻接矩阵的高度空间复杂性等问题的主流方法。在对经典图自编码器模型GAE与VGAE所存在的问题进行分析的基础上,尝试从编码器、解码器及损失函数3个方面对基于图自编码器的图嵌入方法进行改进,提出一种基于改进网络结构及损失函数的图自编码器模型NLGAE。首先,在模型结构设计上,一方面将编码器中堆叠的图卷积层倒置,以解决GAE与VGAE中无参Decoder缺乏灵活性并且表达能力不足的问题,另一方面引入注意力机制的图卷积网络GAT来解决节点之间的权重系数固化的问题;其次,重新设计的损失函数能够同时考虑到图结构与节点特征属性两部分信息。对比实验结果表明:NLGAE作为一种无监督模型,能够学习到高质量的节点嵌入特征,在下游节点分类任务上优于DeepWalk,GAE,GrpahMAE,GATE等经典无监督模型,并且在选择合适分类模型的情况下,甚至优于GAT和GCN等有监督的图神经网络模型。

关键词： 新闻推荐系统   图神经网络   全局图增强   用户兴趣建模  

摘要： 针对现有图神经网络新闻推荐方法用户兴趣建模角度单一,且无法迅速拟合新节点特征的问题,提出一种全局图增强的图注意力网络模型,在以全局图采样子图的方式聚合邻居节点特征的同时,综合考虑用户历史时序特征和类别特征,多层级地建模用户兴趣。在MIND数据集上通过大量实验表明,提出的模型优于现有的基线网络方法。

关键词： 高中数学   抽象素养   函数性质   教学研究  

摘要： 数学是一门理性学科,其知识体系具有抽象性特点,需要学生通过较强的逻辑分析能力对抽象思维进行深度理解与学习.高中阶段,数学的学习难度与日俱增,教师不再将教学目标局限于基础知识的讲解,而是引导学生运用更多的解题思路及方法,通过自身能力进行实际问题的解决.本文以高中函数性质为主要研究内容,分析该教学中应如何培养学生的数学抽象素养.

关键词： 最大功率点跟踪   扰动观察法   自适应步长   权重因子   tanh函数  

摘要： 根据光伏功率-电压曲线的特点,对最大功率点两侧采用不同的自适应步长扰动观察最大功率点跟踪算法:对右侧采用基于tanh函数的自适应步长算法,对左侧采用基于权重因子改进型tanh函数的自适应步长算法。通过仿真分析及硬件试验,验证所提出的基于权重因子改进型tanh函数的自适应步长扰动观察最大功率点跟踪算法的可行性和优越性。仿真分析和硬件试验结果表明:基于权重因子改进型tanh函数的自适应步长扰动观察最大功率点跟踪算法在辐照度和温度变化场景下均具有较好的跟踪速度和精度,能为光伏系统高效稳定的输出功率提供保障。

关键词： 点可约全染色   点可约全色数   染色算法   树图  

摘要： 针对树形网络拓扑结构在特殊情景下的染色问题,借鉴传统的遗传算法、模拟退火算法等智能算法思路,设计了一种新的点可约全染色算法,能够寻找有限点内随机图的点可约全色数.通过分析实验结果,根据染色规律总结出了几类树图的相关定理,并给出猜想:树图的点可约全色数至多为最大度的两倍.

关键词： 左心室辅助装置   主动脉瓣反流   临床证据   超声心动图   常见并发症   预后不良   处理策略   全程管理  

摘要： 主动脉瓣反流(aortic regurgitation, AR)是左心室辅助装置(left ventricular assist device, LVAD)置入术后的常见并发症, 导致临床预后不良。超声心动图是评估主动脉瓣(aortic valve, AV)功能的主要手段, 本文重点概括超声心动图用于LVAD术前和术后AR定量评估的指标参数, 同时结合目前的AR处理方法, 在现有临床证据条件下对LAVD全程管理中AR的预防和处理策略做出全面总结。

关键词： 超声心动图   原发性高血压   左室心肌功能   分期  

摘要： 目的分析超声心动图评估原发性高血压患者的左室心肌功能变化及其与分期的关系。方法选择2022年2月—2023年2月本院收治的80例原发性高血压患者(高血压组)及同期40名健康成年志愿者(对照组)作为研究对象,均行超声心动图检查,对比两组超声心动图参数、左室心肌功能参数,比较不同分期高血压患者的超声心动图参数、左室心肌功能参数差异,并分析相关性。结果高血压组左心室舒张末期内径(LVEDD)、左心室收缩末期内径(LVESD)、室间隔舒张末期厚度(IVSD)、左心室后壁舒张末期厚度(LVPWD)、左心室舒张末期容积(EDV)、左心室收缩末期容积(ESV)、舒张晚期血流速度(A)、左心室质量指数(LVMI)均高于对照组,高血压组二尖瓣口舒张早期血流速度(E)、E/A低于对照组(P<0.05);与对照组比较,高血压组的左心室整体纵向收缩期峰值应变(LVGLS)、左心室整体径向收缩期峰值应变(LVGRS)、左心室整体环向收缩期峰值应变(LVGCS)、左心室整体面积收缩期峰值应变(LVGAS)呈下降趋势(P<0.05),且以上指标均随着高血压分期增加而呈递增/递减趋势(P<0.05);原发性高血压患者左室心肌功能参数(LVEDD、LVESD、E/A、LVGLS、LVGRS、LVGCS、LVGAS)与其分期有相关性(P<0.05)。结论超声心动图在原发性高血压患者的左室心肌功能中有较好的评估效果,且能用于判断和分期的关系。

关键词： 场景图生成   上下文融合   双分支多头注意力(dual-stream multi-head attention,DMA)   目标检测   物体分类   关系分类  

摘要： 针对已有场景图生成模型获取上下文信息有限的问题,提出一种有效的上下文融合模块,即双分支多头注意力(dual-stream multi-head attention, DMA)模块,并将DMA分别用于物体分类阶段和关系分类阶段,基于此提出基于双分支多头注意力的场景图生成网络(dual-stream multi-head attention-based scene graph generation network, DMA-Net)。该网络由目标检测、物体语义解析和关系语义解析3个模块组成。首先,通过目标检测模块定位图像中的物体并提取物体特征;其次,使用物体语义解析模块中的节点双分支多头注意力(object dual-stream multi-head attention, O-DMA)获取融合了节点上下文的特征,该特征经过物体语义解码器获得物体类别标签;最后,通过关系语义解析模块中的边双分支多头注意力(relationship dual-stream multi-head attention, R-DMA)输出融合了边上下文的特征,该特征经过关系语义解码器输出关系类别标签。在公开的视觉基因组(visual genome, VG)数据集上分别计算了DMA-Net针对场景图检测、场景图分类和谓词分类3个子任务的图约束召回率和无图约束召回率,并与主流的场景图生成方法进行比较。实验结果表明,所提出的方法能够充分挖掘场景中的上下文信息,基于上下文增强的特征表示有效提升了场景图生成任务的精度。

关键词： 输气站   爆炸性气体   防爆电气设备   爆炸危险区域  

摘要： 长输天然气管道输气站属于易燃易爆场所,普遍使用防爆电气设备,正确选型与安装、维护是确保防爆电气设备安全运行的基础。本文从爆炸性气体的性能参数、输气站爆炸危险区域划分与防爆电气设备分类入手,分析输气站爆炸危险区域等级和范围,阐述防爆电气设备选型、采购、安装与使用维护的工作要点,论述输气站防爆电气设备常见问题,避免类似防爆问题发生,为输气站开展防爆电气设备管理提供建议。