基于粒子群最大似然估计的焊缝早期隐性损伤磁记忆精确定位模型

针对由于焊接残余应力、磁场噪声等干扰,造成磁记忆检测在焊缝早期隐性损伤位置定量评价上的困难,提出基于粒子群算法优化的最大似然估计磁记忆梯度定量模型.通过对预制未焊透缺陷的Q235焊接试件进行焊缝疲劳拉伸实验,同步对比扫描电镜和X射线检测结果,发现磁记忆信号梯度对早期隐性损伤位置反应比较敏感,并获得了梯度随着与隐性损伤的距离增大而减小的衰减变化规律,构建隐性损伤位置参数与磁记忆梯度的非线性函数,考虑磁场噪声对隐性损伤定位结果的影响,引入最大似然估计建立目标函数,进一步考虑目标函数的非线性容易陷入局部极值而非全局极值的问题,采用具有全局搜索能力的粒子群算法对目标函数进行优化,建立基于粒子群最大似然估计的焊缝隐性损伤位置磁记忆定量模型,验证结果表明定位误差仅为3.48%,为实际工程中利用磁记忆技术及时发现早期隐性损伤并精确定位提供了新的思路.     

采用长短时记忆网络的低资源语音识别方法

针对低资源环境下由于标注训练数据不足、造成语音识别系统识别率急剧下降的问题,提出一种采用长短时记忆网络的低资源语音识别(LSTM-LRASR)方法。该方法采用长短时记忆网络构建声学模型,从特征提取、数据扩展及模型优化3个方面提高低资源语音识别性能。在特征提取方面,提取语言无关的高层稳健特征参数,降低声学模型对训练数据的依赖;在数据扩展方面,对已有标注数据进行语速扰动,对无标注数据进行自动识别,从而自动获取更多标注数据;在模型优化方面,通过序贯区分性训练技术提高模型对易混淆音素的区分能力,利用最小风险贝叶斯解码对多个系统进行融合,进一步提高识别性能。对OpenKWS16评测数据的实验结果表明,采用LSTMLRASR方法搭建的低资源语音识别系统的词错率相对基线系统下降了29.9%,所有查询词的查询项权重代价提升了60.3%。     

Empirical Study on Long Memory Feature in Chinese Stock Market

The notion of long memory, or long-term dependence, has received considerable attention in empirical finance. While many empirical works were done on the detection of long memory in return series, very few investigations focused on the market volatility, though the long-term dependence in volatility may lead to some types of volatility persistence as observed in financial markets and affect volatility forecasts and derivative pricing formulas. So, using modified rescaled range analysis and ARFIMA model testing, this study examined long-term dependence in Chinese stock market returns and volatility. The results show that although the returns themselves contain little serial correlation, the variability of returns has significantly long-term dependence. It would be beneficial to encompass long memory structure to assess the behavior of stock prices and research on financial market theory.     

基于循环生成对抗网络的机器翻译方法研究

近几年来,智能语言处理在语言学习方面已经得到了广泛的应用,但是由于在处理语言中往往会存在网络模型优化困难、强制对其的标记数据会出现精度偏差,与以往大多数使用判别模型结合HMM混合模型进行声学模型训练的系统相比,本文提出了一种基于循环生成对抗网络的机器翻译方法,该方法主要结合生成对抗网络来训练机器翻译模型.首先,将一段语...     

深度学习:多层神经网络的复兴与变革

 人工智能（AI）已经进入一个新的蓬勃发展期。推动这一轮AI 狂澜的是三大引擎,即深度学习（DL）、大数据和大规模并行计算,其中又以DL 为核心。本文回顾本轮“深度神经网络复兴”的基本情况,概要介绍常用的4 种深度模型,即：深度信念网络（DBN）、深度自编码网络（DAN）、深度卷积神经网络（DCNN）及长短期记忆递归神经网络（LSTM-RNN）。简要介绍深度学习在语音识别和计算机视觉领域几个重要任务上的应用效果情况。为便于应用DL,介绍了几种常用的深度学习开源平台。对深度学习带来的启示和变革做了一些开放式的评述,讨论了该领域的开放问题和发展趋势。     

植物响应高温胁迫的表观遗传调控

由于不能移动,植物只能被动地应对昼夜温度和四季气温的改变.为了适应环境温度的变化,植物进化出复杂的遗传和表观遗传机制去感知周围温度的变化并随之调整生长发育.全球气候变暖对农作物的生产造成了严重威胁,因此研究植物响应高温胁迫的机制迫在眉睫.DNA甲基化、组蛋白修饰、染色质重塑和小分子RNAs是主要的表观遗传调控机制.这些表观遗传修饰各自分工又密切联系,共同调控植物的抗热性.本文介绍了近年来表观遗传修饰调控植物响应高温胁迫的研究进展.     

动态

美好的记忆是每个人都希望珍藏的,而痛苦的记忆则都希望从脑海中删除。能够抚平人们痛苦记忆带来的创伤,听起来似乎是难以实现的事情,但是有美国科学家声称,他们已经获得了突破性进展,发现了一种潜在删除大脑记忆中创伤的方法。     

解冻“渐冻人”

 通常,疾病患者不仅要忍受肉体的痛苦,往往还忧心忡忡,担心是否能够痊愈、是否有其他并发症等等,这给患者带来严重的心理负担,在精神上也经受折磨。“渐冻人症”患者更是如此--他们的肢体不受控制,但具有清醒的意识,精神上的痛苦可想而知。     

电针对APP /PS1 转基因AD 小鼠Morris 水迷宫学习记忆行为的影响

摘要:目的探讨电针对5 月龄APP /PS1 转基因阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)模型小鼠学习记忆行为学 的影响。方法将16 只APP /PS1 转基因阳性雄鼠随机分为模型组、电针组,每组各8 只,8 只APP /PS1 转基因阴 性雄小鼠为对照组,电针组针刺“百会”、“涌泉”穴位后接电针仪,疏密波,每次针刺持续15 min,隔日1 次,对照组、 模型组以相同方法用鼠袋束缚15 min,隔日1 次,3 组都持续5 周,以Morris 水迷宫检测小鼠学习记忆能力。结果 3 组间的鼠逃避潜伏期的差异均有统计学意义(P ＜ 0. 05),电针组与模型组小鼠之间的差异有统计学意义( P ＜ 0. 05)。结论电针能提高APP /PS1 转基因AD 模型小鼠的学习记忆能力。     

闽浙移民宗族的血缘与记忆认同——苍南宕顶吴氏宗族“小过年”祭祀仪式个案研究

浙江温州苍南县宕顶吴氏宗族为浙南地区的闽南移民之后裔,其特有的“小过年”祭祀仪式已传承数百年之久,是闽浙移民宗族进行血缘与记忆认同的重要方式,同时也是移民宗族文化的重要载体.笔者数次至苍南县宕顶村进行田野调查并亲身经历该祭祀仪式,希冀通过对“小过年”祭祀仪式的缘起、传承、内涵、作用等方面的分析,还原该文化现象的基本形态,并在此基础之上探索其背后所蕴藏的社会因子与文化内涵.