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关键词： 苏科版教材   函数学习   模型观念   优化设计  

摘要： 苏科版初中数学修编教材“函数”部分的修编工作以落实立德树人根本任务为导向,着力优化教材内容结构,明晰函数学习路径,体现系统设计、整体编排、突出关联、凸显思维、显化思想、强化应用等特色与亮点.

关键词： 推荐系统   协同过滤   图神经网络   多视图   对比学习  

摘要： 针对图协同过滤推荐方法存在的单一视图局限性和数据稀疏性问题,提出一种基于多视图多尺度对比学习的图协同过滤(MVMSCL)模型。首先,根据用户-项目交互构建初始交互图,并考虑用户-项目中存在的多种潜在意图,以构建多意图分解视图;其次,利用高阶关系改进邻接矩阵,以构建协同邻居视图;再次,去除不重要的噪声交互,以构建自适应增强的初始交互图和多意图分解视图;最后,引入局部、跨层和全局3种尺度的对比学习范式生成自监督信号,从而提高推荐性能。在Gowalla、Amazon-book和Tmall 3个公共数据集上的实验结果表明,MVMSCL的推荐性能均优于对比模型。与最优基线模型DCCF(Disentangled Contrastive Collaborative Filtering framework)相比,MVMSCL的召回率Recall@20分别提升了5.7%、14.5%和10.0%,归一化折损累计增益NDCG@20分别提升了4.6%、17.9%和11.5%。

关键词： 糖尿病,妊娠   心脏功能试验   超声心动描记术,多普勒,彩色  

摘要： 目的:应用多模态超声心动图对妊娠期糖尿病(GDM)患者心脏功能变化情况进行全面评价。方法:选取2021年9月—2023年12月我院诊断为GDM孕妇30例为GDM组,同时选取30例健康孕妇为对照组。应用常规超声心动图及二维斑点追踪成像检查获取左心室心内膜下心肌纵向峰值应变(Endo-GLS)、左心室中层心肌纵向峰值应变(Mid-GLS)、左心室心外膜下心肌纵向峰值应变(Epi-GLS)、左心室整体纵向峰值应变(Global-GLS)、左心室心内膜下心肌圆周峰值应变(Endo-GCS)、左心室中层心肌圆周峰值应变(Mid-GCS)、左心室心外膜下心肌圆周峰值应变(Epi-GCS)、左心室整体圆周峰值应变(Global-GCS)及组织运动二尖瓣环位移(TMAD)。比较上述两组参数的差异。结果:与对照组相比,GDM组孕妇Epi-GLS、Mid-GLS、Endo-GLS、Global-GLS、Epi-GCS、Mid-GCS、Endo-GCS及TMAD均减低(P<0.05);产后GDM组产妇A、E/A、Epi-GLS、Mid-GLS、Endo-GLS、Global-GLS、Epi-GCS、Mid-GCS、Endo-GCS、Global-GCS、TMAD均减低(P<0.05)。GDM组产前与产后组内比较,心率、E、A、E/e’产后均减低(P<0.05);e’、Epi-GLS、Mid-GLS、Endo-GLS、Global-GLS、Epi-GCS、Mid-GCS、Endo-GCS、Global-GCS及TMAD产后均增高(P<0.05)。结论:本研究表明,妊娠期患有GDM的妇女心脏收缩及舒张功能在产前均有轻度受损。在产后,产前轻度受损的心脏功能在一定程度上得到了恢复。左心室分层应变及TMAD可以早期发现GDM孕妇收缩功能变化。应用多模态超声心动图可以早期全面准确的评价GDM孕妇心脏功能的变化。

关键词： 课赛融合   多模块案例库   三结合   课程思政  

摘要： 新工科背景下,应用型本科高校聚焦制造业数智化转型对人才能力结构的新需求,确立了学生知识、能力、素质培养的课程目标。通过竞赛多模块案例库建设,不断迭代优化教学内容,创新“三结合”教学组织形式,构建以全国大学生先进成图技术与产品信息建模创新大赛、天津市CAD竞赛及大学生创新创业训练计划项目为载体的“工程图学”课程教学体系。同时,将课程教学与思政元素相融合,将专业教学的“两性一度”与思政教学的“思想性”紧密融合在一起,相互映射,从而实现专业知识教学和思政教育的双重育人目标。

关键词： 半监督聚类   岭回归   不相关约束   二值向量   辅助信息   图正则化  

摘要： 岭回归由于简单高效被用于处理各种机器学习任务,并取得令人称赞的结果.然而,当岭回归直接应用于聚类时,易触发平凡解.为解决此问题,提出基于约束图的鲁棒不相关岭回归方法(RURCG).首先,利用广义不相关约束使得岭回归嵌入流形结构,保证其聚类时存在闭式解;然后,为了避免异常数据对聚类的影响,对岭回归的误差项施加二值向量,该向量的元素具有明确的物理意义,若数据正常,则其值为1,否则为0;接着,对岭回归嵌入拉普拉斯构造来获取数据的局部几何结构,使得聚类结构更为充分,其中涉及的图矩阵包含成对约束和标签信息;最后,运用迭代优化策略求解目标函数,通过在8个基准数据集上的仿真实验验证所提出方法的有效性.

