线性区域数量与PLNN表达能力的相关性

使用分段线性激活函数的神经网络(PLNN)在机器学习中得到广泛应用.本文给出了一种PLNN模型表达能力的度量值——线性区域数量，并给出了线性区域的数学表示.分析了线性区域之间的关系并计算合并后的线性区域数量，同时给出一种基于Z曲线的线性区域数量的计算方法.针对一个任务实例进行分析，计算不同网络结构的线性区域数量及合并后的线性区域数量，分析了线性区域数量与不同网络结构的准确性的关联.结果表明，线性区域数量能够表现PLNN模型的表达能力，对于选择网络超参数及解释模型边界具有研究意义.     

中国风险投资网络结构特性及其演化

根据1999~2018年中国风险投资事件，构建了5年移动时间窗的联合风险投资网络，从复杂网络角度研究中国风险投资网络结构、特性及其动态演化规律。研究发现：在网络关系属性方面，中国风险投资网络规模在不断增大，机构之间网络能力差异性大，不利于网络的均衡发展；在网络结构层次方面，中国风险投资网络存在局部紧密性，并且，随着规模增大，网络中的最大连通成分占比也相应地增大，且机构多分布在凝聚性低的低 值核区域中，高凝聚区域少，不利于高紧密风险投资网络的构建；在网络特性方面，从两步内可达性看，机构之间进行直接联合投资活动占比小，机构之间多通过具有中介作用的风险投资机构来进行联合投资活动；从全局效率看，中国风险投资网络中机构之间传递信息的能力并没有随着网络规模的增大而减小，相反地保持在一个相对稳定的水平；在面对随机冲击时，网络规模越大，鲁棒性和有效性越强；在面对蓄意冲击时，鲁棒性在减弱，同时存在网络功能失效的危机。本文是对现有文献的补充，同时也给优化中国风险投资网络提出了一些参考意见。     

基于互协方差稀疏重构的MIMO雷达低仰角估计算法

针对低空目标仰角估计时, 多径信号间的混叠严重影响雷达的测角性能的问题, 基于压缩感知理论的波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法与多输入多输出(multi-input and multi-output, MIMO)雷达体制结合起来共同进行低空目标DOA估计的研究, 提出了一种基于互协方差矩阵稀疏重构的MIMO雷达低空目标DOA估计算法。首先, 对MIMO雷达多径接收信号广义匹配滤波后的虚拟矩阵向量化处理, 并针对向量化后虚拟孔径扩展带来运算量大的缺点, 通过降维处理来减少运算量; 然后利用多快拍数互协方差矩阵中的噪声独立不相关的优点, 降低噪声影响, 提高算法估计性能; 最后转化为凸优化问题进行稀疏恢复。仿真结果表明算法在直达信号与多径反射信号相互削弱的情况下, 仍能有效估计低空目标的仰角, 较L1-SVD和L1-SRACV算法对低空目标具有更好的仰角估计性能。     

String theory,Einstein, and the identity of physics: Theory assessment in absence of the empirical

String theorists are certain that they are practicing physicists. Yet, some of their recent critics deny this. This paper argues that this conflict is really about who holds authority in making rational judgment in theoretical physics. At bottom, the conflict centers on the question: who is a proper physicist? To illustrate and understand the differing opinions about proper practice and identity, we discuss different appreciations of epistemic virtues and explanation among string theorists and their critics, and how these have been sourced in accounts of Einstein's biography. Just as Einstein is claimed by both sides, historiography offers examples of both successful and unsuccessful non-empirical science. History of science also teaches that times of conflict are often times of innovation, in which novel scholarly identities may come into being. At the same time, since the contributions of Thomas Kuhn historians have developed a critical attitude towards formal attempts and methodological recipes for epistemic demarcation and justification of scientific practice. These are now, however, being considered in the debate on non-empirical physics.     

