命名实体识别是自然语言处理领域中的一项基本任务,旨在识别和分类文本中的命名实体。目前,基于跨度的方法在实体识别方面取得一定进展,但这些方法往往忽视了候选跨度的质量差异。针对该问题,本文提出一种融合边界交互信息的命名实体识别方法。该方法通过一个边界交互模块评估边界间的语义关联和交互强度,生成边界交互信息矩阵,用于识别边界间潜在的语义联系,引导模型识别和标记出高质量的候选跨度。此外,该方法集成多尺度空洞卷积模块,利用跨度之间的语义关系来减轻非实体噪声的影响。实验表明,本文方法在ACE2005中文数据集、ACE2005英文数据集和Weibo数据集上的F₁值分别达到89.78%、87.37%和72.10%,与基准模型相比分别提升0.67、0.95和0.69个百分点,验证了该方法对命名实体识别的有效性。

关系抽取旨在抽取2个命名实体之间的语义关系。近年来,提示学习通过拼接提示模板并进行掩码预测的方式,统一了预训练语言模型训练和微调过程的优化目标,在关系抽取领域取得优异的性能。然而,固定的提示模板与关系实例间的弱语义关联导致模型对复杂关系的语义感知能力差。针对这一问题,本文提出一种基于掩码注意力与多特征卷积网络的关系抽取方法。该方法采用三仿射注意力机制将提示模板中的掩码与关系实例的语义空间进行交互映射,形成二维掩码语义,并利用多特征卷积网络和多层感知机提取二维掩码语义中的关系信息。该方法通过建立掩码与关系实例间的显式语义依赖,增强提示模型对复杂关系的语义感知能力。该方法在数据集SemEval、SciERC和CLTC上的F₁值分别达到91.4%、 91.2%和82.6%,验证了该方法的有效性。

零样本实体检索旨在将实体提及(mention)链接到训练阶段未见过的实体,在多种自然语言处理任务中起关键作用。然而现有方法依然存在2个问题:1)仅使用实体描述的前k个句子来构建实体的多视图表示,导致实体多视图语义冗余与缺失,很难充分学习提及与实体之间的匹配关系;2)仅以提及为中心构造正负例,对提及与实体之间的对比关系覆盖度较低,导致其匹配错误。 针对以上2个问题,本文提出基于主题的多视图实体表示(Topic-MVER)方法。该方法基于主题构建实体的多视图表示,并使用对比学习建模提及与实体之间的3种关系,提升提及和实体对表示的匹配性。该方法在ZESHEL和MedMentions数据集上的Recall@1分别达到48.13%和73.86%,较基线模型分别提升2.73和1.21个百分点,验证了本文方法的有效性。

本文从理论上分析了光纤涂覆层对长周期光纤光栅(long period fiber grating, LPFG)温度灵敏度的影响。根据数值分析法对有、无涂覆层的LPFG透射谱建立仿真模型,对LPFG进行温度传感的模式耦合过程进行分析。结果表明:包层模阶数越大,涂覆层对不同包层模有效折射率的影响越大,进而推断出不同包层模耦合的LPFG谐振峰具有不同的温度灵敏度。仿真结果验证了带涂覆层LPFG中高阶包层模耦合的谐振峰对温度更敏感,具有0.977 nm/℃的高灵敏度,是普通LPFG的10倍左右。涂覆层的存在不仅能保护光纤、提高其机械强度,更重要的是,对于高阶包层模耦合出来的透射峰,涂覆层能够有效提高它的温度灵敏度。同时,该结果对保留涂覆层制备光栅以及聚合物涂覆栅型结构方面的实验研究具有一定的参考意义。

深度挖掘和利用脑电信号的特征信息,以提高运动想象的分类性能,一直是脑机接口的研究热点。考虑到脑电特征空间具有高维性且与幅值和相位密切相关,如何有效表达和同时利用脑电的幅值和相位信息已经成为一个难题。为此,本研究提出一种基于复数协方差特征的三维复值卷积神经网络。首先,构建脑电不同频率下的复数协方差矩阵特征,不仅通过复值表示将幅值和相位信息结合在一起,并且保留分类所需的多变量信息,如幅值、相位、空间位置、频率等。其次,设计针对多复数协方差特征的全复数卷积神经网络,实现运动想象任务的高性能分类。在2个公开数据集上的实验结果表明,本研究提出的方法可获得比现有前沿方法至少高出2.49和1.85个百分点的平均准确率。

