青海城镇体系发展的历史轨迹与动力

青海城镇体系经历了发韧期、奠基期、转型期3个发展历程.在这一过程中,湟水谷地最先拉开了城镇发展的历史帏幕,随后逐步向西扩展进入青海湖地区.宏观上,从农耕区向农牧交错区渗透,进而向游牧区拓展,反映了社会历史进程和地域开发进程的调控作用,因此城镇分布数量和密度呈现出农耕区—农牧交错区—游牧区逐级递减的趋势.中观上,以河流为脉络,城镇发展或溯源而上伸入高原腹地,或向河谷两岸推进,进入山区,表现为从优势生存空间向劣势生存空间的时空转化,城镇数量与密度呈现出川水地区—浅山地区—脑山地区的递减趋势.微观上,河谷农耕区城镇选址多位于河流阶地上,土地肥沃,取水便利;而牧区城镇的选址却往往与水草丰美的牧场相关,映射出古代城镇对自然条件和自然物质基础的依赖性.总体而言,青海省城镇兴起和发展的动力,主要来自于外部中央行政建制和军事据点的设置,而非城镇内部社会经济自我发展.就单个城镇而言,民族文化、民族宗教与民族贸易的亲合关系和响应力,是城镇成长的主要推进剂.     

从民问借贷的保护机制看惯例的经济价值

运用博弈论理论分析了民间借贷的保护机制——惯例形成的根据。进一步研究了惯例的经济价值——节省社会交易成本，并实现了非正式制度的资源配置功能。     

试论词义术语化流程中的转换机制及语义特征

本文从分析科技术语的基本特点入手,深入讨论了术语体系中兼容语词的语义特征及其转换机制。从而为揭示词义术语化流程的基本规律提供了重要的依据。     

基于DCPAN的低剂量能谱CT图像去噪方法

能谱式计算机断层扫描(CT)成像技术具备良好的能量分辨率,能够精确地鉴别人体组织成分,从而为后续诊断提供更准确的检测信息．随着辐射剂量的降低,能谱CT图像中噪声水平显著提高,对成像质量产生严重影响,进而降低了组织成分的解析精度．基于卷积神经网络(CNN)的去噪模型虽然可以显著降低图像中的噪声含量,但随着卷积层数的增加,深层神经网络通常会丢失高频信息．为了解决这一问题,并实现在低剂量条件下重建出高质量能谱CT图像,本文提出了一种结合通道注意力机制(CA)和持续自注意力机制(PSA)的密集连接持续注意力网络(DCPAN)．两种注意力机制分别建立特征图像在通道和全局维度的联系以提高网络对图像高频分量的敏感程度,进而抑制高频细节信息的丢失．该模型所采用的密集连接结构通过特征复用的方式可以在前馈传播中保留高频信息,使用复合损失函数来监督网络的训练可以使该模型对边缘特征和组织细节信息更加敏感．实验结果表明,经该模型处理的腹部切片CT图像峰值信噪比、结构相似性指数和特征相似性指数分别达到了38.25 dB、0.993 7和0.973 2以上．相比于目前先进的CT噪声去除方法,该方法具有更好的噪声抑制...     

基于层次注意力机制的垃圾用户检测模型

目前基于网络的垃圾用户检测方法只考虑了简单社会关系,缺乏对更多复杂社会语义关系的利用,难以达到最优性能.针对这一挑战,提出一种基于层次注意力机制的垃圾用户检测模型(HAM-SD).模型首先使用异质信息网络对社交媒体进行建模,挖掘丰富的语义与结构信息,接着利用节点级注意力层聚合元路径邻居增强节点表示,同时利用自适应层级聚合模块选择不同层级特征提升表征能力,然后通过语义级注意力层融合不同元路径下的节点表示,最后带入分类检测模块实现垃圾用户检测.在公开数据集上的实验结果表明该模型能够有效检测垃圾用户,并在不平衡数据分布时保持较强的稳定性.     

基于混合团树的贝叶斯网络智能推理算法

提出了一种基于混合团树的智能推理体系架构,利用原始贝叶斯网络中变量之间的依赖关系对连接树进行改造,使得在推理过程中满足以下两个优势：(1)它能直接消除与证据和查询的无关的变量集,使得混合团树得以缩减为更小规模的二级树状结构,进而使消息不必在所有节点中传播;(2)它继承了连接树传播算法中可以重复利用混合团树中预先储存的信息进行加速推理.     

F?对熔融NaCl–KCl熔盐中钛离子配位结构的影响

本文采用电化学、数学分析和光谱分析相结合的方法,研究了氟离子(F?)对钛离子(Tin+)的电化学行为和配位性能的影响,以α表示F?和Tin+的摩尔浓度比。采用循环伏安法(CV)、方波伏安法(SWV)和开路电位法(OCP)研究了不同α条件下钛离子的电化学行为,并采用原位采样器制备了α = 0、1.0、2.0、3.0、4.0、5.0、6.0、8.0时的熔盐样品,然后用X射线光电子能谱(XPS)和拉曼光谱对样品进行分析。结果表明:熔盐中F?的加入缩短了钛离子的还原步骤,并极大地影响了价态钛离子的比例,使高价态钛含量增加且更加稳定,当α大于3.0时,Ti2+不再存在于熔盐中,最终转移到价态更高的钛离子中。研究发现,这些现象背后的机制是由于配合物(TiCl_jF_im?)的形成,这对揭示钛还原过程机理和电解质的选择具有重要意义。     

基于双向门控机制和层次注意力的方面级情感分析

针对传统情感分析模型将单词或词语作为单一嵌入,而忽略句子之间依存信息和位置信息的问题,提出基于双向门控机制和层次注意力的方面级情感分析模型（Based on Bi-GRU and Hierarchical Attention,BGHA）。首先,将文本数据转成词向量再加入位置编码信息,得到包含位置和语义信息的词向量后通过双向门控机制提取上下文特征;接着,分别在单词注意力层和句子注意力层用注意力机制对特征分配权重,突出重点词和重点句信息;最后,结合给定的方面信息选择性提取与其较匹配的情感特征。在SemEval 2014、SemEval 2016和Twitter短文本评论数据集上的实验结果表示,BGHA模型的准确率对比其他模型都有不同程度的提高,证明了模型的有效性。     

专利制度在科技经济发展中的重要作用

专利制度在科技经济发展中具有重要的作用：专利制度是一种竞争激励机制,是维护市场公平、有序竞争的重要保障;是科技进步的加速器;为企业应用专利保护鼓励发明创造,参与市场竞争提供了重要武器;是实现我国经济与国际经济接轨的重要桥梁之一。     

基于实例的工艺知识获取模型

介绍了耦合神经网络的工艺设计实例推理系统的实现方法论,提出了一种基于神经网络的工艺设计实例推理索引模型．与现存大多数实例推理系统不同,该方法用神经网络实现实例的动态分类和索引．实例层次分类的三层结构和基于特征的聚类模板概念,为实现基于符号处理的实例推理求解模式向基于神经计算的模式识别求解模式映射提供了条件．提出了基于实例的工艺知识获取模型,采用新实例的入库操作实现工艺知识的隐式获取,从而使知识获取得以简化．神经网络的自适应、自学习能力将减少系统的日常维护工作．基于实例的系统可望解决知识获取的难题．