摘要：方面级情感分析是一项细粒度的情感分类任务。近年来,依存树上的图神经网络被用于建模方面项及其意见项间的依赖关系。然而,这类方法通常具有高度依赖依存树解析质量的缺点。同时,大多数现有研究着重关注语法信息,忽视了情感知识在建模特定方面与上下文之间情感依赖关系中的作用。为解决以上问题,设计并提出了用于方面级情感分析的情感增强双图卷积网络。模型基于依存树与注意力机制建立双通道结构,在更为准确、高效地捕捉方面与上下文间语法与语义关联的同时减轻了模型对依存树的依赖程度。此外,模型引入情感知识用于增强图结构,帮助模型更好地提取特定方面的情感依赖关系。模型在3个公开基准数据集Rest14、Lap14、Twitter上的准确率分别达到了84.32%、78.20%、76.12%,接近或超越目前最先进的性能。实验表明,提出的方法能够合理利用语义和语法信息,在使用更少参数的情况下实现较为先进的情感分类性能。

摘要：局部组件方法实现少样本字体生成任务,通常会忽略组件位置信息对文字生成的作用,造成生成文字整体结构布局存有偏差。为了能够有效捕获组件位置信息,提出一种融合组件位置信息特征的少样本字体生成方法(CPI-Font)。提出的CPI-Font模型以MX-Font为基本框架,设计一种新的全局位置信息提取器。以坐标注意力提取全局位置信息,并通过多头组件注意力关注每个组件在全局位置信息中的不同重要程度,以捕获局部组件在整个字形中的全局位置关系特征,避免生成的字形结构产生偏差。采用公开构建的39种字体作为汉字数据集,与目前主流模型进行大量实验。实验结果显示,提出模型的LPIPS值达到0.112,FID值达到88.5,在内容和风格上的准确率分别达到83.1%、70.4%,在三个评价指标上模型均优于其他算法。结果表明,CPI-Font模型能够有效捕获组件位置信息,并具有较为先进的少样本字体生成性能。

摘要：采用钳位光电二极管(PPD)的CMOS图像传感器,由于其优异的性能,已成为图像传感领域中占主导地位的技术。然而,更大尺寸PPD的应用在电荷传输速度和效率方面存在挑战,特别是在微光、高速探测的场景中,传统的像素设计难以满足必要的性能标准。一种有效的方法是通过PPD的形状设计来提升大像素性能。首先全面概述了产生PPD横向电场的两种机制:边缘电场设计和钳位电压调制,并探讨了基于这两种设计策略的各种设计改进。然后总结了传输栅-浮空扩散(TG-FD)节点收集结构及像素整体布局优化的相关研究进展。此外,还研究了PPD的形状设计对暗电流的影响。通过全面分析PPD形状设计中采用的方法,为提升大像素设计提供了参考。

摘要：目的设计合成截短侧耳素衍生物,寻找广谱、高效、安全的新化合物。方法以天然产物截短侧耳素为起始原料,合成3个氨基苯醚类截短侧耳素衍生物和8个氨基酸取代的苯基醚类截短侧耳素衍生物,并进行活性测试、初步成药性评价以及分子对接研究。结果设计合成了11个未见文献报道的新型截短侧耳素衍生物,其结构经核磁、ESI-MS和HRMS确证。大多数化合物对标准金黄色葡萄球菌和标准大肠埃希菌的抗菌活性均优于lefamulin,并且其细胞毒活性低(IC50>10μmol/L),理化性质预测良好。分子对接结果表明,化合物侧链连接的氨基苯醚与氨基酸能够与结合空腔的核苷酸形成更多的氢键相互作用。结论氨基苯酚以及氨基酸的修饰有助于提高截短侧耳素类抗生素的抗菌活性和理化性质。