特征解耦能够将不同模态特征解耦为相似特征和差异特征,以缓和模态间的贡献度差异。但由于差异特征不仅包含互补信息,同时也包含一致信息,因此差异特征存在显著分布差异。传统特征解耦方法忽视了差异特征内在的冲突,从而导致预测不准确。为了解决这一问题,本文提出一种差异特征导向的解耦多模态情感分析方法,利用特征表示学习和对比学习的思想,提取更为有效的特征并扩大差异特征间的差异。首先部署一个特征提取模块,针对3种模态使用不同的特征提取方法以提取到更为有效的特征;其次使用共同编码器与独立编码器解耦3种模态特征,并使用一个多模态变压器进行特征融合;最后,为了扩大差异特征间的差异,设计用于优化的损失函数。在2个大规模基准数据集上进行实验,并与多个当前先进方法进行比较,在绝大部分指标上都超越当前先进方法,验证了本文方法的有效性与鲁棒性。

随着智能通信技术在智能交通场景的广泛运用,行人、车辆目标检测已成为保障道路安全的重要基础。针对在雾天恶劣环境中检测网络漏检率高、检测速度慢的问题,本文提出基于YOLOv8的实时雾天目标检测方法。该模型将输入图片加入去雾网络模块对输入图像进行预处理,保留原图片的细节特征并去除雾气的遮挡,再使用改进后的YOLOv8n进行检测。在YOLOv8n上基于FasterNet改进C2f模块,降低模型参数量及模型大小,增加模型计算效率,并设计SE-ResNeXt检测头,避免了因堆积神经网络层数带来的负面影响。最后运用知识蒸馏的方式,进一步提高检测精度。将所提出模型在 reside rtts数据集和合成有雾数据集上进行验证。与原网络相比,平均精度(mAP@50_95)提升5.2个百分点,检测帧数达到170 frame/s。

为解决干扰背景下桥梁表面缺陷检测精度低、漏检率及误检率高等问题,本文提出一种数据增广与改进YOLOv8的桥梁缺陷检测方法。通过StyleGAN3和深度图像融合方法对少样本数据进行增广。在YOLOv8主干中加入SPD-Conv模块,提升对低分辨率缺陷的特征提取能力;颈部在AFPN结构的基础上,设计出AFPN_UCG结构,使网络能更好地处理多尺度信息;在C2f中引入RFCBAMConv和DLKA模块,构建C2f_RD模块,使其精准传递梯度信息,同时能够让网络更有效地捕捉小目标信息;通过DCNv3模块与Dynamic Head相结合设计出新的检测头,其将尺度、空间和任务3种注意力机制结合并使用DCNv3动态调整,进一步提升模型对不规则缺陷的预测性能。经实验,数据增广后mAP@0.5提升了2.4个百分点,改进后的YOLOv8准确率为93.2%,mAP@0.5为91.3%,较原模型分别提高了4.2和4.3个百分点,能够更加精准检测桥梁缺陷。

针对一类含参的二维分段仿射系统,通过调整子系统的不变流形结构,得到系统奇异环的存在性,进一步在奇异环小邻域内选择合适的截线,借助2个子系统的流映射构造复合Poincaré映射,得到奇异环的单侧稳定性,其分岔导致极限环的存在性及稳定性。给出2个例子说明主要结果的应用。

本文研究一类带扰动项Schrdinger方程在质量超临界情况(即p+p²/N<q<p^*)下正规化解的存在性。首先,构造适当的辅助函数,验证能量泛函在约束空间上具有山路几何结构;然后,证明当h_W^1,p充分小时能量泛函满足Palais-Smale紧性条件,由此得到具有正能量山路解的存在性.

协变量信息采集成本昂贵是导致大型队列研究或随访型研究止步不前的主要原因,病例队列设计(case-cohort design)是解决这一问题的一种有偏抽样机制,在生存事件中已得到广泛研究。然而,多类型复发事件在生物医学和公共卫生研究中也极为常见,并且相关研究往往需要对试验对象进行长期跟踪,研究成本也可能较为高昂。鉴于此,本文基于一类加性转移模型提出多类型复发事件的广义病例队列设计,选择与时间相关的加权函数,应用逆概率加权方法建立未知参数的加权估计方程,并证明所得参数估计量的相合性和渐近正态性。通过数值模拟和实例分析验证所提方法的有效性。

贵州是我国西南地区玉米主要产区之一,准确评估气候变化背景下贵州玉米种植的适宜度变化,对贵州农业的可持续发展有重要意义。本文基于贵州省77个气象站点历史(2001—2020年)逐月气象数据和CMIP6(第六次国际耦合模式比较计划)未来(2021—2040年)不同排放情景(SSP126、SSP245、SSP585)下的气象数据,在气候适宜度函数模型的基础上构建出贵州春玉米的温度、降水和日照适宜度模型,并对其综合适宜度进行分析。结果表明:在不同排放情景下,贵州春玉米的温度适宜度整体上升,降水适宜度略微下降,在温度和降水的共同影响下,SSP126、SSP245、SSP585情景下综合适宜度大于0.8的区域由贵州中部向东西两边分别增加2.69%、3.08%、4.05%。降水适宜度的波动较小,因此认为温度变化对贵州春玉米种植区划起主导作用。

