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关键词： 等变图神经网络   三维图数据   E(3)等变群   排列等变   点云分类   三维模型分类  

摘要： 作为三维图数据的重要特征,等变性近年来一直受到研究者们的密切关注.研究者们通过设计针对不同等变性的量子门集来构建等变量子图神经网络,显著提升了图学习模型的性能.然而,三维图数据包含多种等变性,如旋转等变性、平移等变性、反射等变性和排列等变性等,使研究者们难以构建满足所有等变性的量子等变图神经网络.为了解决上述问题,本文设计了一种三维图节点相对坐标计算方法,并提出了一种新型的量子群等变图神经网络.在该网络中,我们构建了一个群等变编码模块以编码相对坐标,并用一个排列等变卷积模块来学习编码的几何信息,最后采用一个纠缠模块来聚合全局特征. ModelNet40数据集和ShapeNet数据集上的分类实验表明,所提模型表现优于QGCNN, sQCNN-3D和PI-QSVM,同时在训练参数更少的情况下,准确度接近Q3DGL.

关键词： 采空区场地   地表沉降   双曲正切时间函数   误差平方和倒数法变权组合模型  

摘要： 目的 针对现有采空区地表沉降动态预测方法中存在单项时间函数模型预测效果不佳、可靠性不足和变权组合模型确定权重难度大等问题，方法 引入双曲正切函数(Tanh)，并对该函数进行优化，提出一种适用于采空区地表沉降预测的双参数Tanh时间函数，分析参数变化对Tanh时间函数曲线形态的影响规律，给出Tanh时间函数参数的辨识方法；建立采空区地表沉降预测方差倒数法等权组合模型和误差平方和倒数法变权组合模型，并应用于钱家营矿1176东工作面采空区地表实例中。结果 结果表明，对于23号点，Tanh时间函数模型的均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)分别为35.03,28.192,0.102，均小于常用的MMF时间函数模型的对应指标，此外，2种组合模型的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)均小于其组合中的单项时间函数模型，其中，误差平方和倒数法变权组合模型的RMSE,MAE,MAPE在4种模型中均最小。结论 本文提出的Tanh时间函数模型能够实现采空区地表沉降的有效动态预测。利用误差平方和倒数法变权组合模型计算可变权重简单、快捷，而且相对于方差倒数法等权组合模型表现出较优的预测准确性和稳定性，在地表复杂变化区间的沉降预测值与实测值仍大致相同，说明应用误差平方和倒数法变权组合模型进行采空区地表沉降动态预测更具优势。

关键词： 动态图嵌入   Transformer自编码器   网络异常检测   恶意行为   长短期时间依赖  

摘要： 网络异常检测的目的在于及时识别并响应网络中的恶意活动和潜在威胁。大多数基于图嵌入的异常检测方法主要用于静态图上，这忽略了细粒度的时间信息，无法捕获动态网络行为的连续性，从而降低了网络异常检测的性能。为了提高动态网络异常检测的效率和准确性，提出了一个融合动态图嵌入和Transformer自编码器的网络异常检测框架DGATE-NAD。该方法利用时间游走的图嵌入技术捕获网络拓扑结构和细粒度的时间信息，结合了对比损失的Transformer自编码器来优化节点嵌入表示并捕获长期依赖和全局信息，增强了模型对动态网络的感知能力，能更好地捕捉动态网络中事件随时间的变化，识别网络中的恶意行为。在公开的网络安全领域数据集上进行了大量实验，结果表明，该方法在LANL数据集上的真阳率（TPR）为94.3%、假阳率（FP??R）为5.7%、ROC曲线下面积（AUC）为98.3%。在OpTC数据集上的真阳率（TPR）为99.9%、假阳率（FPR）为0.01%、ROC曲线下面积（AUC）为99.9%。异常检测结果优于多个先进的基准方法，说明该方法可以有效地学习动态网络中的拓扑和长短期时间依赖，从而识别网络中的异常行为。

摘要： 步骤一 画两只朝向相异的蓝喜鹊,一只受周边环境影响做惊喜状,一只做缩颈沉思状,使两者形成心理上的强烈对比.画的时候要注意它们的动态描绘,细心刻画眼睛、喙、羽毛,墨色要有浓淡变化;调赭色由重渐淡画出腹部和腿;重墨画爪子,注意两个爪子的透视变化,并预留抓握树干的空间.

