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.     

String theory,Einstein, and the identity of physics: Theory assessment in absence of the empirical

String theorists are certain that they are practicing physicists. Yet, some of their recent critics deny this. This paper argues that this conflict is really about who holds authority in making rational judgment in theoretical physics. At bottom, the conflict centers on the question: who is a proper physicist? To illustrate and understand the differing opinions about proper practice and identity, we discuss different appreciations of epistemic virtues and explanation among string theorists and their critics, and how these have been sourced in accounts of Einstein's biography. Just as Einstein is claimed by both sides, historiography offers examples of both successful and unsuccessful non-empirical science. History of science also teaches that times of conflict are often times of innovation, in which novel scholarly identities may come into being. At the same time, since the contributions of Thomas Kuhn historians have developed a critical attitude towards formal attempts and methodological recipes for epistemic demarcation and justification of scientific practice. These are now, however, being considered in the debate on non-empirical physics.     

考虑中断的制造型供应链协调调度模型

供应链协调调度能有效提高企业应对供应链中断的能力。以两阶段制造供应链为研究对象，研究了中断情境下具有交付时间约束的多产品类型制造供应链协调调度问题。制造商接到包含多产品类型的工件加工订单，各工件需经供应商处理为原材料工件后，交付给制造商处理为完成品，各工件均有一个独立的交付期。如果供应商单方面调整工件加工顺序，会导致制造商冲突成本的增加，需双方协商处理。以最小化供应商总拖期交付成本和最小化制造商总冲突成本为目标，基于收益共享契约协调机制，构建了考虑中断的制造型供应链协调调度模型。设计了一个融合自适应邻域搜索算子的混合自适应遗传算法。通过算例仿真，验证了所提模型与算法的有效性。     

制造商融资决策:银行、商业信用或区块链供应链金融

基于收益共享契约构建银行信用融资、商业信用融资和区块链供应链金融的对比模型，探讨各模式下供应链的最优决策方案，定量分析各融资模式下供应链绩效随不同参数的变化情况.研究表明，当零售商资金成本低于制造商资金成本时，商业信用融资一定优于银行信用融资;存在两个区块链供应链金融平台费率的阈值，只有当平台费率低于低阈值点时，区块链供应链金融才是同时利于制造商和零售商的最优模式.此外，收益共享比率越高，制造商收益越高，则零售商收益越低.     

李雅普诺夫：逐梦唯美天空的俄罗斯数学家

 李雅普诺夫是圣彼得堡数学学派的中流砥柱，创立了运动稳定性理论、旋转液团平衡形状理论和微分方程定性理论，探索了概率论中心极限定理和一系列其他深刻数学力学问题，为俄罗斯跻身世界科技强国做出了卓越贡献。通过采撷李雅普诺夫的动人爱情诗篇和唯美科学奋斗目标，展示了其美丽的爱情观和追求卓越的科学精神、人生观和宇宙观。     

改进遗传算法及其在钻井液设计中的运用

在深井、超深井以及地层复杂等条件下，为了避免或减少钻井事故的发生，达到优质快速钻井的目的，选择合适的钻井液体系至关重要。基于案例推理（CBR，Case-Based Reasoning）的钻井液设计中，钻井液体系由岩性、井型和井深等属性推理得出，但属性权重的分配会对推理结果产生显著的影响；遗传算法在优化属性权重时，存在收敛速度慢、收敛精度低的缺点。针对上述问题，提出一种解决CBR中属性权重分配问题的改进遗传算法。首先，对遗传算子进行改进：选择算子方面，利用指数尺度变换法优化个体选择；交叉算子方面，对算术交叉中的比例因子进行自适应调整；变异算子方面，改进个体变异方向，保持种群多样性。其次，从个体适应度和交叉个体的差异程度两方面实现交叉概率自适应调整。最后，通过对UCI数据集的对比实验，证明了改进后的遗传算法能改善全局收敛性能，提高CBR的准确率。将该算法运用到基于CBR的钻井液设计中，实验结果表明，所提方法能够优化属性权重的分配，进而提高钻井液设计的质量。     

轧制道次间插入冷却对特厚钢板组织与性能的影响

使用实验轧机旁冷却装置配合轧机进行轧制实验，研究轧制道次间不同冷却工艺对特厚钢板组织和性能的影响规律.研究结果表明:采用道次间冷却工艺可以在全厚度方向获得组织细化及强韧性提高效果，采用强冷道次间冷却实验钢1/4处晶粒尺寸可细化至10μm，强度为376MPa，-40℃冲击功为169J;心部晶粒尺寸可细化至15μm，强度为360MPa，-40℃冲击功为123J.本工艺可形成470μm厚表层细晶层，晶粒尺寸可细化至5μm;粗轧道次间插入冷却工艺轧制钢板强度和冲击韧性优于中间坯冷却工艺;随冷却强度增加，钢板内部组织明显细化且强度大幅提高.     

四螺旋创新集群:研究型大学人工智能发展生态重构与路向探究——以加拿大多伦多大学为例

以人工智能为代表的知识迭代发展,促使知识生产模式发生重大转变,催生了“大学—产业—政府—公众”四螺旋动力结构的建立和研究型大学知识生产新生态重构。以多伦多大学人工智能发展为例,考察其四螺旋利益相关主体及实践。从内在机理看,4个主体在互动运作中不仅重新确定了各自角色,而且还建立了大学(知识)—产业(产品)—政府(治理)—公众(公益)的新型逻辑链条,平衡公私利益格局,把公益指向作为人工智能四螺旋运作的中心目标;从外在特征看,4个主体形成了以大学为中心的区域创新网络,并牵引其他主体形成环高校创新集群。当前,我国在人工智能发展中不断发力,已进入世界第一方阵,但仍需要在国际比较学习中不断提升自身竞争力。基于案例分析,我国研究型大学发展人工智能有必要把握4个方面:一是走进中心,塑造大学在人工智能发展中的领导地位;二是以专促通,创新研究型大学人工智能专业培养模式;三是引企入研,提升校企合作人工智能创新的转化升级;四是人本导向,突出大学在人工智能发展中的公共价值。总体来看,我国研究型大学发展人工智能不仅要面临技术上的挑战,更要面临来自治理的挑战。     

基于Web of Science的河北大学科研论文统计分析

以Web of Science数据库为文献来源，利用文献计量学的方法，从文献年收录量、文献类型、语种、学科分布、作者分布、合作情况、来源期刊和引用情况等方面，对Web of Science收录河北大学2004—2013年的科研论文进行统计分析，结果表明：河北大学近10年来被Web of Science数据库收录的文献数量和被引频次呈现逐年上升的趋势，在化学、物理学、动物学和数学方面具有一定的科研能力和影响力，但同时应注重国际合作交流和文献的质量。     

疏松砂岩油藏大孔道定性识别新方法研究

疏松砂岩油藏在长期注水开发过程中,往往伴随着大孔道的出现,这严重影响了油藏水驱开发效果,制约了采出程度的进一步提高,因此,大孔道识别及有效封堵成为该类油藏急需解决的关键问题.通过研究分析,确定了影响大孔道从形成到发展的7种主要静态因素,以及标志大孔道形成的6种主要动态因素.将层次分析法及灰色关联法相结合,分别计算静态及动态因素的权重,建立了全新的大孔道定性识别模型.示踪剂监测结果验证了该方法的实用性和有效性.