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融合知识图谱和大模型的高校科研管理问答系统设计 被引量：1
1
作者 王永 秦嘉俊 +1 位作者 黄有锐 邓江洲 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第1期107-117,共11页
科研管理是高校管理中的重要组成部分,但现有的科研管理系统难以满足用户的个性化需求。以高校科研管理向智能化转型为需求导向,将知识图谱、传统模型和大语言模型相结合,共同构建新一代高校科研管理问答系统。采集科研知识用于构建科... 科研管理是高校管理中的重要组成部分,但现有的科研管理系统难以满足用户的个性化需求。以高校科研管理向智能化转型为需求导向,将知识图谱、传统模型和大语言模型相结合,共同构建新一代高校科研管理问答系统。采集科研知识用于构建科研知识图谱。利用同时进行意图分类和实体提取的多任务模型进行语义解析。借助解析结果来生成查询语句,并从知识图谱中检索信息来回复常规问题。将大语言模型与知识图谱相结合,以辅助处理开放性问题。在意图和实体具有关联的数据集上的实验结果表明,采用的多任务模型在意图分类和实体识别任务上的F1值分别为0.958和0.937,优于其他对比模型和单任务模型。Cypher生成测试表明了自定义Prompt在激发大语言模型涌现能力方面的成效,利用大语言模型实现文本生成Cypher的准确率达到85.8%,有效处理了基于知识图谱的开放性问题。采用知识图谱、传统模型和大语言模型搭建的问答系统的准确性为0.935,很好地满足了智能问答的需求。 展开更多
关键词 知识图谱 多任务模型 意图分类 命名实体识别 大语言模型
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主观症状动物模型研发的思考 被引量：1
2
作者 潘志强 《南京中医药大学学报》 北大核心 2025年第1期19-25,共7页
主观症状的发生机制及新药研发有赖于实验动物模型。纵观目前常见的主观症状动物模型,以疼痛、失眠、瘙痒、眼干等主观症状动物模型较为成熟且稳定,为新药研发做出突出贡献。然而,眩晕、烦躁、胸闷、痞满、腰酸、肢体麻木等主观症状动... 主观症状的发生机制及新药研发有赖于实验动物模型。纵观目前常见的主观症状动物模型,以疼痛、失眠、瘙痒、眼干等主观症状动物模型较为成熟且稳定,为新药研发做出突出贡献。然而,眩晕、烦躁、胸闷、痞满、腰酸、肢体麻木等主观症状动物模型未见报道。基于此,简要概述了部分主观症状动物模型制备现状,并提出主观症状动物模型制备方法及评价指标的建议,以加大该领域的探索力度。 展开更多
关键词 主观症状 疾病模型 证候模型 动物模型 疼痛 失眠 瘙痒 眼干
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阿舍勒矿集区VMS型矿床深部勘查模型研究
3
作者 邓震 孟贵祥 +5 位作者 祁光 汤贺军 薛融晖 秦纪华 吴晓贵 王晓娟 《地质学报》 北大核心 2025年第3期1046-1060,共15页
阿舍勒是我国西北典型的VMS型铜锌多金属矿床,随矿床勘查开发持续深入,矿床成矿模式和勘查模型得到不断完善,并在指导矿床深边部找矿勘查的过程中起到了积极作用。本文通过回顾阿舍勒矿(集)区勘查(找矿预测)模型从共性到个性、由浅至深... 阿舍勒是我国西北典型的VMS型铜锌多金属矿床,随矿床勘查开发持续深入,矿床成矿模式和勘查模型得到不断完善,并在指导矿床深边部找矿勘查的过程中起到了积极作用。本文通过回顾阿舍勒矿(集)区勘查(找矿预测)模型从共性到个性、由浅至深、从简单到综合的勘查过程,对基于不同尺度矿床(体)结构模型建立的有效地质勘查模型进行了梳理,提出基于矿集区尺度研究的“裂隙簇式多通道火山喷发带”地质勘查结构模型,并从“就矿找矿”综合勘查思路和“多元”综合勘查思路两方面出发,对阿舍勒矿集区VMS型铜多金属矿床深部综合勘查模型进行探讨。 展开更多
关键词 阿舍勒矿集区 VMS矿床 矿床模型 结构模型 深部勘查模型
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基于匹配的模型卸载边缘联邦学习方法
4
