南极冰下望远镜

科学家们竟然要在南极选一块冰给望远镜做房子!什么?还有我没听说过的望远镜!听说过冷冻人体可以推迟疾病治疗的,没听说过还有冷冻望远镜的呀!而且这个望远镜可真不小,占冰几千平方千米;而且,这个望远镜可真不同,非要潜到2000多米的南极冰层下;而且……9月的阳光依然火热而毒辣,南极倒是个不错的避暑之地。来个凌波微步,我要到南极亲眼看看那个望远镜怪胎在出什么怪招!     

追踪深海望远镜

爱隐居的望远镜"冰立方"微中子望远镜被冻在2000多米深的南极冰层下,而KM3微中子望远镜建在300多米深的地中海里。位于日本的微中子望远镜就藏在地底1000米深的神冈矿山下。加拿大安大略省的微中子望远镜被深埋在地底2000多米的人造水缸中。在充满阳光和沙滩的夏威夷,却也有微中子望远镜隐居在天然的山谷中。……望远镜贵在能望远,可这藏起来的望远镜要怎么望?隐士自有妙计。深藏不露,为的就是捉拿那些隐形的微中子杀手。     

MIMO MRT-MRC系统最新研究进展

多径衰落和共道干扰是影响无线通信质量的两个主要因素,多输入多输出最大比传输-最大比合并( MIMO MRT-MRC)系统由于能够最大化接收机输出端的信噪比(SNR)而得到广泛研究.最近学术界提出了分布式的波束成型技术,该技术能够有效解决无线通信业务配置多天线困难的问题,同时兼具MIMO MRT-MRC系统的优点而成为学...     

基于卷积注意力的情感增强微博立场检测

立场检测任务的目的是通过分析用户对特定话题发表的评论以判断其对该话题是支持还是反对的,该任务的关键是捕捉文本信息与其对应话题的相关特征。针对目前已有的微博立场检测模型存在仅考虑文本特征,而未结合话题特征,以及忽略了情感信息对微博立场检测的影响而导致分类效果差的问题,文章提出基于卷积注意力的情感增强微博立场检测模型。该模型通过卷积注意力对文本信息和其对应的话题信息提取特征,同时捕捉其相关特征,然后通过情感增强中词语级情感增强获得带有情感信息的词向量表示,将其与相关特征点相乘得到针对话题的情感增强句向量,其次通过拼接句子级情感增强特征以丰富最终的语义表示,最后对该语义表示进行分类。该模型在NLPCC-2016数据集中取得了较好的结果,相对于目前最优模型在五个话题上分别提高了7.9%、5.8%、5.3%、1.3%和5.2%。     

基于多粒度的分词消歧和语义增强的情景剧幽默识别

在自然语言理解领域中,幽默计算逐渐成为重要的研究内容。中文的幽默语言表达千变万化,情景喜剧是一种特殊的幽默表达方式,其含有丰富的幽默表达。为了解决中文幽默计算的问题,本文在图注意力网络的基础上提出一种基于分词消歧以及语义增强的幽默识别算法DISA-SE-GAT,并构建了一个基于《爱情公寓》的幽默情景喜剧数据集。在《我爱我家》幽默数据集以及《爱情公寓》幽默数据集上的实验结果显示,本文提出的多粒度消歧和语义增强模型DISA-SE-GAT在对文本幽默表达的识别问题上表现优异。     

基于渐近均匀化方法的波纹结构力学性能等效分析研究

波纹结构广泛地应用于工程实践中,如波纹板与波纹管.由于波纹结构的复杂性,解析方法很难精确表达其基本力学性能参数,同时,数值建模耗时较多,难以提高分析效率.波纹结构呈现典型的周期性,基于渐近均匀化方法可推导得到新格式.其便于在商业有限元软件上二次开发实现快速求解,从而获得波纹结构单胞等效力学性能参数.通过尺寸效应分析获得单胞选取的最佳尺寸;同时,针对某一波纹板建立其等效分析模型,在集中荷载作用下模拟其力学变形,通过与精细数值分析结果对比,发现其误差不到2%.充分验证了该等效方法的可行性,其为工程中波纹结构快速设计提供了一种有效途径.     

汶川地震伤残人员的社会支持状况调查研究——基于社会工作视角

"5.12"汶川特大地震过去了4年多的时间,伤员从医疗紧急救治期转向了全面康复工作。本文致力于研究"5.12"汶川地震伤残人员得到了哪些方面的社会支持,而这些社会支持是否能够满足他们的需要,是否能减轻或解决他们在生活中的压力和困境,是否能帮助他们适应社会环境,他们还需要哪些方面的支持等等,并从社会工作的视角提出相关建议。     

论建筑雕塑艺术中中西文化的差异

雕塑作为人类最古老的艺术形式之一,以其独特的魅力渗透于社会生活的方方面面。雕塑艺术以一种物质形态与意识形态相交融的方式存在着,它以静态的美传达艺术家们的思想情感与审美理想;而两种不同的历史与文化背景,使同一种艺术形态形成了各自独特的艺术风格特征。本文从题材、表现手法、造型手法、材料的运用等不同角度,对这两种艺术风格之间的差异进行分析、归纳和比较,并作以简要评述。     

基于深度文本摘要的开源软件缺陷挖掘研究

软件缺陷（Software Defeat/Bug）对于用户体验影响巨大，针对软件缺陷的快速定位与修复是软件工程领域一项重要研究内容。开源软件构建过程中会产生大量软件相关文本，为结合自然语言处理技术进行软件缺陷定位提供了可能。相关研究主要结合信息抽取工具对软件相关文本进行挖掘，对于文本相关的语义信息考虑较少。文章将预训练语言模型引入软件缺陷报告挖掘研究中以增强软件相关文本的语义理解，在分析开源软件文本特点基础上，提出一种基于预训练自然语言模型的深度文本摘要模型。在Summary DataSet(SDS)、Authorship DataSet(ADS)数据集上进行实验，结果表明本文提出的模型可达到约72%(ADS)准确率，与文本摘要常用基线模型相比有10%以上提升。     

史前生物之死亡陷阱

是平静的水塘,还是死亡陷阱?大地懒陷进去了,剑齿虎陷进去了,就连秃鹫也没能逃过一劫。这里究竟拥有怎样的死亡魔力?