桂林市多山地丘陵,属典型的喀斯特地貌,地质条件复杂,雨量充沛,地质灾害频发。本文选取桂林市为研究区,基于地质地貌、气候水文及人类活动等诱发地质灾害的因素,选择高程、坡度、距断层距离、降雨、距水系距离、归一化植被指数(NDVI)、距道路距离及土地利用类型等8项评估指标,建立桂林市地质灾害危险性评估指标体系,并利用ArcGIS平台下的层次分析法(AHP)和信息量模型进行数据集成,对研究区进行地质灾害危险性评估。结果表明,桂林市地质灾害极低、低、中、高和极高危险区面积占比分别为22.41%、31.89%、24.43%、14.81%和6.45%。极高危险区集中分布于永福县、阳朔县、桂林市区等地;极低危险区则主要分布于龙胜各族自治县、资源县、兴安县等地;其余地区为中度危险区,但在空间上表现出一定的差异。根据模型结果可知降水可能是造成桂林市地质灾害危险区分布的最主要因素。模型评估指标(AUC)数值为0.796,通过危险性评价结果准确性检验。结合研究区自然地理特征和各项评估指标的致灾机理,并对比典型区域的危险性评价结果,发现降水、距断层距离等评估指标的高权重以及其他指标的中、低权重分布具有较好的合理性。此外,各因子的加权信息量与其分级结果表现出较好的相关性,进一步验证了该信息量模型的准确性。本研究详细评估各致灾因子对桂林市地质灾害危险等级的影响,并划分了桂林市地质灾害危险区,对桂林市及相关地区的地质灾害防治、土地利用规划以及生态环境保护具有一定参考价值。

生态系统服务量化评估可以为科学决策提供信息,对于保护和提高生态系统服务功能,促进区域可持续发展有重要的现实意义。本文以漓江流域为研究区,运用PLUS模型预测土地利用变化,模拟2030年自然发展情景、城镇发展情景、耕地保护情景和生态保护情景下的土地利用结构,进而利用InVEST模型对流域2010年、2020年和2030年的产水服务、碳储存服务和土壤保持服务进行评估和预测。结果表明:1)土地利用方面,2010—2020年间漓江流域建设用地、水域面积增加,耕地、林地和草地面积减少,2030年多情景下漓江流域土地利用呈现出耕地、林地、草地向建设用地转化的现象。自然发展情景和城镇发展情景下建设用地扩张明显;生态保护情景下耕地、林地和草地面积下降趋势及建设用地扩张速率得到有效控制;耕地保护情景有助于降低耕地向建设用地转化。2)生态系统服务方面,2010—2020年间漓江流域生态系统服务空间分布差异显著,产水量和土壤保持量都呈现上升趋势,碳储存量呈现降低趋势。流域中西部为产水量高值区,流域北部和东部为碳储存量和土壤保持量高值集中区。2030年城镇发展情景下产水量持续增加;发展情景差异对碳储存服务产生显著影响,生态保护情景能够提高碳储存量;土壤保持服务呈现出逐年升高趋势,并在自然发展情景下达到最大。3)建设用地扩张会导致产水服务提升,林地和草地减少引起碳储存量下降,建设用地扩张和林地草地减少使流域土壤保持量呈现出先升高再降低的趋势。研究漓江流域生态和社会经济不同发展模式所带来的生态系统服务变化规律可为流域土地利用空间规划和生态系统管理提供科学决策参考。

生境质量是区域生态系统服务能力和水平的体现,定量评估其时空演变特征并预测未来变化对区域高质量发展具有重要意义。本文以福建省为研究对象,应用InVEST模型和地理探测器,定量分析该地区生境质量的时空演化特征及其驱动因素,并借助PLUS模型,对2020—2040年间福建省的土地利用及生境质量时空分布进行模拟预测。结果表明:1)2000—2020年福建省耕地、林地和草地均呈减少趋势,减少区域主要发生在东南沿海及周边区域,主要转为建设用地。2)2000—2020年福建省生境质量整体较好,平均生境质量有轻微降低的趋势,南平市西北部和闽江中上游的生境质量较高,而漳州、厦门、莆田等沿海地区的生境质量较低。3)PLUS模型预测显示,在耕地和生态保护情景下,未来20年福建省耕地、林地、草地面积将会增加,而其他3种地类则呈减少趋势。这使得生境质量均值呈逐渐上升趋势,高生境质量区域面积进一步扩大。4)影响福建省生境质量变化的第一主导因素为植被初级净生产力(NPP)(q为0.262),其次是GDP(q为0.199),交互作用探测结果显示,自然因素之间的相互作用对福建省生境质量影响尤为显著。