作者 顾永跟 张吕基 +1 位作者 吴小红 陶杰 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第1期139-148,共10页
针对边缘计算环境下联邦学习中因资源异质性导致的“滞后者”效应等问题,提出基于匹配的模型卸载边缘联邦学习方法(Fed-MBMO)。该方法通过收集边缘设备的性能分析结果,将设备分别划分为强、弱客户端,考虑了模型训练的四个阶段时间占比,... 针对边缘计算环境下联邦学习中因资源异质性导致的“滞后者”效应等问题,提出基于匹配的模型卸载边缘联邦学习方法(Fed-MBMO)。该方法通过收集边缘设备的性能分析结果,将设备分别划分为强、弱客户端,考虑了模型训练的四个阶段时间占比,弱客户端通过冻结部分模型以节省在特征层上反向传播的时间,并将模型卸载至“强客户端”进行额外的训练,最后将强客户端模型的特征层与弱客户端的全连接层进行模型重构。为提高模型卸载效率,综合考虑模型特征层的相似度与任务完成时间构建了卸载成本矩阵,并将问题转换为迭代求解基于二部图的最优匹配问题,提出基于Kuhn-Munkres(KM)的模型卸载算法并进一步分析了Fed-MBMO算法的时间复杂度。实验结果表明,在资源与数据极端异质的情况下,该方法能够加速模型收敛,模型训练时间与FedAvg、FedUE和Aergia相比分别平均减少46.65%、12.66%、38.07%。实验结果证明了所提的Fed-MBMO算法能够有效解决“滞后者”效应问题并显著提高联邦学习效率。 展开更多
关键词 联邦学习 滞后者效应 模型卸载 强弱匹配 资源异质性 模型重构 边缘计算
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基于深度学习贝叶斯模型平均代理的油藏自动历史拟合研究
5
作者 张凯 陈旭 +3 位作者 刘丕养 张金鼎 张黎明 姚军 《钻采工艺》 北大核心 2025年第1期147-156,共10页
油藏自动历史拟合过程中,需要频繁调用数值模拟器进行正向计算,导致计算时间长、资源消耗大。基于深度学习的油藏数值模拟代理模型提供了一种快速计算油水井生产动态的替代方案。然而,单一神经网络产量预测代理模型在特征提取和学习能... 油藏自动历史拟合过程中,需要频繁调用数值模拟器进行正向计算,导致计算时间长、资源消耗大。基于深度学习的油藏数值模拟代理模型提供了一种快速计算油水井生产动态的替代方案。然而,单一神经网络产量预测代理模型在特征提取和学习能力方面存在局限性。基于空间特征构建的代理模型侧重于学习油藏渗流的空间特性,但忽视了时间维度;基于时空特征构建的模型虽然擅长捕捉时间序列特征,却在空间特征学习方面不足。为此,文章提出了一种基于深度学习的贝叶斯模型平均代理方法,利用贝叶斯模型平均方法对两种深度学习代理模型进行集成,结合二者优势,增强代理模型对油藏特征的多维度学习能力,从而提高预测精度。该方法进一步结合多重数据同化集合平滑器,应用于实际油藏历史拟合中。实验结果表明,基于深度学习贝叶斯模型平均代理的历史拟合方法能够在保证高效计算的同时,准确拟合油藏实际生产动态,为快速、精确的历史拟合提供了一种创新解决方案。 展开更多
关键词 深度学习 历史拟合 产量预测 贝叶斯模型平均方法 集成代理模型
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考虑局部胶结破损热力学行为的结构性黄土二元介质本构模型
6
作者 王番 郅彬 +4 位作者 刘恩龙 王小婵 邓博团 李金华 张辉 《岩土力学》 北大核心 2025年第1期97-109,共13页
建立考虑局部胶结破损机制的本构模型是黄土力学核心任务之一,是解决黄土工程稳定性分析/评价的关键理论基础。基于热力学方法和岩土破损力学,建立了一个宏-细观热力学本构模型,它能够定量描述局部胶结破损的热力学行为及细观尺度应力-... 建立考虑局部胶结破损机制的本构模型是黄土力学核心任务之一,是解决黄土工程稳定性分析/评价的关键理论基础。基于热力学方法和岩土破损力学,建立了一个宏-细观热力学本构模型,它能够定量描述局部胶结破损的热力学行为及细观尺度应力-应变非均匀分布特征,提高了模型对变形的预测精度,其在数学形式上同剑桥模型类似。首先,通过热力学能量守恒定律,确定结构性黄土压缩变形过程中的结构破损功数学表达式,并发现结构性黄土局部损伤耗散的热力学行为主要来源:(1)破损集合体与未破损集合体之间的相互摩擦作用;(2)未破损集合体向破损集合体转换时,部分细观结构破损的不可逆热力学行为。基于此认识,建立了考虑胶结破损热力学行为的宏-细观本构模型框架,并通过分析结构性黄土变形机制(摩擦+胶结+破损共同作用),确定其自由能、耗散能和破损耗散能表达式;推导了一个考虑体积破损和剪切破损演化规律的损伤屈服函数及本构关系。通过所建立本构关系对已有试验数据进行预测,验证其合理性。 展开更多
