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关键词： 知识图谱   多任务   推荐算法   预训练模型   图卷积神经网络  

摘要： 图卷积神经网络在消息聚合和传播方面的先进能力,极大地提升了基于知识图谱的推荐系统的准确性。尽管如此,目前许多知识图谱卷积方法并未深入挖掘用户兴趣,也未能对卷积后的实体特征进行有效的三元组建模。针对这些局限性,文章提出一种基于特征增强的图卷积多任务推荐模型。该模型首先利用BERT预训练模型对实体的初始表示进行建模,随后通过嵌入注意力机制的图卷积神经网络对节点特征进行传播与更新。进一步地,引入三元组关系建模策略对更新后的实体向量进行表示学习。在预测阶段,利用DNN网络融合用户和实体两个特征向量,以实现更精准的推荐。为了验证模型的有效性,笔者在推荐领域的常用公共数据集上进行了广泛的实验。实验结果表明,与KGCN模型相比,在Movielens-20M数据集上,模型在AUC和F1上分别实现了1.5%和1.3%的提升;在Book-Crossing数据集上,AUC和F1值分别提升了1.8%和1.0%.在自建数据集上,模型的AUC和F1值,分别提升了4.8%和3.6%.这些显著的性能提升证明了我们的模型在推荐系统领域的卓越性能和应用潜力。

关键词： 初中数学   函数   解题策略  

摘要： 本文探讨初中函数新定义问题的解决策略,首先应仔细研读题目中的新定义,抓住关键信息.接着联系已学知识,将陌生问题转化为已知问题,通过若干典型例题阐述这一策略在解决新定义问题中的应用.

关键词： SRT立方根算法   高基数   商位选择表   硬件算法  

摘要： SRT立方根算法在多媒体、计算机图形学等领域发挥着重要作用。虽然现有算法可通过增加基数以加快计算速度,但仍存在初始化处理缺乏、商位选择表设计复杂及实现困难的问题。研究设计并实现基数为4的SRT立方根算法。首先,提出一种高基数SRT立方根初始化算法,保证后续迭代计算的可执行性;设计基数为4的SRT立方根算法的商位选择表,为商位选择提供必要条件;优化即时转换算法,能够避免转换过程中出现多次进位的情况。其次,基于PyRTL工具改进并实现了上述基数为4的SRT立方根算法,有效缓解了高基数SRT立方根算法困难的问题。最后,与现有基数为2的SRT立方根算法进行对比,以证明该算法的有效性和优越性。

关键词： 分子图   SDD指标   极值图  

摘要： 研究了给定边数和悬挂点数的n阶分子图和给定直径n阶分子树的SDD指标的上界,并刻画了相应的极值图。首先根据分子图的顶点、边以及顶点的度之间的关系,构建线性方程组,然后通过解线性方程组得到图G的SDD指标的一个表达式,最终确定了给定边数和悬挂点数的n阶分子图和给定直径的n阶分子树的SDD指标的上界及其达到上界的极值图。

关键词： 虚谷   绘画技巧   观察力   古画   赤蛇   自然而然  

摘要： 2025年是乙已年,也就是蛇年。在这样的年份里,蛇作为生肖主角,自然而然地引发了人们的特别关注。而在古画艺术的长河中,关于蛇的古画也是不计其数。虚谷:《枯枝赤蛇图》。虚谷是清代著名的画家,他的《枯枝赤蛇图》堪称经典。《枯枝赤蛇图》是虚谷晚年时期的作品,以其敏锐的观察力和高超的绘画技巧,捕捉了赤蛇盘绕在枯枝草丛中的瞬间,为观者呈现了一幅生动而富有意境的画面。

关键词： 故障检测   注意力网络   区间预测   智能家电   空调   传感器  

摘要： 尽管目前机器学习和人工智能技术已经应用到智能家电的故障检测当中,但仍面临传感器之间数据耦合、数据动态变化以及故障数据难以获取等方面的挑战。针对上述问题,提出了一种基于双图注意力网络和区间预测的智能家电故障检测方法。通过同时建模传感器之间的关系以及数据在时间序列上的动态规律,不需要故障数据训练网络,就可以通过无监督学习的方式进行故障检测。在真实家用空调运行数据集上,该方法对正常数据和故障数据分类的准确率可达92.3%,并且在噪声干扰下仍具有较高的准确性,为智能家电故障检测提供了一种有效、准确的方法,对于推动智能家电技术的发展具有重要意义。

