基于深度学习的中医古文献临床经验抽取

中医古文献蕴藏着丰富的临床经验，是古代中医在行医过程中对临床诊疗的经验性总结，体现了中医学形成和发展的理论框架和思想基础.然而这些宝贵的临床经验不仅量大，而且分散在不同的文献中，使得中医从业者手工很难快速全面地获取它们，文献检索工具也只能提供文档级别的信息筛选，无法为这种细粒度的信息获取提供支持.此外，古汉语相对于现代汉语的不同特点也限制了主流文本分析工具的使用效果.为此本文提出面向临床经验获取的中医古文献信息抽取任务，用于识别古文献中描述临床经验的文本片段，手工标注了样本数据用于这种抽取模型的训练和测试，并设计了基于深度学习的序列标注器用于完成该任务.考虑到标注数据量小可能带来的过度拟合问题，本文引入对抗训练和虚拟对抗训练来增强模型的泛化能力.一系列充分的实验验证了模型的有效性，表明利用信息抽取技术从古文献获取中医临床经验具有可行性，为这一新的信息抽取任务提供了有希望的研究基线和可复用的标注数据集.     

人才吸引力因素与政策工具契合关系研究以河北省为例

人才是第一资源,人才引进培养是经济社会发展的一个关键,近年来我国各地纷纷出台吸引人才的重磅政策.为探求人才政策工具对人才的吸引力情况,在构建人才吸引力因素理论模型基础上,通过对178位人才问卷调查获得人才吸引力关键因素,对河北省163份人才政策文本进行数据挖掘,分析政策工具与人才吸引力因素的契合关系.研究得出创新氛围、人才培训培养、人才激励评价、创新创业支持、人才服务和薪资待遇等方面契合度高,政策效果较佳;工作场所仪器设备条件、配偶子女安置和住房补贴的契合关系为政策不足,应加大政策制定;人才载体和医疗社会保障的契合关系为政策冗余,需加强政策实施.     

非同分布φ混合序列加权和的强极限收敛性

利用φ混合序列矩不等式和截尾的处理方法,研究非同分布φ混合序列加权和强极限收敛性质的问题,得到了若干新结果,推广并改进了独立同分布情形下的相应结果.     

网络博弈合作剩余收益分配的协商方法

参与者在进行网络博弈时有机会与其相邻参与者签署协议进行合作,此时参与者之间的博弈关系构成了一个网络结构,并可以使用无向图来表示.参与者之间依据网络结构选择合作对象进行合作,进而产生剩余收益,而剩余收益通过协商的方式在两个参与者之间进行分配.本文依据协商理论与匹配理论,研究网络博弈环境下参与者之间如何签署协议进行合作,进而分配合作产生的剩余收益的问题,称为网络协商博弈,并给出基本的可行解的形式.通过限制参与者可以签署协议的数量,本文对网络协商博弈进行分类,使用协商与匹配方法研究每一类网络协商博弈的合理解的具体形式并设计求解方法.本文的结果表明:参与者之间的合作以及合作收益的分配不仅与网络博弈自身有关,而且与参与者能够签署的合作协议数量有关.研究拓展了协商方法在网络协商问题中的应用,为多边合作对象的选择以及合作剩余收益的分配提供了参考.     

斜入射时Salisbury屏电磁参数匹配规律研究

利用电磁波传输理论,研究并推导出了电磁波斜入射时Salisbury屏后向反射率公式,使用三维网格法讨论了各个电磁参数、隔离层厚度、入射波频率等同后向反射率之间的关系.研究结果表明:在2～18GHz范围内,角度后向反射率有很大;在f=16GHz时,μ_(r1)和μ_(r2)取值的增加使得材料的磁损耗和储能能力加强,导致材料有很好的吸收效果;然而ε_(r1)和ε_(r2)取值增加时,由于表面反射效应增强,使得吸波效果下降;在2～18GHz频段内后向反射率均可达到4.5dB以上,能够满足军事和民用的要求.     

具有sn-网的空间

证明了具有σ—点有限sn—网及σ—局部可数sn—网的空间可刻划为度量空间在某些确定映射下的象.     

数学分析中的不动点问题

讨论了数学分析中的几个不动点问题,给出了它们在数学分析中的某些应用.     

一种特殊递推关系序列的判断及求解

对于特征多项式为C(x) =(x- 1) r的特殊递推序列an,给出了它的通解求法以及判定它的充要条件 :存在整数r≥ 1,对任意的n≥ 0 ,Δran =0成立。其中Δran 为递推序列 {an}的r阶差分。     

蕴含W5可图序列的最小度和

Gould,Jacobson和Lehel考虑了下述经典Tur偄n型极值问题的变形:对于给定的图H,确定最小的正偶数σ(H,n),使得对于每一个n项可图序列π=(d1,d2,…,dn),当σ(π)=d1+d2+…+dn≥σ(H,n)时,π有一个实现G包含H作为可图的.本文确定了当n≥11时,σ(W5,n)之值,其中Wr是r个顶点的轮图.     

累次极限换序的一个充分条件

本文对于二元函数的累次极限的换序给出了一致收敛这一充分条件。