关键词 结构性黄土 本构模型 局部破损 热力学 二元介质模型
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基于Transformer模型的时序数据预测方法综述 被引量：1
7
作者 孟祥福 石皓源 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第1期45-64,共20页
时序数据预测(TSF)是指通过分析历史数据的趋势性、季节性等潜在信息,预测未来时间点或时间段的数值和趋势。时序数据由传感器生成,在金融、医疗、能源、交通、气象等众多领域都发挥着重要作用。随着物联网传感器的发展,海量的时序数据... 时序数据预测(TSF)是指通过分析历史数据的趋势性、季节性等潜在信息,预测未来时间点或时间段的数值和趋势。时序数据由传感器生成,在金融、医疗、能源、交通、气象等众多领域都发挥着重要作用。随着物联网传感器的发展,海量的时序数据难以使用传统的机器学习解决,而Transformer在自然语言处理和计算机视觉等领域的诸多任务表现优秀,学者们利用Transformer模型有效捕获长期依赖关系,使得时序数据预测任务取得了飞速发展。综述了基于Transformer模型的时序数据预测方法,按时间梳理了时序数据预测的发展进程,系统介绍了时序数据预处理过程和方法,介绍了常用的时序预测评价指标和数据集。以算法框架为研究内容系统阐述了基于Transformer的各类模型在TSF任务中的应用方法和工作原理。通过实验对比了各个模型的性能、优点和局限性,并对实验结果展开了分析与讨论。结合Transformer模型在时序数据预测任务中现有工作存在的挑战提出了该方向未来发展趋势。 展开更多
关键词 深度学习 时序数据预测 数据预处理 Transformer模型
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脾虚型高脂血症模型小鼠的构建与评价
8
作者 陈丽娟 高心雪 +5 位作者 吴瑾 杜莹 吕美君 隋国媛 贾连群 潘国伟 《中国组织工程研究》 北大核心 2025年第29期6237-6242,共6页
背景:中医药防治脾虚高脂血症具有独特优势,基础研究中的脾虚高脂血症造模动物主要有大鼠、猪等,这对只能应用小鼠模型的医学研究而言具有局限性,亟待建立并评价脾虚高脂血症小鼠模型以支持中医药防治脾虚高脂血症的基础研究。目的:建... 背景:中医药防治脾虚高脂血症具有独特优势,基础研究中的脾虚高脂血症造模动物主要有大鼠、猪等,这对只能应用小鼠模型的医学研究而言具有局限性,亟待建立并评价脾虚高脂血症小鼠模型以支持中医药防治脾虚高脂血症的基础研究。目的:建立脾虚高脂血症小鼠模型。方法:采用随机数字表法将24只C57BL/6J小鼠随机分为正常组(n=12)和脾虚高脂组(n=12),正常组给予正常饲料喂养;脾虚高脂组采用饮食失常+劳倦内伤+高脂饲料喂养的方法制备脾虚高脂模型,前2周,单日游泳到耐力极限且仅喂食甘蓝,自由饮水,双日灌胃炼制猪油+高脂饲料喂养,2周后每天以高脂饲料喂养,持续至12周。高脂饲料喂养4,12周,检测小鼠体质量、饮食量、抓力、粪便含水量、小肠炭末推进率、血清D-木糖与胃泌素水平、脾脏指数与胸腺指数、血脂水平、全身脂肪质量、体脂率、肝脏脂质沉积。结果与结论:①与正常组相比,脾虚高脂组小鼠高脂饲料喂养4,12周的体质量、粪便含水量、全身脂肪质量、体脂率、三酰甘油与总胆固醇水平均升高(P<0.05),高脂饲料喂养4,12周的日饮食量、抓力、D-木糖水平均降低(P<0.05),高脂饲料喂养4周的脾脏指数升高(P<0.05),高脂饲料喂养12周的小肠炭末推进率、胃泌素水平、脾脏指数、胸腺指数均降低(P<0.05),高脂饲料喂养12周的低密度脂蛋白胆固醇水平升高(P<0.05);②肝脏油红O染色结果显示,脾虚高脂组高脂饲料喂养4周的脂质沉积稍多于正常组,高脂饲料喂养12周的脂质沉积明显多于正常组;③结果表明,采用饮食失常+劳倦内伤+高脂饲料喂养的方法可制备出稳定的脾虚高脂血症小鼠模型。 展开更多