摘要：采用裂区试验设计,通过研究甘肃高寒阴湿区4个氮肥施用量(A1:施纯氮量0 kg/hm^(2),A2:施纯氮量90 kg/hm^(2),A3:施纯氮量180 kg/hm^(2),A4:施纯氮量360 kg/hm^(2))和3种播种方式(B1:条播,B2:撒播,B3:点播)对4个猫尾草种质(C1:新品系,C2:‘川西’,C3:‘岷山’,C4:‘克劳沃1号’)生产性能的影响,以筛选出最佳氮肥施用量、最佳播种方式和最佳猫尾草种质。结果表明,从单因素看,4个氮肥施用量间,A4的平均生产性能最好;3种播种方式间,B3的平均生产性能最好;4个猫尾草种质中,C1的平均生产性能最好。从二因素交互作用看,氮肥施用量×猫尾草种质交互作用间,A4C3的平均生产性能最好;播种方式×猫尾草种质交互作用间,B3C1的平均生产性能最好;氮肥施用量×播种方式交互作用间,A4B3的平均生产性能最好。从三因素交互作用看,C1在A2B3处理下生产性能最好;C2和C4在A4B3处理下生产性能最好;C3在A4B2处理下生产性能最好。综上,新品系的最佳氮肥施用量为90 kg/hm^(2),最佳播种方式为点播;‘川西’和‘克劳沃1号’的最佳氮肥施用量为360 kg/hm^(2),最佳播种方式为点播;‘岷山’的最佳氮肥施用量为360 kg/hm^(2),最佳播种方式为撒播。

摘要：针对传统药箱功能单一、智能化程度较低的问题,根据我国药品贮存条件相关规定及需求,设计研发一款多功能家庭智慧药箱,可实现对药品储藏状态的动态监测,通过发送短信实时提醒用户服药并预警药品储藏环境的异常情况等。系统设计以STM32单片机为控制核心,由触摸屏显示、语音提示、无线通信、环境温湿度检测、电机控制等模块组成,具有智能化管理用药时间以及药品信息录入、温湿度检测、GSM通信、语音提醒等功能,操作简易,提醒及时,功能完善,为用户提供较好的使用体验。

摘要：以虚拟电厂参与电力现货市场竞争的博弈过程为研究对象,求解以虚拟电厂总收益最大为目标的虚拟电厂参与现货市场的最优购、售电策略;并在日前市场成交电量的基础上,设计以偏差考核成本最小为目标的虚拟电厂参加实时市场的优化调度策略。最后通过算例验证了售电公司采用虚拟电厂聚合方式能够通过对分布式能源调度控制来增加在购售电决策时的灵活性,从而提高自身运营收益,为售电公司组合资源提供了技术支撑。

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摘要：方面级情感分析旨在识别句子中每个方面的情感极性。近年来,将注意力机制和依存树语法结构信息相结合的方法被用于建模方面项和意见项间的依赖关系。然而,这类方法通常具有高度依赖依存树解析质量的缺点。此外,注意力机制也存在因权重分布密集而引入噪声的固有缺陷。为解决以上问题,该文设计并提出了用于方面级情感分析的图指导的差异化注意力网络模型。模型利用图指导机制帮助自注意力机制主动学习接近语法结构的注意力权重,减轻模型对依存树的依赖程度。同时利用注意力差异化操作鼓励注意力权重分布趋于离散,以有效减少噪声引入。在3个公开数据集上进行的实验,验证了该文所提出的方法能更合理地利用语义和语法信息,具有较为先进的情感分类性能。

摘要：近年来,图神经网络模型因其对非欧氏数据的建模和对全局依赖关系的捕获能力而广泛应用于文本分类任务。现有的基于图卷积网络的分类模型中的构图方法存在消耗内存过大、难以适应新文本等问题。此外,现有研究中用于描述图节点间的全局依赖关系的方法并不完全适用于分类任务。为解决上述问题,该文设计并提出了基于概率分布的文本分类网络模型,以语料库中的词和标签为节点构建标签-词异构关系图,利用词语在各标签上的概率分布描述节点间的全局依赖关系,并通过图卷积操作进行文本表示学习。在5个公开的文本分类数据集上的实验表明,该文提出的模型在有效缩减图尺寸的同时,相比于其他文本分类网络模型取得了较为先进的结果。