痛风是一种以下肢剧烈疼痛为典型特征的急性炎症性关节炎。目前临床治疗痛风的药物,例如秋水仙碱、非甾体抗炎药等均有较大副作用,所以探究一种新型有效且副作用小的治疗药物极为迫切。对香豆酸作为一种具有广泛药理活性的中药成分,是一种极具潜力的治疗痛风药物,但其具体机制尚未明确。本文以小鼠急性痛风性关节炎为模型,探究对香豆酸对痛风的缓解效果及其作用机制。研究发现,对香豆酸能明显缓解急性痛风性疼痛,其可能的作用机制为:一是抗炎,对香豆酸能够明显降低急性痛风模型小鼠关节组织中IL-1β的水平;二是对香豆酸与TRPV1结合,通过抑制TRPV1的功能与表达缓解急性痛风性疼痛。

青鳉gsdf缺失导致生殖细胞过度增殖以及XY生殖细胞性逆转为卵母细胞。转录组比对分析结果显示,gsdf缺失性腺的elavl2基因表达均显著高于正常对照组,提示Gsdf信号可能抑制性腺elavl2的表达。Elavl2在物种间具有较高的进化保守性。elavl2在青鳉胚胎发育和性成熟后各组织中均有表达,在性腺和脑中高表达,提示Elavl2对配子生成和脑的发育有重要作用。化学原位杂交显示,elavl2主要在正常精巢和卵巢中的初级精母细胞和卵母细胞中表达,与qPCR在性腺中相对表达量一致。elavl2在配子生成过程中可能发挥重要功能。本研究为进一步探索脊椎动物性别分化调控机制提供比较进化方面的线索。

生物钟在生物体内出现昼夜周期性震荡,影响着生物的生长发育。棘胸蛙Quasipaa spinosa作为一种重要的两栖类动物,蝌蚪期主要在白天活动,而变态后则主要在夜间活动,出现相反的昼夜节律特征。目前关于棘胸蛙Clock基因的昼夜变化特征尚不清楚。因此,本研究克隆棘胸蛙的Clock基因,发现其蛋白序列含有1个HLH结构域、2个PAS结构域和1个PAC结构域,且这些结构域在不同物种中高度保守。进化分析表明,鱼类Clock基因可以分为2个不同的组:Clock A组和Clock B组,两栖类Clock基因不分亚型地聚在一起,其中棘胸蛙与高山倭蛙Clock基因紧密聚在一起。为了探索节律基因在棘胸蛙体内的转录特征,选择5个关键节律基因(Clock、Bmal1、Per2、Cry1和RoRα)研究它们不同发育阶段和不同组织中的表达谱。结果显示:Clock基因在所有组织和所有发育阶段中均存在本底表达,且在变态阶段的表达水平最高。节律表达谱显示Clock和Bmal1基因的表达较为一致,均在夜间观察到表达峰值,Per2和Cry1都在一天开始的时候出现表达高峰。但Per2和Cry1的表达模式具有组织特异性,Cry1基因在T4阶段的肌肉、脑、肝和心脏组织中呈现另一个短暂的表达峰,这可能与夜间褪黑素水平的增加或实验动物的行为模式有关。实验结果有助于深刻理解两栖类动物错综复杂的昼夜节律系统。

FOX家族FOXP2基因广泛存在于动物界中,是与声音有关的重要基因,其突变可以导致人类语言障碍。FOXP2基因与鸟类和爬行类的语言能力、学习行为密切相关,为了解其进化史,以66种鸟类和30种爬行类为研究对象,基于基因组数据,利用选择压力分析、系统发育分析等探讨鸟类和爬行类FOXP2基因的分子进化规律。结果表明:1)虽然鸟类与爬行类都有正选择位点,但是FOXP2基因在爬行类与鸟类中非常保守,整体上呈纯化选择;2)鸟类中鸣禽的FOXP2基因未发生正选择,也无正选择位点,但鸣禽的ω值比其他鸟类更高,表明鸣禽的FOXP2基因进化速率更快,可能与鸣禽具有更突出的鸣唱天赋有关;3)虽然鸟类与爬行类FOXP2均处于纯化选择状态,但鸟类明显比爬行类具有更高的ω值,说明鸟类经历选择放松,表明鸟类的FOXP2基因相较于爬行类进化速率更快。本研究结果为FOXP2基因的进化和功能的进一步研究提供理论依据,为人类语言机制的探索带来更多的借鉴与启示。