关键词 脾虚 高脂血症 小鼠 动物模型 模型评价 工程化组织构建
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潜艇主艇体模型水下水动力特性的数值分析
9
作者 王欢 方尔正 洪连进 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第2期292-300,共9页
本文使用STAR-CCM+仿真软件对Suboff主艇体模型的三维粘性流场进行数值研究,以获得具有较高精度的数值计算方法。通过将仿真结果和试验结果对比,分析不同的湍流模型和网格划分对计算结果的影响。结果表明:雷诺应力湍流模型仿真结果与试... 本文使用STAR-CCM+仿真软件对Suboff主艇体模型的三维粘性流场进行数值研究,以获得具有较高精度的数值计算方法。通过将仿真结果和试验结果对比,分析不同的湍流模型和网格划分对计算结果的影响。结果表明:雷诺应力湍流模型仿真结果与试验结果最接近;当速度分别为5.92、10.00、11.84、13.92、16.00和17.99 kn时,相对误差小于3%的壁厚取值范围分别为:0.000 2~0.000 8 m、0.000 04~0.000 06 m、0.000 04~0.000 06 m、0.000 03~0.000 05 m、0.000 02~0.000 1 m、0.000 04~0.000 2 m,棱柱层总厚度取值范围为0.013~0.12 m,也可直接用公式计算。基于模拟分析结果,给出了AFF-1在改进网格划分方法后较为理想的数值计算结果。最后选择AFF-2模型验证了本文计算方法的准确性。 展开更多
关键词 数值计算 水下 Suboff主艇体模型 Suboff全附体模型 湍流模型 棱柱层 第一层厚度 总厚度
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糖尿病黄斑水肿抗VEGF治疗后视力获益早期预测模型构建与验证
10
作者 颜宇 钟琴 +3 位作者 陈妍鹏 杨蕾 李港逸 李爽乐 《眼科新进展》 北大核心 2025年第4期298-304,共7页
目的基于临床资料、OCTA、血清脑组织水通道蛋白4(AQP4)mRNA、总胆红素(TBIL)构建糖尿病黄斑水肿(DME)抗血管内皮生长因子(VEGF)治疗后视力获益的早期预测模型,并进行验证。方法选取2021年10月至2024年3月自贡市第一人民医院收治的480例... 目的基于临床资料、OCTA、血清脑组织水通道蛋白4(AQP4)mRNA、总胆红素(TBIL)构建糖尿病黄斑水肿(DME)抗血管内皮生长因子(VEGF)治疗后视力获益的早期预测模型,并进行验证。方法选取2021年10月至2024年3月自贡市第一人民医院收治的480例(480眼)DME患者,按照21分为建模集(320例)、验证集(160例)。将建模集根据抗VEGF治疗后视力获益情况分为获益组(80例)、未获益组(240例)。收集两组患者基线资料,分析DME患者抗VEGF治疗后视力获益的影响因素,构建早期预测模型,并对该模型进行内部、外部验证。结果组间比较结果显示,未获益组患者糖尿病病程长于获益组,吸烟患者占比、最佳矫正视力(BCVA)最小分辨角对数(logMAR)视力、糖化血红蛋白(HbAlc)、AQP4 mRNA均高于获益组,中心凹视网膜深层毛细血管血流密度(DCP-VD)、黄斑中央厚度(CMT)、TBIL均低于获益组(均为P<0.05)。LASSO-Logistic回归分析显示,DME抗VEGF治疗后视力获益的影响因素为CMT、BCVA(logMAR)、HbAlc、AQP4 mRNA、中心凹DCP-VD、TBIL。基于上述影响因素构建的抗VEGF治疗后视力获益的列线图模型的预测风险一致性指数为0.844。受试者工作特征曲线(ROC)显示,该模型在建模集中预测的曲线下面积(AUC)为0.844(95%CI:0.797~0.891),验证集中预测的AUC为0.898(95%CI:0.847~0.949)。决策分析曲线显示,建模集高风险阈值在0~82%,验证集高风险阈值在0~100%时,该模型可带来临床净收益。结论CMT、BCVA(logMAR)、HbAlc、AQP4 mRNA、中心凹DCP-VD、TBIL是DME抗VEGF治疗后视力获益的影响因素,基于此构建的视力获益预测模型准确性、稳定性较高,可作为临床预测治疗后视力获益的有效工具。 展开更多