关键词： 思维导图   小学语文   阅读教学  

摘要： 思维导图是一种科学有效的教学形式,对提高学生语文阅读能力具有重要作用.教师应当积极、主动地将思维导图应用在阅读教学课堂,以思维导图重要性作为根本,根据学生个性年龄与身心发展规律,创设出针对性教学方法,从而推进语文阅读教学质量提升.基于此,本文阐述了思维导图在小学语文阅读教学中的应用价值和基本原则,提出思维导图在小学语文阅读教学中的有效运用策略,希望能够为一线教学提供借鉴.

关键词： 前列腺癌   影像组学   列线图   瘤周   表观扩散系数  

摘要： 目的 探讨基于瘤内瘤周表观扩散系数(ADC)图的影像组学列线图对前列腺癌的术前诊断价值.方法 回顾性收集503例明确病理结果的前列腺病变患者的MRI图像,在ADC图中勾画感兴趣区(ROI)并向外扩展1～5 mm形成瘤周区域,分别提取瘤内和瘤周的影像组学特征并建立影像组学模型,结合临床模型构建联合模型并绘制列线图,评价各模型及列线图的效能.结果 联合模型在瘤周3 mm处测试集的曲线下面积(AUC)达到最大(AUC=0.823);基于联合模型绘制的列线图在决策曲线分析(DCA)和校准曲线上均表现出良好的预测性能和临床实用性.结论 基于瘤内瘤周ADC图的影像组学列线图在瘤周3 mm处对前列腺癌术前良恶性的鉴别诊断价值最大.

摘要： 跨学科教学是以学科学习为立足点,针对具体问题,运用两个或两个以上学科知识或学科方法展开教学的一种方式[1].当前,在倡导"课程整合"的理念下,"跨学科"这一概念出现在教育视野中.

关键词： 《富春山居图》   黄公望   诗韵越剧  

摘要： 新编诗韵越剧《富春长歌》在人文内涵、人物形象、舞台呈现、唱腔和音乐、灯光、舞蹈等方面进行了全方位的艺术实践和探索.发挥越剧的抒情性、歌舞性、写意性特点,将舞台场面的整体基调呈现得浪漫唯美、诗意空灵,与富春山水元素虚实相生、动静相合地贯穿全剧,力求实现"剧中有画、画中有诗、诗中有韵"的舞台审美品格.

关键词： 点云处理   实例分割   图感知   零样本分割   2D-to-3D  

摘要： 零样本3D实例分割在无需预定义类别的情况下分割3D场景中的实例对象，近年来受到广泛关注.然而，有限的3D点云标注数据限制了该领域的发展.为了避免数据匮乏带来的影响，一些方法尝试借助2D视觉模型辅助3D实例分割，但受限于场景的重建质量或局限于相邻帧的局部信息，导致分割精度不足.为了提高分割质量，本文提出了一种基于全局图感知的3D实例分割算法，不依赖于场景重建质量，同时整合所有帧提供的全局决策信息.算法利用全局图结构来捕捉并理解点之间的关系，并基于不同的掩码集的特性应用多种图聚类技术，在保留场景细节的同时提取出高质量3D实例.实验结果表明，本文方法在Scannet200基准数据集上的零样本3D实例分割任务中实现了优异的性能.

关键词： Turán型问题   度幂   Erd?s-Gallai定理   度序列  

摘要： 拟在极值图论这一重要的研究分支上研究不含2Kp+1图的度幂的Turán型问题。基于2个不含2Kp+1的图的度序列，得到关于2Kp+1的度幂极图的一些度序列性质，并在此基础上对度幂极图的度进行分类讨论，借助相关引理与Erd?s-Gallai定理，证明了当2p+2≤n≤2p+4时不含2Kp+1图的度的q次幂之和极值，其中n是图的顶点个数，p≥2,q≥2。