【摘 要】
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针对司法领域标记数据匮乏、标注质量不高、存在强逻辑性导致裁判文书量刑情节识别效果不佳的问题，提出了一种基于反绎学习的量刑情节识别模型（ABL-CON）。首先结合神经网络与领域逻辑推理，通过半监督学习方法，使用置信学习方法表征情节识别置信度，然后修正无标签数据经过神经网络产生的不合逻辑的错误情节，再重新训练识别模型，以提高识别精度。在自构建的司法数据集上，与BERT、SS-ABL等模型进行对比，AB
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针对司法领域标记数据匮乏、标注质量不高、存在强逻辑性导致裁判文书量刑情节识别效果不佳的问题，提出了一种基于反绎学习的量刑情节识别模型（ABL-CON）。首先结合神经网络与领域逻辑推理，通过半监督学习方法，使用置信学习方法表征情节识别置信度，然后修正无标签数据经过神经网络产生的不合逻辑的错误情节，再重新训练识别模型，以提高识别精度。在自构建的司法数据集上，与BERT、SS-ABL等模型进行对比，ABL-CON模型通过逻辑反绎修正不符合逻辑的标签能够有效提高标签的逻辑合理性以及标签的识别能力，使得Mac
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针对YOLO系列目标检测算法中复杂的网络模型和大量冗余参数问题，提出了一种基于自适应阈值的循环剪枝算法：在经过基础训练和稀疏化训练后，进入到自适应阈值剪枝模块，该模块针对缩放因子分布情况，通过缩放因子对通道和卷积层的重要性进行评估，自主学习到一个剪枝阈值，再对网络模型进行剪枝，此过程可以循环进行，并在通道剪枝和层剪枝中应用。本算法中的阈值不是人为设定，而是针对当前网络结构学习获得，通过剪枝获得一个
轻微认知衰退是阿尔茨海默病的早期阶段，而利用脑电信号进行轻微认知衰退的特征提取与分类是诊断轻微认知衰退的重要方法。在基于脑电人工智能轻微认知衰退自动检测技术中，现有研究只提取脑电波信号中的某一个特征或简单地拼接多个特征，这会导致这些方法并不能较好地考虑特征之间的相关性，并且会引发维度灾难的问题；提出了一种基于卷积神经网络的轻微认知衰退静息态脑电数据自动检测算法，通过提取脑电的功率谱及脑网络特征，并
如何及时高效地调度应急物资，减小突发事件带来的伤害，成为社会关注的焦点问题。在综合考虑新冠肺炎疫情这类特殊突发事件特点的前提下，构建了一类多供应点多式联运应急物资调度网络，并以运输成本最低、时间惩罚最少、配送员被感染风险最小为优化目标，建立了一类多目标调度优化模型。考虑到基于聚类思想的优化算法在解决多供应点，尤其是多目标调度优化问题中缩减可行域方法科学性存疑的局限性，提出了一类考虑完全可行域思想的
针对基于Cybertwin的网络架构中通信双方存在信道安全以及隐私保护的问题，提出新的格上认证密钥交换协议。使用生物特征认证技术实现Cytertwin服务下的用户实名制登录和强身份认证需求，保证Cybertwin服务对用户网络行为的审计和追踪。通过引入通信方身份信息构造格上抗碰撞哈希函数，使身份信息在公共信道传输过程中能够应对量子威胁，同时满足用户匿名性和不可追踪性。最后基于RLWE问题设计新的和
心脏搏动可用基于Van der Pol方程的心律模型描述。对该模型的研究有助于进行心律调控，为心律失常等心脏疾病治疗提供指导。针对已有Van der Pol方程时间尺度与真实生物心律不一致的问题，引入时间尺度参数，改进Van der Pol方程。针对心律模型的数值模拟问题，提出一种基于深度神经网络的算法。针对现有神经网络算法带来的假解问题，提出一种新的采样策略构建训练数据集。为进一步提高求解的精度
现有的多标签学习算法往往只侧重于实例空间到标签空间的正向投影，然而正向投影时由于特征维数降低所产生的实例空间信息丢失的问题往往被忽略。针对以上问题，提出一种基于双向映射学习的多标签分类算法。首先，利用实例空间到标签空间的正向映射损失建立线性多标签分类模型；然后，在模型中引入重构损失正则项构成双向映射模型补偿由于正向映射时导致的鉴别信息的丢失；最后，将双向映射模型结合标签相关性和实例相关性充分地挖掘
针对麻雀搜索算法收敛速度缓慢、寻优精度不足和容易陷入局部最优等缺点，提出了一种融合正弦搜索策略和多样性变异处理策略的改进麻雀搜索算法。通过引入正弦搜索策略，自适应调整个体权重提高算法收敛速度。针对个体聚集程度过高问题，采用多样性变异处理，引入生物学中种群聚集度的概念和柯西变异对最优解进行扰动，提高算法逃离局部最优的可能。通过9个不同特征的基准函数进行寻优测试，测试结果表明改进算法能够更快的收敛于最
氚安全是聚变堆安全的核心内容,对聚变堆从研究走向实现聚变能源有着至关重要的影响,是建设聚变堆前必须回答的问题.本文针对聚变堆中大规模氚应用场景,从氚分布、包容、处理、人类及环境安全等方面综述了当前的研究进展,结合我国磁约束聚变能源发展路线图,提出针对聚变能发展的氚安全发展路线设想,并给出氚安全需重点突破的关键科学问题、技术问题及工程问题建议.
针对商家在进入大型电商平台面临的销售方式选择和物流服务策略问题，提出三种运营模式，即a)转售模式，标记为A;b)代理+无平台物流模式，标记为B;c)代理+平台物流模式，标记为C。以一个电商平台和一个商家组成的分析框架为研究对象，构建二者之间的博弈模型。通过比较三种模式下的均衡结果，并结合企业的不同权力结构，发现当平台拥有绝对权力时，C模式对平台最优。当物流服务敏感系数和市场规模都较大时，B模式对拥
针对无线传感器网络中能量受限的特点，提出了基于时空相关加权目标函数粒子群优化算法(SC-WOFPSO)的分簇协议。首先，该协议使用Kohonen神经网络提取节点间的数据相似性。在分簇过程中，该协议综合考虑了节点间的数据相似性、节点间距离以及节点剩余能量等因素，使用PSO算法进行迭代寻优，寻找最优的簇头集合。在成簇过程中，网络中的非簇头节点为每个簇头分别计算Goal函数值，选择加入函数值最大的簇头。