关键词 糖尿病 黄斑水肿 LASSO-Logistic回归模型 列线图模型 危险因素 影响因素
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一种基于CHABOCHE模型参数的疲劳寿命预测模型
11
作者 张禄 任春晓 +1 位作者 高金 刘宏利 《中南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期258-268,共11页
通过对相邻应力之比、材料S-N特性曲线双对数斜率及前一级疲劳累积损伤3项要素的分析,提出一种基于CHABOCHE模型参数的非线性疲劳寿命预测模型。该模型在参考多个非线性疲劳模型作用系数构成要素基础上,分析疲劳寿命预测模型所涉及构成... 通过对相邻应力之比、材料S-N特性曲线双对数斜率及前一级疲劳累积损伤3项要素的分析,提出一种基于CHABOCHE模型参数的非线性疲劳寿命预测模型。该模型在参考多个非线性疲劳模型作用系数构成要素基础上,分析疲劳寿命预测模型所涉及构成函数要素,结合已有疲劳试验数据分析,并引入CHABOCHE模型的参数,提出一种用于疲劳寿命预测的新的作用系数。运用两级及多级疲劳试验数据,分别计算并对比MINER模型、MANSON-HALFORD模型、YG模型、YUE模型、HAGHGOUEI模型、GAO模型、ZHAO模型、ZHANG模型、SUBRAMANYAN模型、HASHIN模型及新模型的疲劳寿命预测结果。研究结果表明:本文提出的新模型的疲劳寿命预测精度更高,该模型在多级应力载荷下的金属材料结构设计与疲劳寿命预测方面具有工程应用价值及实际意义。 展开更多
关键词 CHABOCHE模型 非线性模型 多级应力 疲劳损伤 寿命预测
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db/db小鼠2型糖尿病骨质疏松模型的研究
12
作者 赵奕 冯秀芝 +5 位作者 王智民 陈怡然 杨潇 任艳玲 柳京池 曹文琪 《中国骨质疏松杂志》 北大核心 2025年第1期137-141,共5页
db/db小鼠是广泛应用于2型糖尿病及其并发症实验研究的动物模型,对评价新药药效及阐明病理生理学机制的研究具有重要的意义。该文通过检索中英文数据库梳理db/db小鼠的遗传背景和病理特征,并收集整理了以db/db小鼠为2型糖尿病性骨质疏... db/db小鼠是广泛应用于2型糖尿病及其并发症实验研究的动物模型,对评价新药药效及阐明病理生理学机制的研究具有重要的意义。该文通过检索中英文数据库梳理db/db小鼠的遗传背景和病理特征,并收集整理了以db/db小鼠为2型糖尿病性骨质疏松症模型开展的现代药物、中药及相关临床应用的基础研究,以期为今后本病的实验研究提供可靠的证据。 展开更多
关键词 DB/DB小鼠 2型糖尿病性骨质疏松症 动物模型 模型应用
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基于CLIP微调的扩散模型安全化
13
作者 吴平 林欣 《华东师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期138-150,共13页
扩散模型变革了文本–图像生成领域,使终端用户可以基于简单的自然语言提示生成高质量、多样化的图像艺术作品.然而,由于训练数据集庞大且未经过滤,文本–图像生成模型具有生成色情内容与暴力内容等不适当内容的能力.为更加安全地部署... 扩散模型变革了文本–图像生成领域,使终端用户可以基于简单的自然语言提示生成高质量、多样化的图像艺术作品.然而,由于训练数据集庞大且未经过滤,文本–图像生成模型具有生成色情内容与暴力内容等不适当内容的能力.为更加安全地部署此类模型,提出了一种基于CLIP (contrastive languageimage pre-training)方向性损失的微调(directional CLIP loss based fine-tuning, CLIF)算法,使用方向性的CLIP损失来微调模型,以抑制其生成不适当内容的能力. CLIF消耗的计算资源很少,并且具有强制生效的特点.为评估其抑制效果,提出了CTP (categorized toxic prompts)用于评估文本–图像生成模型的不适当内容生成能力.在CTP与COCO (common objects in context)上的实验结果表明, CLIF能够在抑制文本–图像扩散模型生成不安全内容的同时不影响其一般性生成能力. 展开更多