关键词： 高含水   分层注水   层段划分   蜣螂优化算法   协同优化  

摘要： 精细分层注水是高含水油藏提高采收率的重要手段,但其层段划分和配注量设计通常脱节,难以最大限度地发挥工艺协同效应。为此,在分层注水最佳层段划分数目未知的条件下,以经济净现值最大化为目标,考虑多种工程地质条件约束,构建了集注水层段划分组合及注采液量调配于一体的精细分层注水优化数学模型,并结合蜣螂优化算法,形成了高含水油藏注水层段划分及注采液量调配协同优化设计方法,实现精细分层注水关键工艺参数的一体化优化设计。以Egg模型为例,在维持注采总液量相同的条件下,对比了单一的各井注采液量优化、单一的分层注水措施参数优化以及两者一体化精细优化等3种方式下的调控效果。对比结果表明,对于层间物性干扰严重的高含水油藏,采用一体化精细优化方式,对分层注水井的层段划分方式、配注量及其他各井的注采液量调配进行协同优化,其效果显著优于单一注采液量优化或分层注水措施参数优化方式;一体化精细优化通过自动划分重组注水层段、智能匹配调整注采液量参数,有效缓解了高含水阶段的层间矛盾,优化水驱流场,实现各油层的均衡驱替,预测生产5a,采收率较优化前提高1.08个百分点。

关键词： GraphRAG   大语言模型   检索增强生成  

摘要： 近年来,通过整合外部知识库来提高大语言模型(LLM)的性能,检索增强生成(RAG)取得了显著的成功。通过引用外部知识库,RAG可以完善LLM输出,从而有效解决幻觉、缺乏领域特定知识和过时信息等问题。然而,数据库中不同实体之间复杂的关系结构带来了挑战。对此,GraphRAG利用实体之间的结构化信息来实现更精确和全面的检索,捕捉关系知识并促进与上下文相关的更准确的生成。本文概述了GraphRAG相关技术和技术原理,研究了GraphRAG的下游任务、应用领域和评估标准,最后探讨了GraphRAG的未来研究方向,对未来的技术发展趋势进行了展望。In recent years, Retrieval-Augmented Generation (RAG) has achieved remarkable success in enhancing the performance of large language models (LLMs) by integrating external knowledge bases. By referencing external knowledge bases, RAG can refine the outputs of LLMs, effectively addressing issues such as hallucinations, lack of domain-specific knowledge, and outdated information. However, the complex relational structures among different entities in the databases pose challenges. In response, GraphRAG utilizes the structured information between entities to achieve more precise and comprehensive retrieval, capturing relational knowledge and facilitating more accurate context-related generation. This paper outlines the related technologies and technical principles of GraphRAG, examines its downstream tasks, application domains, and evaluation criteria, and finally explores future research directions for GraphRAG, offering insights into the future trends of technological development.

关键词： 图神经网络   节点特征   升维   权重分析  

摘要： 现有针对图神经网络节点特征重要性的研究方法主要基于图结构特征,难以针对每个节点特征的重要性进行分析。为解决这一问题,提出一种面向图神经网络的节点特征升维分析方法。首先,在高维空间中对节点特征进行升维表示,并针对高维节点特征数据稀疏的特点构建适配数据结构;然后,扩展定义高维空间图神经网络计算规则并对高维节点特征进行计算;最后,对高维空间中的计算结果分析得出各个节点特征在图神经网络计算结果中的权重。实验中,大权重节点特征对模型准确率影响最大为62.88%,验证了该权重能够有效反应输入节点特征的重要性。

关键词： 初中教育   数学教学   问题导向教学  

摘要： 在初中函数教学实践中,教师积极探索问题导向教学的设计和实施,发挥问题的引导、启发作用,有助于训练学生的数学思维能力,让学生在高效化探究学习中提升综合学习效果,进而培养学生的核心素养。本文重点从初中数学函数教学入手,结合具体教学内容,对问题导向教学策略进行探究,并提出合理化的教学改革建议,以期发挥问题导向教学的优势,夯实数学核心素养的基础。

关键词： 鼻内镜手术   语音特征   语谱图  

摘要： 目的探讨鼻内镜术后患者语音特征的客观变化,并分析手术与声道结构变化的关系。方法前瞻性纳入2023年6~12月行鼻内镜手术患者45例,其中鼻中隔偏曲矫正术和/或鼻息肉切除术和/或鼻甲成形术组(G1组)13例,单纯鼻窦开放术组(G2组)11例,鼻窦开放+鼻中隔偏曲矫正术和/或鼻息肉切除术和/或鼻甲成形术组(G3组)21例。三组均在术前和术后1月完善语谱图检测,分析不同声任务(口化元音、鼻化元音及含鼻元音的词组和短句)下的鼻阻力(Refft值)、声学指标共振峰频率(F1~F4)、带宽(bandwidths,B1~B4)、F1振幅与鼻杂音共振峰振幅的差值(A1-P0)及F1振幅与鼻共振峰振幅的差值(A1-P1)。结果各组术后嗓音声学指标无明显改变,Refft值均显著下降,口化元音共振峰变化不明显,但带宽多显著下降。各组术后A1-P1均存在上升趋势,A1-P0均存在下降趋势。其中,G1组A1-P1在发/ma/、/na/、/mi/、/ni/时较术前明显上升;A1-P0在发/ma/、/na/时较术前明显下降;G2组A1-P0在发/ma/、/na/时较术前明显下降;G3组A1-P1在发/mi/、/ni/时较术前明显上升;A1-P0在发/ma/、/na/时较术前明显下降。结论鼻内镜手术会对患者语音产生可测量的影响。语谱图可用于鼻内镜术后发音特征的评估,其中A1-P1对于高元音/i/、A1-P0对于非高元音/a/是更好的测量指标。