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关键词： 标目   论文   性状   图题   图注   图形   要求   标值  

摘要： 1图的基本要求(1)论文中的图是对正文文字进行说明、补充,因此主题要明确,用于强调事物的性状或参数变化的总体趋势,不要与正文的文字内容重复,图的性质应与资料性质匹配。(2)一个完整的图应该具有图题、标目、标值、图形、图注等。(3)图应该有“自明性”。

关键词： 脑卒中   中医处方推荐   推荐模型   多视图   图对比学习   辅助诊疗  

摘要： 目的:基于真实世界脑卒中临床数据,构建一种融合多视图图对比学习(MVCL)的个性化处方推荐模型。方法:根据脑卒中病例临床数据集建模多图结构,并融合中药属性及症状语义信息,以获得具有中医特征的节点嵌入向量。随后提出一种相似视图生成器用于视图增强,并在症状空间与中药空间分别开展局部对比学习,从而使模型能够更深入地挖掘数据中的配伍规律,提升处方推荐的准确性。结果:脑卒中数据集对比实验结果表明,相较于性能较优的SMRGAT,MVCL在Precision@5、Recall@5和F1-Score@5指标上分别提升了5.01%、5.43%和5.30%。公共数据集(PTM)对比实验结果表明,MVCL在Precision@5、Recall@5和F1-Score@5指标上分别提升了7.92%、9.94%和9.08%。结论:MVCL模型在推荐准确性和模型泛化能力方面均展现优势,为中医脑卒中的辅助诊疗决策提供了更可靠的支持及新的研究思路。

关键词： 观察抽象构建   一次函数   章起始课  

摘要： 基于大单元教学的章起始课教学是引导数学教学从碎片知识点教学走向模块化、体系化教学的一条重要途径,旨在紧贴学生生活实际,唤醒学生对学习本章内容的兴趣.从学生认知视角出发,利用有限的课堂教学时间,引导学生快速整体把握单元知识的框架、线索以及内在的逻辑结构,让学生站在系统的高度,以“胸中有丘壑”的姿态,主动探究学习方法和思维策略,最终培养学生的数学核心素养.

关键词： 连环图   易经   河图   洛书   组合数学  

摘要： 杨辉与丁易东的幻圆图案在中国古代数学与易学中占据重要地位。杨辉的《连环图》和丁易东的《九宫八卦图》通过独特的数学排列,体现了《易经》的深刻哲理。《连环图》的构造展示了其与《易经》八卦间的紧密联系,以及图案中的阴阳转换与对立统一。杨辉与丁易东的研究不仅是数学上的贡献,更是哲学智慧的体现,为后世研究提供了宝贵资料。

关键词： 瓷器   青花   仙人故事   莫氏墓   梅瓶   桂林   嘉靖  

摘要： 质地:瓷器年代:明·嘉靖尺寸:高64厘米,口径8厘米,底径18.5厘米,腹围75.5厘米。级别:一级来源:1982年3月出自桂林市东郊明代靖江宪定王朱任晟夫人莫氏墓,现收藏于桂林博物馆。梅瓶原为酒器,也是观赏器。此瓶造型别致,庄重古朴。色调青翠明丽,釉面略透灰白。瓶盖盖沿卷边呈倒扣荷叶状,宝珠尖圆钮,整体似一笠形。

关键词： 生成式AI技术   新闻动画制作   智能化多模态融合  

摘要： 文章深入剖析了人工智能技术在新闻领域的应用,尤其是生成式AI在新闻动画制作中产生的革命性影响。以中国青年报图知道工作室为例,生成式AI的应用显著提高了新闻动画的制作效率和品质,推动了智能化与多模态整合。未来,生成式AI将扮演新闻行业创新发展的关键角色,引领新闻动画报道模式革新,并为新闻生产的技术进步提供支撑。

关键词： 高中数学   导数   不等式   解题  

摘要： 导数问题是高中数学中的一个重要板块,其中最常考查的一类问题就是通过构造新函数解决导数中的不等式问题.本文总结在导数问题中通过构造新函数解不等式的三种题型,以解析具体例题,梳理相关解题思路,以期望帮助学生对构造新函数解不等式问题有更清晰的理解.

关键词： 部分子分布函数   Drell-Yan-Z过程   散射截面  

摘要： 用ePump快速海森分析技术,研究大型强子对撞机中质心系能量为7 TeV时,LHCb探测器测量Drell-Yan-Z过程的总散射截面和微分散射截面数据对CT18A部分子分布函数(PDF)的影响.利用蒙特卡罗数值计算程序MCFM-8.2和CT18A、 MSHT20、 NNPDF4.0 PDF进行次次领头阶微扰量子色动力学计算得到理论数据,与实验数据进行比较后,证实了大部分数据点的理论结果和实验值一致.用ePump更新CT18A PDF获得CT18A+LHCb7Z PDF,当能量标度Q=100 GeV时,LHCb7Z数据对uˉ和dˉPDF的中心值和误差的影响微弱.用ePump优化更新后的CT18A+LHCb7Z PDF,残差精度为1%时,优化得到的前6对误差PDF可以代替全局拟合的结果.

关键词： 短期负荷预测   集合经验模态分解   深度学习模型   Q学习策略  

摘要： 短期负荷预测对电力系统的安全稳定运行有着重要意义,为此,提出一种基于集合经验模态分解和Q学习策略优化的短期负荷预测模型。首先,采用集合经验模态分解对原始负荷序列进行分解,以降低预测难度。其次,在此基础上分别采用卷积神经网络、残差神经网络、长短时记忆神经网络和门控循环单元网络4个深度学习模型进行预测得到4个预测结果,再对其加权组合获得最终的负荷预测值。第三,利用Q学习策略对组合权重进行优化,进而最大化组合模型的预测性能。最后,通过某地区真实采集的负荷数据进行实验,结果表明文中所提出的组合预测模型优于其他预测模型,并验证了所提模型的有效性。

关键词： 多无人艇协同   近端策略优化   多智能体强化学习   输入扰动  

摘要： 多无人艇(Multiple unmanned surface vehicles,Multi-USVs)协同导航对于实现高效的海上作业至关重要,而如何在开放未知海域处理多艇之间复杂的协作关系、实现多艇自主协同决策是当前亟待解决的难题.近年来,多智能体强化学习(Multi-agent reinforcement learning,MARL)在解决复杂的多体决策问题上展现出巨大的潜力,被广泛应用于多无人艇协同导航任务中.然而,这种基于数据驱动的方法通常存在探索效率低、探索与利用难平衡、易陷入局部最优等问题.因此,在集中训练和分散执行(Centralized training and decentralized execution,CTDE)框架的基础上,考虑从优势函数输入端注入扰动量来提升优势函数的泛化能力,提出一种新的基于优势函数输入扰动的多智能体近端策略优化(Noise-advantage multi-agent proximal policy optimization,NA-MAPPO)方法,从而提升多无人艇协同策略的探索效率.实验结果表明,与现有的基准算法相比,所提方法能够有效提升多无人艇协同导航任务的成功率,缩短策略的训练时间以及任务的完成时间,从而提升多无人艇协同探索效率,避免策略陷入局部最优.