关键词 文本–图像生成模型 安全性 数据集 扩散模型
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飞机U型铆接构件不同加载角度下失效特性试验及数值模型研究
14
作者 牟浩蕾 张经纬 +2 位作者 赵一帆 解江 冯振宇 《工程科学与技术》 北大核心 2025年第2期148-158,共11页
在坠撞载荷作用下,运输类飞机的机身连接构件失效是其主要的失效形式之一。针对U型铆接构件,采用试验与仿真方法,研究其在不同加载工况(纯拉脱、30°、45°、60°和90°纯剪切)的失效特性,揭示U型件厚度和加载角度对其... 在坠撞载荷作用下,运输类飞机的机身连接构件失效是其主要的失效形式之一。针对U型铆接构件,采用试验与仿真方法,研究其在不同加载工况(纯拉脱、30°、45°、60°和90°纯剪切)的失效特性,揭示U型件厚度和加载角度对其失效特性的影响规律;建立基于峰值载荷失效的双线性单元模型(梁单元、六面体单元、4六面体簇单元和8六面体簇单元模型)和SPR2(self-piercing rivet 2)约束单元模型,得到可应用于坠撞仿真分析的铆钉数值模型。结果表明:随着加载角度增大,铆钉承受载荷由拉脱载荷变为剪切载荷,铆钉失效由钉头拉脱变为钉杆剪断;U型件承受载荷由面外拉伸载荷变为面内挤压载荷,失效位移减小;随着厚度增加,U型件不易发生变形,失效载荷增加,失效位移减少。基于峰值载荷失效的双线性单元模型中,8六面体簇单元模型获得的失效载荷与失效位移与试验结果吻合较好;8六面体簇单元模型与SPR2约束单元模型获得的失效载荷偏差均在10%以内,但8六面体簇单元模型的失效载荷偏差更小;两个模型获得的失效位移偏差稍大,但SPR2约束单元模型的失效位移偏差相对较小(15%以内)。8六面体簇单元和SPR2约束单元模型可应用于飞机坠撞仿真。 展开更多
关键词 U型铆接构件 失效特性 双线性单元模型 SPR2约束单元模型
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光伏电池片等效物理模型参数辨识及其光谱响应估算研究
15
作者 张经炜 曹尚 +4 位作者 冯莉 丁坤 Frank U.Hamelmann 杨航 陈翔 《可再生能源》 北大核心 2025年第2期173-182,共10页
为全面评估光伏电池片发电性能,针对现有光伏等效电路模型无法估算其光谱响应特性问题,文章基于有限元法提出了光伏电池片等效物理模型及其参数辨识方法,对其电气特性与光谱响应进行估算。首先,分析有限元模型中关键参数对电气特性估算... 为全面评估光伏电池片发电性能,针对现有光伏等效电路模型无法估算其光谱响应特性问题,文章基于有限元法提出了光伏电池片等效物理模型及其参数辨识方法,对其电气特性与光谱响应进行估算。首先,分析有限元模型中关键参数对电气特性估算结果的影响,确定发射区厚度、基区厚度、发射区掺杂浓度、基区掺杂浓度、串联电阻和并联电阻共6参数作为模型参数辨识对象;然后,以高辐照工况下实测电流-电压(Ⅰ-Ⅴ)特性数据为依据,使用粒子群算法对上述参数进行辨识;最后,实测了不同辐照和温度条件下Ⅰ-Ⅴ特性并与模型估算结果对比验证,同时测量了太阳光谱曲线与光伏组件短路电流,间接验证模型估算电池片光谱响应的精确性。实验结果表明,单晶硅、多晶硅电池片模型估算结果的电流均方根误差分别为0.019 2~0.030 2 A,0.018 0~0.051 5 A,模型计算光谱响应结果的短路电流和实测短路电流绝对百分误差在15%以下,使用该参数辨识方法建立的模型能够较综合地反映光伏电池片的光电转换性能。 展开更多
关键词 光伏电池 光伏模型 有限元模型 光谱响应 参数辨识
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梁式桥抗震韧性评估方法:Ⅰ.基于专家意见的构件震后功能恢复模型 被引量：1
16
