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.     

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.     

基于机器阅读理解的商品属性识别

属性抽取的目标是从非结构化文本中抽取与文本实体相关的属性和属性值，然而在电商场景下基于序列标注的模型缺少应对大规模属性抽取任务的可扩展性和可泛化性能力。本文提出基于阅读理解的商品属性抽取模型，通过额外加入问句来强化模型对属性的理解，结合双仿射注意力机制捕获问句和文本之间的语义特征，进一步提高模型的抽取性能。本文在电商数据集上对不同类型问句和不同解码器进行了对比实验，结果表明本文提出的方法优于多个基线模型，相较于OpenTag和SUOpenTag模型，属性抽取的F1值分别提升7.70%和3.26%，未登录词识别的F1值分别提升15.51%和8.12%。     

变化海流环境下AUV能量最优三维路径规划

为获取变化海流环境下自主水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)的能量最优路径, 基于最优控制理论提出一种用于AUV的三维能量最优路径规划算法。首先, 为了有效抑制海流对路径规划的影响, 将海流向量加入到AUV运动学模型中。其次, 在已知俯仰角及AUV位置的情况下, 利用庞特里亚金极小值原理, 获得能量最优控制律。最后, 利用线性定常系统的状态空间理论, 计算得到初始艏向角、航速以及能量消耗。在仿真环节, 通过与负反馈控制策略相比较, 说明所提算法能够规划出三维能量最优路径, 而且可以有效降低AUV的能量消耗。     

刺纹车轮虫 18S rDNA 克隆与序列分析

首次对刺纹车轮虫(TrichodinacentrostrigataBasson,VanAs & Paperna, 1983)进行了 18S rDNA 的克隆测序并分析，研究结果显示：刺纹车轮虫是一种具有辐射状中央颗粒的淡水车轮虫，具有相对较高的 GC 含量而位于分子系统树的顶枝，它与海水环境中的车轮虫具有较高的序列相似性及较近的遗传距离从而聚为一枝。研究提示刺纹车轮虫具有较强的宿主适应性，在系统进化中分化较晚并与海水种类具有较近的亲缘关系；此外，车轮虫的同源性与 18S rDNA序列相似性、遗传距离具明显相关性，GC 含量与分子支序树分枝具有明显相关性。
     

二氧化碳观测卫星遥感反演研究进展

二氧化碳(CO_2)是大气中主要的温室气体,利用卫星平台观测大气干空气柱中对流层二氧化碳气体体积混合比(XCO_2)是当前温室气体监测的主流手段.首先介绍了5种具备近地面XCO_2浓度观测能力的卫星平台,并以GOSAT卫星的短波红外二级数据产品为例,重点介绍了中国2009～2016年大气XCO_2浓度的时空变化情况.结果表明,中国XCO_2浓度高值区主要出现在东南部,西部地区以及高纬度地区XCO_2浓度相对较低.8年间XCO_2平均浓度为392.28 ppm,并以2.28 ppm/a的速度持续增长.XCO_2浓度随NDVI有明显的季节变化,春季最高,夏季最低,年平均变化量达到6.2 ppm.     

健康狗和病狗的鉴别

健康狗对周围环境变化反应灵敏，精神好，爱活动，食欲良好，不过多饮水；站立时呈自然均衡曲线，四肢挺立，无畸形前胸宽阔，腹呈收缩状，身上肌肉丰满（特别是臀部、背部肌肉），坚实有力；鼻端稍凉，口、鼻、眼、肛门、阴茎鞘口或外阴部无分泌物．会阴周围毛干净；口唇、口腔和舌粘膜无溃疡、分泌物。     

试论词语搭配的历时变化研究的必要性

随着汉语史研究的深入,古代汉语词语搭配的历时变化现象逐渐引起人们的重视.传统训诂学、古汉语词汇学、汉语词汇史、汉语语法史以及常用词演变研究都涉及这一现象,但都不是专门研究,对词语搭配的历时变化现象进行专门研究是必要的.