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.     

基于盒维数的锚杆工作荷载无损检测研究

为研究锚杆工作荷载,应用了分形理论中的盒维数方法。根据一维杆波动理论,在锚杆外露端头安装一个自激式加速度传感器,利用锚杆无损检测加载试验台分级加载、检测标定测得锚杆-围岩相互作用体系在激发荷载作用下的速度响应,计算其加速度响应曲线的盒维数,拟合得出荷载-盒维数曲线,直观地判断锚杆工作荷载和锚固质量。     

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%。     

春节模型的效应期识别方法研究

春节模型的参数设定目前更多依赖于研究者的主观判断.为解决这一问题,本文首先介绍了春节因素调整的一般过程以及模型设定和检验的相关细节.在此基础上,提出一种基于"循环遍历"方式和序贯检验方法来自动选择春节模型的最优参数组合的新思路.并以社会消费品零售总额月度序列的春节模型的最优效应期长度识别为例,检验该方法的可行性和有效性.实证结果显示,基于季节峰值、离群值点、Q统计量、AICC值和BIC值等统计量的序贯检验能够有效识别出春节模型的最优效应期长度,进而改善春节模型的季节调整性能.     

涉及Fibonacci数列与Chebyshev多项式的一些反正切

根据Fibonacci数列和两类Chebyshev多项式的基本性质,利用反正切函数得出了一些关于黄金分割数与Fibonacci数列及Lucas数列的恒等式,同时获得了一些涉及两类Chebyshev多项式之间关系的恒等式.     

四元数辛李代数MAD子代数的共轭性

利用四元数理论, 证明了四元数体上辛李代数为实半单李代数, 其极大可交换ad-\!\!可对角化(简称MAD)子代数是相互共轭的.     

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。
     

基于边迭代的复杂网络平均路径长度分析研究

复杂网络可以用来描述现实世界中许多复杂系统,而平均路径长度则是其中一个研究重点。针对基于边迭代的复杂网络,以Farey网络这一类网络族为实例,分析和研究其平均路径长度。研究方法将加深对这些确定性网络模型的研究,并为随机复杂网络提供新的思路。