作者 王晓伟 叶爱君 +6 位作者 吴学平 周连绪 宋开辉 李军 娄亮 魏新农 彭俊 《土木工程学报》 北大核心 2025年第1期65-76,共12页
梁式桥是中国交通路网中最普遍的桥型,建立其抗震韧性评估方法是“韧性城市”国家战略顺利实施的必然需求,但其中至关重要的梁式桥各构件震后功能恢复模型尚未建立。震后功能恢复模型表征了结构在遭受地震后使用功能损失-保持-恢复的过... 梁式桥是中国交通路网中最普遍的桥型,建立其抗震韧性评估方法是“韧性城市”国家战略顺利实施的必然需求,但其中至关重要的梁式桥各构件震后功能恢复模型尚未建立。震后功能恢复模型表征了结构在遭受地震后使用功能损失-保持-恢复的过程。为填补这一空白,该文第一部分采用专家意见调研的方法,构建了梁式桥主要受力构件(墩柱、主梁、支座、基础、桥台)和次要受力构件(挡块、伸缩缝)的震后功能恢复模型。首先,系统地定义了各构件的多级损伤状态和性能指标;然后,设计了调研问卷,面向全国各地124位桥梁设计、科研、施工、检测、养护、加固领域的专家,征询各构件不同损伤状态下的桥梁震后通行决策、残余通行功能、决策时间、构件修复策略与时间、以及构件修复期间桥梁残余通行功能;最后,通过对调研结果的统计分析,建立了梁式桥各构件的震后功能恢复模型。该文第二部分将利用该模型对我国量大面广的板式支座梁式桥开展抗震韧性评估研究。 展开更多
关键词 桥梁工程 抗震韧性 震后功能恢复模型 专家意见调研 功能损失 构件修复时间
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大语言模型发展研究及其在防洪“四预”平台智能交互的应用探讨
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作者 郭磊 冯钧 +1 位作者 直伟 周思源 《中国水利》 2025年第5期29-36,共8页
大语言模型(LLMs)是近年来人工智能领域的重大突破,依托Transformer架构与自注意力机制,在超大规模参数下涌现出接近人类的自然语言理解能力,为人类认知、思考、判断和决策提供辅助。当前大语言模型在垂直细分领域的应用已成为热点,特... 大语言模型(LLMs)是近年来人工智能领域的重大突破,依托Transformer架构与自注意力机制,在超大规模参数下涌现出接近人类的自然语言理解能力,为人类认知、思考、判断和决策提供辅助。当前大语言模型在垂直细分领域的应用已成为热点,特别是基于MOE融合架构的DeepSeek开源发布,为行业大模型应用提供了更为便捷的技术路径,进一步推动了相关研究热潮。“四预”是基于数字孪生水利建设的新型水利智能业务应用,具有专业性强、业务链条长、系统架构复杂等特点,功能完备,但在易用性方面仍有优化空间。基于大语言模型的理解和推理能力分析,首次提出了大模型智能交互L0至L3级分类体系,以意图识别和智能调用为切入点,研究其支撑“四预”平台的交互应用场景和实现技术路径,提出了通过优化“预设内容”和叠加具体问题增强大模型输出确定性的方法,并在通用大模型上进行测试,探索大模型智能调用“四预”平台专业模型的路径,为提升防洪“四预”的交互友好性提供了可行方案,同时也为大语言模型在水利智能业务中的深度应用提供参考。 展开更多
关键词 大语言模型 ChatGPT DeepSeek 防洪“四预” 意图识别 模型驱动 垂直领域大模型 专业小模型
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数字加速主义的阿喀琉斯之踵——基于大模型发展的哲学反思
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作者 吴静 《江汉论坛》 北大核心 2025年第1期104-111,共8页
从判别式人工智能到生成式人工智能的发展使得作为技术基底的大语言模型不但引起了空前的关注,也成为科技创新产业竞相追逐的新热点。在内在结构方面,大语言模型虽展现出强大的泛化和涌现能力,但也存在泛化能力差、过度拟合、数据偏差... 从判别式人工智能到生成式人工智能的发展使得作为技术基底的大语言模型不但引起了空前的关注,也成为科技创新产业竞相追逐的新热点。在内在结构方面,大语言模型虽展现出强大的泛化和涌现能力,但也存在泛化能力差、过度拟合、数据偏差等问题,其“涌现”现象也难以预测和控制。同时,大语言模型面临数据抗衰和模型退化的发展瓶颈。随着时间推移,性能受“模型漂移”的影响在多模态、多任务领域明显下降,商业化落地受阻,部分企业的先发优势难以超越。尽管大语言模型的突飞猛进被视为信息社会新阶段的标志,但是其发展面临着有待解决的挑战和限制,以及背后旷日持久的能源和财力消耗。因此,唯有深入研究大语言模型技术的底层逻辑和运行原理,进行针对性测试和评估,批判性地审视其生成的价值逻辑,才能更有针对性地处理大语言模型对社会关系产生的影响,从而更好地解决人机协同及交互界面等问题。 展开更多