基于概率神经网络的地铁车站易损性分析

基于深度学习方法提出了一种地震响应概率模型，并基于此模型推导了地铁车站结构极限状态超越概率的计算公式，以评价结构的地震易损性。首先采用主成分分析对地震强度指标进行正交化和降维；为了克服传统地震响应概率模型中地震动强度指标与结构地震响应指标服从对数空间线性分布假设的局限性，基于BP神经网络建立趋势模型以预测结构的地震响应；基于概率神经网络建立误差模型以描述基于统计的趋势模型与基于物理机制的数值模型之间的误差，以拓展残差的齐次方差正态分布假设的严格限制。最后，以上海典型2层三跨地铁车站为算例，计算得到其易损性曲线。结果表明，基于深度学习建立的趋势模型较好地模拟了地铁车站结构地震响应随地震强度指标第一主成分的非线性变化特征；建立的误差模型准确地描述了趋势模型预测值的残差随地震强度指标第一主成分的方差非齐次特征。     

基于自然边界元的一类拟线性问题的数值算法

基于自然边界归化原理，利用非重叠型区域分解算法（即Dirichlet-Neumann交替算法）研究了长条形区域拟线性方程问题.在得到椭圆人工边界上的自然积分方程后，构造出相应的交替算法，并根据非线性算子的特性，证明了算法在连续和离散条件下的收敛性.数值实例的结果表明，算法是可行且有效的.     

基于自注意力机制的科技术语自动提取技术研究

科技术语提取是科技术语自动处理的重要环节,对后续的机器翻译、信息检索、QA问答等任务有重要意义。传统的人工科技术语提取方法耗费大量的人力成本。而一种自动提取科技术语方法是将术语提取转化为序列标注问题,通过监督学习方法训练出标注模型,但是面临缺乏大规模科技术语标注语料库的问题。文章引入远程监督的方法来产生大规模训练标注语料。另外又提出基于自注意力机制的Bi-LSTM的模型架构来提高科技术语提取结果。发现新模型在发现新的科技术语的能力上远远优于传统机器学习模型(CRF)。     

数控机床故障分析与可靠性评价技术的研究

针对传统数控机床可靠性建模时只考虑故障间隔时间而忽略故障性质的现象，提出兼顾机械故障和电气故障的混合威布尔分布模型，进而提高模型准确度.利用最大似然法来确定混合威布尔分布模型参数，用皮尔逊相关系数来确定数控机床各故障时间之间的关系.并通过K-S方法对模型进行检验， 最后确定其符合混合威布尔分布，并运用可靠性评定方法得出数控机床的平均无故障时间.     

Ordinary language philosophy,explanation, and the historical turn in philosophy of science

Taking a cue from remarks Thomas Kuhn makes in 1990 about the historical turn in philosophy of science, I examine the history of history and philosophy of science within parts of the British philosophical context in the 1950s and early 1960s. During this time, ordinary language philosophy's influence was at its peak. I argue that the ordinary language philosophers' methodological recommendation to analyze actual linguistic practice influences several prominent criticisms of the deductive-nomological model of scientific explanation and that these criticisms relate to the historical turn in philosophy of science. To show these connections, I primarily examine the work of Stephen Toulmin, who taught at Oxford from 1949 to 1954, and Michael Scriven, who completed a dissertation on explanation under Gilbert Ryle and R.B. Braithwaite in 1956. I also consider Mary Hesse's appeal to an ordinary language-influenced account of meaning in her account of the role of models and analogies in scientific reasoning, and W.H. Watson's Wittgensteinian philosophy of science, an early influence on Toulmin. I think there are two upshots to my historical sketch. First, it fills out details of the move away from logical positivism to more historical- and practice-focused philosophies of science. Second, questions about linguistic meaning and the proper targets and aims of philosophical analysis are part and parcel of the historical turn, as well as its reception. Looking at the philosophical background during which so-called linguistic philosophers also had a hand in bringing these questions to prominence helps us understand why.     

人工智能:统治人类还是服务人类?——基于历史唯物主义的思考

人工智能引起了社会各界的高度关注,并正在广泛而深刻地影响着社会生活。人们在享受人工智能带来的好处和便利的同时,也对人工智能的风险产生了巨大的担忧。人工智能究竟会统治人类还是服务人类?历史唯物主义为这个问题提供了一个独特的思考视角。从历史唯物主义的视角看,人工智能的本质是人的本质力量的对象化,是人类实践活动的成果。人工智能的活动与人的活动有本质的区别,它不会实践,因而人工智能不是人,更不会全面超越人类和统治人类。人工智能的益处和风险均来自于其应用,而其应用又从根本上取决于其所处的社会生产方式。故人工智能究竟是全面服务人类还是给人类带来风险,从根本上取决于生产方式。