创新策略——新思路、新方法、新理念的汇聚

<正>为什么有些区域面对全球化趋势带来的产业结构变化束手无措或力度不够?为什么有些区域自身定位不清,无法很好地发挥本区域优势,却被自身劣势所羁绊?为什么有些区域的产业发展模式定于一格、失去平衡,无法朝着多元化的模式发展?为什么有些区域的产业结构仍然停留在传统的分类方法上,产     

电子导师制在高校青年教师培养中的作用

师徒带教是我国培养青年教师的一种传统方法。但是这种方法已经不适合高等学校青年教师的培养。本文探讨将电子导师作为一种新的方法为高校教师培养发挥作用。     

一种新的电子数据鉴定工具功能交叉划分法

电子数据鉴定是信息时代司法活动的重要组成部分,业界已经出现了大量支持鉴定活动的相关工具,对其进行科学分类有利于规范和指导工具的应用和发展。采用比较研究法,对现有电子数据鉴定工具分类方法的优缺点进行评述,在此基础上提出了一种新的电子数据鉴定工具功能交叉划分法,并对其进行形式化描述。该方法符合所提出的五项分类原则,其分类粒度为工具功能,分类视角为基于工具作用和基于数据抽象层的二维视角。     

浅析高校语音训练实验室的功能与结构

本文按照时间顺序依次介绍了4种类型的语音室及它们的发展历程,还分析了它们的优缺点,深入阐述了每种类型语音室的功能、核心设备、实现方式、运用技术,探讨了功能与结构之间的关系,并且对未来语音室的发展进行了展望。     

浅谈商用燃气灶具现场检测的方法

从商用燃气灶具使用气源入手,引出商用燃气灶具适用气源的特殊性,并阐述了商用燃气灶具在现场检测时,如何根据现场的具体情况进行科学的检测。     

《合肥工业大学学报》(自然科学版)征稿简则

1来稿要求来稿应论点明确、数据可靠、逻辑严密、文字精炼、可读性强,每篇论文必须包括中英文题名、中英文作者名、中英文作者单位、中英文作者单位所在地名及邮政编码、中英文摘要和关键词、中国图书资料分类号、正文、参考文献及作者简介。1.1题名中文题名一般不超过20个汉字     

融合多尺度CNN与双向LSTM的唐卡问句分类模型

当前大语言模型的兴起为自然语言处理、搜索引擎、生命科学研究等领域的研究者提供了新思路,但大语言模型存在资源消耗高、推理速度慢,难以在工业场景尤其是垂直领域应用等方面的缺点。针对这一问题,提出了一种多尺度CNN与双向LSTM融合的唐卡问句分类模型,本模型将数据的全局特征与局部特征进行融合实现唐卡问句分类任务,全局特征反映数据的本质特点,局部特征关注数据中易被忽视的部分,将二者以拼接的方式融合以丰富句子的特征表示。通过在Thangka数据集与THUCNews数据集上进行实验,结果表明,本模型相较于Bert模型在精确度上略优,在训练时间上缩短了1/20,运算推理时间缩短了1/3。在公开数据集上的实验表明,本模型在文本分类任务上也表现出了较好的适用性和有效性。     

基于节点分类的区域货流分布预测方法

为了更加精确地预测区域货流分布并准确描绘区域经济之间的联系与互动,提出了基于聚类算法与改进重力模型相结合的区域货流分布预测方法。首先,通过Pearson相关性检验对货运影响因素进行分析,针对不同区域之间的异质性和相似性,采用K-means++算法进行节点聚类,对起讫点（origin-destination, OD）对进行精细化研究;其次,引入货运影响因素、社会联系强度以及由距离成本和时间成本构建的阻抗函数作为参数,对传统重力模型进行改进,灵活地适应不同地区的交通特征,使得模型更具通用性和适应性;最后,以云南省为例,利用构建的改进重力模型进行货流分布预测,并与传统重力模型预测结果进行比较。结果表明：改进重力模型预测精度比传统重力模型提升了57.75%,稳定性提升了54.66%。该方法预测精度明显提升,为区域货流预测提供了更为可靠的方法。     

基于模糊粗糙集的层次分类增量特征选择

随着大数据时代的到来,数据的类标签数量急剧增加,对现有的分类任务带来了严峻的挑战。为了解决这个问题,人们通常将标签组织成层次结构,使用结构中所包含的信息来对任务进行学习。考虑样本的不断增加,使用模糊粗糙集信息熵设计了一种面向层次分类的增量特征选择算法。考虑兄弟策略,将现有的λ条件熵推广到了层次分类的情形,设计了一种非增量的层次分类特征选择算法,设计了λ增量条件熵,基于此设计了增量版本的特征选择算法。在实验中,采用了包括非增量版本在内的7种不同的特征选择算法在5个层次数据集上与增量算法进行比较,实验结果验证了2种算法的有效性,并且所设计的增量算法能在不影响性能的情况下加快特征选择的进程。     

一种新的多关系朴素贝叶斯分类器

针对现有多关系朴素贝叶斯分类器中存在的统计偏斜问题,扩展了语义关系图的定义,给出了一种新的统计计数方法,构建了相应得多关系朴素贝叶斯分类公式,形成了一种基于关系数据库技术的新的多关系朴素贝叶斯分类器。为高效进行关系表连接,采用元组ID传播方法对关系表进行虚拟连接。进一步提高分类准确率,基于互信息标准对属性进行剪枝。实验显示新的分类器具有良好的分类性能。