关键词 大模型 泛化 模型退化 价值
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比较多种机器学习模型预测肺移植术后受者生存
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作者 史灵芝 刘亚灵 +7 位作者 严浩吉 喻赠玮 侯森林 刘明昭 杨航 吴波 田东 陈静瑜 《器官移植》 北大核心 2025年第2期264-271,共8页
目的 比较不同机器学习算法构建的预后模型在预测肺移植(LTx)受者生存期方面的性能和表现。方法 回顾性收集483例行LTx手术的受者资料,所有受者按7∶3的比例分为训练集和验证集,将收集到的24个变量基于变量重要性(VIMP)进行筛选,利用随... 目的 比较不同机器学习算法构建的预后模型在预测肺移植(LTx)受者生存期方面的性能和表现。方法 回顾性收集483例行LTx手术的受者资料,所有受者按7∶3的比例分为训练集和验证集,将收集到的24个变量基于变量重要性(VIMP)进行筛选,利用随机生存森林(RSF)和极端梯度提升树(XGBoost)构建预后模型,使用综合曲线下面积(iAUC)和时间依赖曲线下面积(t AUC)进行模型性能评估。结果 训练集和验证集的各变量差异均无统计学意义。基于VIMP筛选排名前15的变量用于建模并确定重症监护室(ICU)住院时间为最重要的因素。与XGBoost模型相比,RSF模型在预测受者生存期方面表现出更好的性能(i AUC0.773比0.723)。在预测受者6个月生存期(tAUC6个月0.884比0.809,P=0.009)和1年生存期(tAUC1年0.896比0.825,P=0.013)方面,RSF模型也表现出更好的性能。基于两种算法的预测截断值,将LTx术后受者分为高风险组和低风险组,两种模型的生存分析结果均显示高风险组受者的生存率低于低风险组(P<0.001)。结论 与XGBoost相比,基于RSF算法开发的机器学习预后模型可以更好地预测LTx受者的生存期。 展开更多
关键词 肺移植 机器学习 预测模型 随机生存森林 极端梯度提升树 生存期 比例风险回归模型 重症监护室
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基于交替语言数据重构方法的跨语言文本相似度模型
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作者 王轶 王坤宁 刘铭 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第2期551-558,共8页
针对现有多语言模型在预训练过程中对多语言数据集的利用效率低,导致跨语言上下文学习能力不足,进而产生语言偏差的问题,提出一种基于交替语言数据重构方法的跨语言文本相似度模型.该方法通过对称地替换平行语料中的中英文词语,形成重... 针对现有多语言模型在预训练过程中对多语言数据集的利用效率低,导致跨语言上下文学习能力不足,进而产生语言偏差的问题,提出一种基于交替语言数据重构方法的跨语言文本相似度模型.该方法通过对称地替换平行语料中的中英文词语,形成重构的预训练文本对,并利用上述文本对对多语言大模型mBERT(BERT-based-multilingual)进行基于数据重构的针对性预训练和微调处理.为验证该模型的可行性,在联合国平行语料数据集上进行实验,实验结果表明,该模型的相似度查准率优于mBERT和其他两种基线模型,其不仅可以进一步提高跨语言信息检索的准确性,并且可以降低多语言自然语言处理任务的研究成本. 展开更多
关键词 mBERT模型 文本相似度 多语言预训练模型 大模型微调
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