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关键词： 顶点算子代数   3-转置群   Ising向量   Vertex Operator Algebra   3-Transposition Group   Ising Vector  

摘要： 本文章的主要目的是证明对称群S3是(1/2, 1/16)-可实现群。本文回顾了有关Ising向量和3-转置群的背景知识，并给出了(γ, δ)-可实现群的定义，然后给出了3C型VOA和其Griess代数的一些局部结构，最后给出了S3是(1/2, 1/16)-可实现群的证明。

关键词： LLM   知识图谱   知识感知重构   服务推荐   LLM   Knowledge Graph   Knowledge Perception Reconstruction   Service Recommendation  

摘要： 近年来，基于知识图谱(KG)的服务推荐方法取得了显著进展，但现有方法的性能仍受限于节点信息属性的质量和图结构的局限性，尤其是在实体描述信息不足和大量无关三元组噪声的影响下，推荐准确性受到影响。为此，我们提出了一种结合大语言模型(LLM)的知识结构更新服务推荐方法。基于思维链设计提示策略，进一步增强了大语言模型在扩展知识图数据描述信息中的输出效果，从而全面提升了实体数据的语义表达能力。此外，设计了一种知识感知重构任务，该任务有效识别知识图谱中的关键关联子图，并削弱无用三元组对推荐结果的负面影响，进而优化图结构以提升推荐性能。在真实数据集上进行实验结果表明，我们的方法在面向mashup的API服务推荐优于几种先进的基线方法。

关键词： 多智能体系统   符号图   结构能控性   镇定性   Multi-Agent Systems   Signed Digraphs   Structural Controllability   Stabilizability  

摘要： 本文在一般协议的背景下研究了基于符号有向图的多智能体系统的结构能控性与镇定性。首先，我们给出消除系统中不可达节点的方法，接着给出了一类扩张的新定义“非零入度扩张”。通过增加节点和增加边，只要不产生零入度扩张，则系统仍结构能控的特点研究了系统的结构能控性。最后，给出系统可镇定的两个定理并通过仿真实例证明了结论。

关键词： 瑞马唑仑   老年髋关节置换术   苏醒质量   脑氧代谢   定量脑电图指标  

摘要： 目的 探讨瑞马唑仑对老年髋关节置换术患者苏醒质量、脑氧代谢及定量脑电图指标的影响。方法 选取亳州市人民医院2021年1月～2023年1月92例老年髋关节置换术患者，随机分为对照组（n=46）和试验组（n=46）。试验组全麻诱导使用瑞马唑仑、丙泊酚、舒芬太尼、罗库溴铵进行麻醉诱导，对照组全麻诱导使用咪达唑仑、丙泊酚、舒芬太尼、罗库溴铵进行麻醉诱导。比较两组围术期指标、血流动力学指标[平均动脉压（MAP）与心率（HR）]、脑氧代谢指标[动脉-颈内静脉血氧含量差(Da-jvO2)脑氧摄取率(CEO2)]、脑电波alpha频段平均功率谱密度、简易智力检测量表（MMSE）评分、术后认知功能障碍（POCD）发生率、血管活性药物使用情况、围术期不良事件发生率。结果 试验组拔管时间、术后睁眼时间短于对照组（P＜0.05）；试验组T4、T5时MAP、HR低于对照组（P＜0.05）；试验组T4、T5时Da-jvO2、CEO2低于对照组（P＜0.05）；试验组脑电波alpha频段平均功率谱密度高于对照组（P＜0.05）；试验组术后24 h、术后72 h MMSE评分高于对照组，POCD发生率低于对照组（P＜0.05）；试验组去氧肾上腺素、麻黄碱使用率低于对照组（P＜0.05）；试验组低血压、术后呼吸抑制发生率低于对照组（P＜0.05）。结论 瑞马唑仑应用于老年髋关节置换术患者，利于术中血流动力学稳定，并可改善苏醒质量、脑氧代谢及脑电图alpha频段功率谱密度，减少认知功能损害，降低POCD发生率，且安全性高。

关键词： 弹性力学平面问题   多项式逼近   Airy应力函数   极坐标   楔形体  

摘要： 本研究针对楔形体等极坐标下的弹性力学平面问题，提出了一种新型应力函数半逆解法，采用多项式逼近分布荷载，推导出应力函数及应力分量的解析表达，适用于多种荷载作用的问题。文中给出了楔形体在连续荷载作用下的解析解，并用有限元的计算结果对其进行了验证。该方法也适用于分段连续荷载以及工程中已知离散点荷载值的问题，本文也给出了相应的算例以及有限元对比验证的结果。

