裁定文书中企业破产事件的自动化抽取

提出了一种企业破产事件抽取框架,该框架可以从法律裁定书等卷宗资料中检测出相应的法律事件,并抽取出与事件相关的结构化要素信息.该框架结合从法院所获得的裁定书等卷宗信息,运用远程监督技术来构建模型训练数据;再通过命名实体识别技术对句级别的文书进行序列标注;最后结合自定义的事件触发词表与事件字典,运用事件抽取技术对法律文书进行事件识别,并给出对应事件的结构化信息.实验结果表明本框架能够取得较高的事件识别精度,是一种有效的企业破产事件抽取框架.     

基于SEIR模型视角的重大公共卫生事件中伪科学网络谣言的传播治理：以新冠肺炎疫情为例

 新型冠状病毒肺炎防疫工作进入关键时期,而期间大量滋生的伪科学网络谣言导致各地广泛出现盲目抢购、囤货等不良社会事件,严重影响疫情防控与社会正常秩序。以新冠肺炎疫情为例,在总结梳理国内外学者对伪科学、网络谣言等定义的基础上,给出适用本文的伪科学网络谣言的定义;选取本次疫情中影响较大的4个伪科学网络谣言,收集其在新浪微博传播过程中的数据,分析伪科学网络谣言在疫情中的传播特点;以SEIR模型为基础,综合考虑政府干预滞后性、个体信息接受从众效应、谣言传播特点等对模型进行合理改进,并通过数值实验对重大公共卫生事件中的伪科学网络谣言传播机制进一步研究;最后,基于前文分析从不同角度对重大公共卫生事件中伪科学网络谣言的传播治理提出针对性对策建议。     

基于图嵌入的社交媒体药物不良反应事件检测方法

药物不良反应事件是造成患者发病、死亡的主要原因之一．传统的基于患者自发报告系统存在较为严重的漏报情况,近年来将推特等社交媒体作为数据来源进行药物不良反应事件检测的研究愈发受到重视．各种深度学习模型通常依赖于大量的训练样本,然而受限于数据来源的特质和耗时的数据标注工作,该领域的相关研究面临标注数据规模小、数据噪声大等问题,制约了这些模型发挥良好的效果．据此,在文本表示层面引入基于图嵌入数据增强和对抗训练两种正则化方法,提升模型在低资源高噪声下的药物不良反应事件检测效果．通过实验,具体分析和讨论两种方法的适用范围,结合卷积神经网络,提出一种同时发挥其优势的药物不良反应事件检测模型,实验结果显示其具有良好的适用性．     

地震应可预测

 不可认为地震根本不能预测。有人认为地震的发生犹如一个沙堆被堆积时的不断坍塌。各次坍塌可大可小,因为沙堆中没有结构,坍塌是一种临界自组织,即使第一粒沙子已经开始滑动坍塌,仍不能预测其结束时会有多大（体积）规模。因之,地震根本不能预测。笔者认为：说地震犹如沙堆坍塌无结构,实际是一种错觉。当你用不同震级档地震研究同一个地区的地震活动性图像时,可以发现不同震级档地震的图像对应着鲜明的不同地形构造特征。这也就展示了地震具有的一种结构。我们知道大地震不是任何地方都能发生的。地震是有其特定时-空结构的,不可认为地震根本不能预测。     

序关系分析下的多阶段交互式群体评价方法

针对传统的群体评价方法多是静态且无交互的局限性,提出了一种序关系分析下的多阶段交互式的群体评价方法.文章首先对序关系分析的思想进行了介绍,并给出了基于理想点法的单轮评价结果的确定方法;然后依据群体意见的波动程度来对其稳定性进行衡量,以此探讨交互终止的条件;最后在群体交互加权算子(DOWA算子和DOWGA算子)的基础上,对各轮交互结果进行了集结.为说明方法的有效性,给出了一个应用例子.     

模糊联盟的Shapley值与稳定性

基于经典合作博弈Shapley值的概念及模糊合作博弈理论, 给出了具有模糊联盟的合作博弈个体理性及集体理性定义. 基于Butnariu提出的具有比例值的模糊博弈及Tsurumi提出的具有Choquet积分形式的模糊博弈, 结合 Li 提出的Shapley函数的简化表达式, 研究了模糊联盟的稳定性问题, 证明了一些相关结论.     

移动核心网异常数据线性判别模型与应用

针对移动核心网数据突增现象下异常数据的特性,定义了数据突增事件、最大承载量临界值、风险警界线等, 给出了 TRAU 数据两类模式(“正常”、“异常”)的划分方法.提出并建立了移动核心网数据突增现象下异常数据线性判别模型和判别准则,用来对某移动核心网 BSC 的 TRAU 数据进行判别分析. 判别结果表明,本文所建立的异常数据线性判别模型对原数据样本的回判以及对新数据样本的识别准确率都达到 100% .     

基于DEVS的防空作战模型可重用性研究

仿真模型重用是当前仿真领域的热点问题,其在工程领域的实现能够极大提高开发效益。鉴于各类现代防空作战行动中的相似性,采用DEVS方法为其建立分层耦合的离散事件模型(DEM),在事件驱动层面对各类应用情景中的模型状态转移做了统一的、规范的描述,并针对不同的应用情景引入行为模型(BM)建模,在行为表示层面上描述模型状态转移的具体算法,最后设计了BM和DEM结合的动态链接方式,给出仿真程序组成示例,实现了从事件驱动层到行为表示层的模型重用。     

插件式多核并行仿真引擎

并行离散事件仿真经过多年的研究,在时间同步、模型划分、状态保存等方面涌现了大量的协议和算法。在开发运行于多核计算机上的并行离散事件仿真引擎时,为了有效支持各种协议和算法,提出了插件式仿真引擎体系结构。介绍了插件的开发、组合、使用方法及仿真引擎的运行时结构,开发了命名为P-SMP2的多核并行仿真引擎,并对其性能进行了分析。插件机制具有灵活性高、耦合性低、开发效率高、可维护性好的优势。     

微博群体性事件成因及其控制策略研究

微博的兴起使当前我国网络群体性事件发生了显著的变化,各方面均呈现出新的形式与特征。本研究采取定性研究的方法,对2010年以来发生的微博群体性事件现状进行了分析。社会转型期的矛盾聚积和利益诉求渠道不畅通是微博群体性事件发生的社会原因,网络舆论平台的开放性以及网络监管的缺乏是网络原因,网民民主参与意识增强以及名人效应扩大影响是个体原因。控制微博群体性事件应当从政府政务公开、网络秩序监管、利益表达机制、网络宣传教育四个方面着手。