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关键词： 洪灾损失   Spearman相关系数   随机森林法   共享社会经济路径(SSPs)   洪灾损失率函数   大清河流域  

摘要： 为识别大清河易受洪水影响的区域并进行风险等级划分，采用Spearman相关系数及随机森林法，探讨大清河洪灾损失率与影响因素的相关性及重要度，并基于重要度最高的指标构建考虑降水因素、防洪减灾能力、社会经济发展和自然资源4个因素的洪灾损失率函数，估算了2030—2050年5种共享社会经济路径（Shared Socioeconomic Pathways，SSPs）下洪涝灾害损失。结果表明：各省市的洪灾损失率与降水因素总体呈正相关关系，而与防洪减灾能力、社会经济发展、自然资源呈负相关关系；多元回归函数有效拟合了洪灾损失率变化规律，其决定系数R2≥0.89，均方根误差RMSE≤0.047 3；在1996、2012年降雨情景下，未来洪灾经济损失将大幅增加，且最高分别增长392%～452%，但受灾人口人数减少，且最低分别减少22%～35%。

关键词： 药物—靶标相互作用   3D图嵌入   符号图   图神经网络   监督分类   平衡理论  

摘要： 在生物医学领域中，药物与靶标之间存在着多种作用关系，这些关系可以借助图的结构特点进行划分，并利用图神经网络模型进行学习与预测。药物—靶标网络由众多节点构成，且节点的特征是多模态的。目前，药物—靶标相互作用预测模型大多通过自身的异构网络并结合单一特征信息进行学习并预测。然而，仅考虑其异构的特点，未对具有相似结构特点的同构图进行学习，可能会限制模型准确学习和提取相关结构的能力。此外，单一特征信息对节点的结构细节揭示亦不够全面。为解决以上问题，提出一种预测模型——3D-SHGNN。该模型利用监督分类进行链接符号预测，将链接作为样本，基于平衡理论融合药物与靶标节点的特征作为链接的最终特征，将链接符号作为样本标签，引入逻辑回归模型来训练样本，从而预测未知链接的符号属性。选取两种不同类型的符号药物—靶标数据集进行实验，结果表明，3D-SHGNN模型在两种数据集上的AUC、AUPR、F1值等指标均表现较好，尤其是AUC分别达到94.3%与88.6%，验证了其优越性。

关键词： 对偶超图   超图聚类   动态主题建模   主题挖掘   演化路径  

摘要： [目的/意义]挖掘图情领域研究主题，并细粒化剖析演化路径，对于洞悉学科发展态势，揭示知识体系演进脉络和引领学科创新发展具有重要理论价值与现实意义。[方法/过程]以2019—2024年图情领域CSSCI来源期刊文献数据为研究对象，在采用超图谱聚类和TF-IDF对文献组别及研究方向进行初步挖掘基础上，利用动态主题模型细粒化剖析不同组别文献研究主题及演化路径，进而揭示各研究主题发展趋势和演进特征。[结果/结论]图情领域文献研究方向呈现广泛性和多元性特征，可聚类划分为在线社交与健康信息行为、国家情报与战略竞争、开放科学与数据政策治理等九个方向。通过动态主题建模，提炼出40个研究主题，舆情传播演化、国家应急情报与战略决策、学术影响力评价、社交媒体与隐私感知、技术识别分析等主题的关注度较高，且不同研究方向的主题间存在内在联系与交叉点。从主题演化角度看，热点主题紧密关联社会发展、技术进步和政策导向，时代性特征突出。融合超图聚类和动态主题建模的研究主题挖掘与演化分析模型，不仅能够有效捕捉知识网络中复杂的高阶语义结构，还能实现对各研究主题的细粒化剖析。[局限]仅采用超图谱聚类对文献组别进行区分，且动态主题建模在捕捉主题长短期演化特征方面存在不足，可在后续研究中进一步探究。

关键词： 线性生产函数   欧拉定理   CES生产函数   再生产   两大部类  

摘要： 本文指出,《资本论》中蕴含着丰富的线性生产函数思想。本文的主要目的就是尝试把生产函数理论与再生产理论有机地联系起来。虽然对马克思线性生产函数的一些指数化尝试尚未尽如人意,但是关于生产函数的研究进展显示:线性生产函数和指数型生产函数都属于CES型生产函数的特例,从而两者在这一意义下可以统一起来,这样就为以马克思生产函数来构筑CGE模型提供了可能性。当生产函数进化到更加具有一般性的VES型,马克思生产函数与其他相关生产函数之间所存在的内在联系也开始变得更加清晰,由此在数学形式上把马克思生产函数转化为VES型生产函数格式也成为了可能。而基于两种资本(不变资本和可变资本)构筑的马克思生产函数不需要借助于在统计上无法实现的实物量体系,在应用上具有先天优势,并具有多元方程组特征,适用于反映多个部门的产业结构。更重要的是,马克思在把多个部门抽象为两大部类的基础之上所构筑的再生产模型是马克思生产函数的实用模式之一,是产业结构分析的有效工具。本文在理论上奠定了以马克思生产函数思想充实政治经济学应用体系的必要基础,并在方法论上提示了怎样将之用于政策分析的线索,显示出充分的可行性。总之,生产函数问题是随着数学与经济学相融合的进展在政治经济学研究中所触发的一个新认识,处于对马克思主义经济学的继承与发展的结合点上,正在逐步形成一个前景广阔的新研究领域。