关键词： 语音合成   说话人识别   双向优化   说话人多样性  

摘要： 为了克服真实语音数据的说话人多样性稀缺问题， 实现基于生成语音数据的多说话人语音合成、说话人识别模型迭代双向优化， 提出一种名为双优回路的方法。双优回路综合利用多说话人语音合成模型的数据生成能力和说话人识别模型的特征过滤能力， 基于有限的手工标记语音数据， 以生成和过滤语音数据的方式迭代增强说话人多样性， 并实现对回路系统的迭代双向优化。在Aishell-1， Aishell-3， MagicData-READ和LibriTTS数据集上的实验证明， 该方法可以与传统数据增广算法结合， 有效扩充了语音数据的说话人多样性， 显著提高了多说话人语音合成模型的泛化能力和说话人识别模型的判别能力。

关键词： 多任务学习   交通流预测   深度学习   时空相关性  

摘要： 针对现有单任务交通流预测没有考虑任务之间相关性的问题，提出一种基于注意力时空图神经网络的多任务交通流预测模型。该模型利用图注意力网络和门控递归单元网络提取单任务时空特征，并将结果输入到多层全连接神经网络和多头注意力机制中，来融合提取多任务时空特征。以岳阳市卡口数据集为例，对该模型进行训练，验证该模型的准确性。实验结果表明：该模型预测交通流量的均方根误差降低了8.926%，平均绝对误差缩短了16.387%；预测交通速度的均方根误差降低了2.610%，平均绝对误差减小了4.311%，该研究可为交通管理与控制提供有效依据。

关键词： 东北夏季强降水   集合预报   常规技巧评分   EETS   EFSS  

摘要： 东北地区夏季强降水具有局地性、时间短、强度大等特征，此类极端天气过程一直是数值预报的难点，常规降水技巧评分受空间及时间微小差异所带来的“双重惩罚”将严重限制东北地区强降水过程检验效果，集合降水空间检验方法可有效提升降水评估有效性。通过将2018年东北夏季强降水天气过程分为西风槽型、切变线型和低涡型，筛选各类天气过程的典型降水个例，对过程分析及常规技巧评分与所研发的集合空间降水检验方法进行对比分析发现，常规技巧评分在降水范围较广、强度较强时具有一定的评估能力，但当强降水分布零散、点降水占主导时，其自身的评估劣势将明显显示出来，即其很难在点对点的检验中完美匹配预报与观测，从而由于严重的“双重惩罚”问题影响评估结论的可靠性及辨识度，而集合降水空间检验方法能够有效弥补这一不足，显著提高评估辨识度。

关键词： 城市轨道交通   协同优化   列车群组   时刻表   车底接续  

摘要： 随着城市轨道交通网络的不断扩展和客流量的持续上升，列车运力和运量不匹配、运营成本过高等问题愈发突出。为提高列车运行效率，降低运营成本，考虑群组列车可灵活编组变换的特征，提出基于高维网络的列车群组运行图与车底接续协同优化建模方法。具体地，基于多车场、多交路的双向地铁线路，将动态的客流需求、群组列车的编组类型和运行时空轨迹构建为高维网络模型。在高维网络基础上，构建了以提升乘客服务水平和降低运营成本为多目标的一体化混合整数规划模型，其中，以各车场备车数、网络路径选择、客流分配等为决策变量，设计了列车运行和客流分配等约束，以及与列车群组相关的车场容量约束、车底平衡约束和车流-客流耦合约束。为便于求解，引入目标权重系数将模型转化为混合整数线性规划模型，并用商业求解软件CPLEX进行求解。最后，为验证优化方法的有效性，以北京地铁15号线的实际运营数据为背景，设计了一系列数值实验进行实例分析。结果显示，与目前实际运行方案相比，考虑灵活编组变换群组列车运行模式的车辆购置成本、运行成本和乘客总等待时间分别降低了7.8%、17.1%和13.5%。上述结果说明考虑灵活编组变换的群组列车时刻表和车底接续协同优化能够有效降低运营成本，提升服务水平。

关键词： 方面级情感分析   外部知识增强   图注意力网络   情感词典   依赖树  

摘要： 方面级情感分析，作为一种细粒度的情感分析任务，旨在识别文本中特定方面的情感倾向。然而，传统的分析方法常受限于文本内部信息，忽视了外部知识及上下文与方面词间的关系。此外，图注意力网络模型在结合外部知识时往往会忽略情感方面的知识表达。针对这些问题，提出一种基于外部知识增强图注意力网络的方面级情感分析模型(External Knowledge Enhanced Graph Attention Network，EK-GAT)。具体来说，该网络利用外部情感词典为依赖树的每个单词分配情感分数，从而构建具有丰富情感表示的增强图。此外，为了进一步优化这些情感信息的使用，设计一种图注意力网络策略(SignGAT)，这使得模型处理图数据时能够准确地捕捉节点间的情感表示。实验结果显示，在四个公开数据集上，EK-GAT模型的准确率比最优基线模型分别提高了1.08%、2.40%、0.81%和2.50%。