关键词： 鲁本斯   圣母升天图   二元性   巴洛克绘画  

摘要： 潘诺夫斯基认为,巴洛克艺术中暗含着文艺复兴时期的二元性——古典主义和反古典的自然主义倾向。两种相互对立的元素在手法主义时期被放大成强烈的精神与情感表达,这同时也意味着和谐融洽的状态(文艺复兴时期)被打破。而早期的巴洛克艺术正是对于手法主义的纠正,作为“巴洛克绘画之王”的佛兰德斯画家鲁本斯也清楚地意识到了这种潜在的二元性。文章以鲁本斯的《圣母升天图》为研究主体,从形式呈现到图像意义的探寻角度,阐释鲁本斯如何将这种对立力量转化为自由愉悦的主观感受,以获得盛期文艺复兴艺术家的完美状态。

关键词： 阿尔金断裂   欧亚板块   地壳变形   左旋走滑   走滑断裂系统   阿尔金山脉   青藏高原  

摘要： 新生代印度—欧亚板块持续碰撞导致了青藏高原的隆升及陆内大型边界断裂的形成(Yin and Harrison,2000).阿尔金断裂系是地球上规模最大的走滑断裂系统之一(Molnar and Dayem,2010),长1600 km,由NEE走向的阿尔金左旋断裂和北侧的北阿尔金断裂以及两断裂之间夹持的菱形阿尔金山脉组成(Cowgill et al.,2003).作为青藏高原北缘主控边界,阿尔金断裂系统在印度—欧亚板块碰撞过程中对高原地壳变形起到了重要的调节作用.一种观点认为阿尔金断裂表现为左旋走滑运动,而北阿尔金断裂表现为逆性质为主,左旋走滑量有限,小于30 km(Yue and Liou,1999;Yue et al.,2004).另一种观点认为,阿尔金断裂与北阿尔金断裂均为左旋走滑断裂,且北阿尔金断裂的左旋位移量超过120 km(Cowgill et al.,2000,2003;Yin et al.,2002).近年更有研究认为北阿尔金断裂在中新世中期由左旋走滑转变为逆冲断裂(Gao et al.,2022).

关键词： 富硒土壤   理化性质   酶活性   微生物   恩施渔塘坝   富硒碳质岩矿山  

摘要： 为了研究硒(Se)对土壤性质的影响,以湖北省恩施市渔塘坝富硒土壤为研究对象,分析了不同含硒量土壤的理化性质、土壤酶活性以及微生物数量差异。结果表明,随着土壤含硒量的增加,元素Cr、Ni含量显著增加,表明硒富集与重金属存在明显的伴生关系。富硒土壤中的理化性质和元素含量受到不同程度的影响。高硒土壤降低了荧光素二乙酸酶、β-葡萄糖苷酶、过氧化物酶、脲酶活性,显著提高了硝酸还原酶活性。高硒和中等硒含量土壤中细菌、真菌数量显著高于低硒含量土壤,表现出更高的活性和生长率。相关性分析表明,土壤富硒程度越高,对土壤理化性质的影响越大。可见,土壤硒含量在一定程度上引起了土壤理化性质、土壤酶活以及微生物数量的差异。这些研究结果对环境中硒的评估具有重要的科学和实际意义,为更加合理利用和开发富硒土壤提供了科学依据。

关键词： 人工智能媒介   知识生产   知识主体   算法主义  

摘要： 将人工智能作为一种媒介进行考察,如同考察作为媒介的印刷机,具有重要意义。作为媒介的人工智能带来了另一种知识生产方式,成为人类理性与信仰之外的知识来源。神经网络和奖励函数提供了理解人工智能知识与人类知识关系的切入口。人类通过奖励函数向人工智能神经网络传递知识目标,而人类知识目标中还包括一系列价值内涵,使人工智能真正理解人类价值目标的过程中存在黑箱问题。在知识论层面,人工智能黑箱带来的是人类知识主体的消解,难以用语言解释的人工智能知识生产过程以“抚触”的形式参与人类生活。人类生活的全部都可以被数据化,被算法系统计算,主客体二元关系以均质化的方式被消解,取而代之的是模式生成。人类的经验材料和认识形式开始不可避免地以算法作为中介,算法主义作为一种新的知识方法出现。人工智能拓展了知识来源,为人类展现了一幅新的知识图景,人工智能知识的未来也就是人类知识的未来。