关键词： Smarandache可乘函数   Abel恒等式   除数函数   渐近公式  

摘要： 著名数论专家***教授在《Only Problems, Not Solutions》一书中提出Smarandache函数之后，就有很多关于Smarandache函数的研究。本文利用除数函数的定义、Smarandache函数的性质、Smarandache可乘函数的性质以及Abel恒等式等初等方法与解析方法，研究了Smarandache函数与最大素因子函数之差的加权均值分布，以及Smarandache可乘函数与最大素因子函数之差的加权均值分布，得出两个加权均值分布的渐近公式。

关键词： 电子探针   胶硫钼矿   指示意义   斐济瓦图科拉  

摘要： 瓦图科拉金矿为典型的浅成低温热液型金多金属矿床，矿石类型复杂，钼与金密切伴生，呈黑色胶体状发育。系统采集了瓦图科拉金矿床的钻孔及地表样品，通过岩矿鉴定、电子探针测试及电镜扫描等手段，分析其矿石特征、矿物形态及钼矿物的赋存状态，首次明确该地区与金密切伴生的钼为胶硫钼矿，并结合矿床类型推测了该钼矿种的行成过程。该矿种的厘定为瓦图科拉金矿后续进一步提升综合利用价值提供充足依据。对该地区金矿成因分析具有指示意义，为矿床深部勘查提供科学依据，对矿产勘查工作的规划具有重要的指导意义。

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关键词： 图卷积网络   下肢不等长   步态分类   长短时记忆网络   Azure Kinect  

摘要： 针对现有检测非临床环境下肢不等长（LLD）动态变化方法不能充分挖掘LLD步态时空特征的问题，提出一种图时空学习模型检测LLD动态变化的新方法，该方法将检测LLD动态变化考虑为步态图模式分类问题，构建空间图卷积和长短时记忆网络相融合的时空步态图分类模型，充分利用优异的时空图拓扑学习性能，挖掘隐藏于LLD步态模式的显著差异性特征，有效提升步态分类模型泛化性，准确检测LLD动态变化。使用Azure Kinect采集26名健康受试者模拟不同程度LLD的骨架数据，构建LLD步态模式用于评价所提方法有效性。实验结果表明，所构模型可有效挖掘隐藏于LLD步态图模式的显著差异性特征，分类准确率达到99.62%，分类泛化性能相较于卷积神经网络结合长短时记忆网络的模型提升了5.8个百分点，为准确检测户外LLD动态变化提供一个新的技术解决方案。

关键词： 新课标   小学数学   思维导图   数学思维   教学实践  

摘要： 在新课标背景下,小学数学教学正逐步向注重学生核心素养和能力培养的方向发展。思维导图作为一种可视化的教学工具,不仅能够直观呈现数学知识结构,还能有效提升学生的逻辑思维和创造性思维能力。文章从思维导图在小学数学教学中的应用价值出发,结合实际教学案例,探讨其在课堂教学、学生能力培养以及教学评价中的具体实践方法,以期为教师创新教学提供参考。

关键词： 知识感知推荐系统   去偏推荐   公平表征学习   对抗学习  

摘要： 当前知识感知推荐系统在融合知识图谱时缺少公平性保障机制，导致模型隐式学习到知识关系中的潜在偏见，从而引发推荐公平性问题.现有去偏方法通过敏感属性特征学习来去除敏感属性信息，但仍面临两方面的问题：一是未能充分捕捉多敏感属性间的潜在关系；二是缺乏对属性间因果效应的建模.为此，本文提出了一种基于改进敏感图的知识感知推荐公平表征学习方法 .一方面，本文以多阶邻接矩阵的形式构建和更新敏感图节点表示；另一方面，本文引入因果注意力机制捕获敏感属性节点间的因果传导效应，最终结合对抗学习去除敏感属性信息，在不影响知识感知推荐模型主要流程的前提下实现公平表征学习.本文在推荐领域基准数据集MovieLens-1M和Last. FM上进行了大量的实验，结果表明：本文方法能够有效提升基础模型的公平性表现，同时能更好地平衡推荐性能和公平性表现.