摘要：随着大规模预训练模型的广泛应用,自然语言处理的多个领域(如文本分类和机器翻译)取得了长足的发展.然而,受限于预训练模型的“黑盒”特性,其内部的决策模式以及编码的知识信息被认为是不透明的.以Open AI发布的Chat GPT和GPT-4为代表的先进预训练模型为例,它们在多个领域取得重大性能突破的同时,由于无法获知其内部是否真正编码了人们期望的知识或语言属性,以及是否潜藏一些不期望的歧视或偏见,因此仍然无法将其应用于重视安全性和公平性的领域.近年来,一种新颖的可解释性方法“探针任务”有望提升人们对预训练模型各层编码的语言属性的理解.探针任务通过在模型的某一区域训练辅助语言任务,来检验该区域是否编码了感兴趣的语言属性.例如,现有研究通过冻结模型参数并在不同层训练探针任务,已经证明预训练模型在低层编码了更多词性属性而在高层编码了更多语义属性,但由于预训练数据的毒性,很有可能在参数中编码了大量有害内容.该文首先介绍了探针任务的基本框架,包括任务的定义和基本流程;然后对自然语言处理中现有的探针任务方法进行了系统性的归纳与总结,包括最常用的诊断分类器以及由此衍生出的其他探针方法,为读者提供设计合理探针任务的思路;接着从对比和控制的角度介绍如何解释探针任务的实验结果,以说明探测位置编码感兴趣属性的程度;最后对探针任务的主要应用和未来的关键研究方向进行展望,并讨论了当前探针任务亟待解决的问题与挑战.

摘要：Cu−Fe alloys with different Fe contents were prepared by vacuum hot *** hot rolling and aging treatment,the effects of Fe content on microstructure,mechanical properties and electrical conductivity of Cu−Fe alloys were *** results show that,when w(Fe)<60%,the dynamic recrystallization extent of both Cu phase and Fe phase *** w(Fe)≥60%,Cu phase is uniformly distributed into the Fe phase and the deformation of alloy is more *** the increase of the Fe content,the tensile strength of Cu−5wt.%Fe alloy increases from 305 MPa to 736 MPa of Cu−70wt.%Fe alloy,the elongation decreases from 23%to 17%and the electrical conductivity decreases from 31%IACS to 19%*** results provide a guidance for the composition and processing design of Cu−Fe alloys.

摘要：目标检测与实例分割是计算机视觉中2种重要且关系紧密的任务,但其间的关联在大多数工作中还未得到充分的探索。为此,提出了RDSNet,一种用于互惠目标检测与实例分割的深层架构。为了实现这2种任务之间协同优化,设计了一个双流式结构来联合学习目标级别和像素级别的特征表达,分别用于编码目标级别和像素级别的信息,并在双流之间引入了3个模块来实现二者的相互作用,让目标信息辅助实例分割,像素信息辅助目标检测。通过相关模块提供一种计算目标级和像素级特征相似度的手段,以便于驱动属于同一目标的特征尽可能一致,提高实例掩码的精度。裁剪模块利用目标信息为像素级感知引入实例的概念和平移变化性,以便于更准确地区分不同实例和减少背景噪声。为了进一步提高检测框与目标的贴合程度,提出了基于掩码的边界精细化模块来对掩码和检测框做融合,利用掩码的准确性优势修正检测框的误差。在COCO数据集上的大量实验分析和对比证实了RDSNet的有效性和高效性。此外,通过在边界精细化模块引入掩码打分策略,以新的方式实现了实例分割对目标检测的辅助,使RDSNet的性能得到了进一步提升。

摘要：基于用户行为分析的思想,文章从用户在一段时间内的浏览日志中挖掘信息从而确定用户的个性爱好。根据这一点,人们在为对广告感兴趣的用户投放广告时,从眼前和长远的两方面出发,通过实验后发现用户的满意度确实有所提高,这样使得公司投放广告的命中率有所增加。

摘要：我1951年参加工作,基本上从那时起整个上海城市发展的过程我都是亲历者。我的工作内容最开始是结构设计,在华东院^(1)实实在在工作了30年。这30年里,我目睹了上海怎样从旧的上海变成一个新的上海。后来我从设计院被调到政府,成为政府管理部门的工作人员,又有十几年。从设计转到城市管理,我看到了更多,接触面也变得更广了。我就简单地结合我个人的工作经历,谈谈我对上海城市发展的一些看法和对若干项目的回忆。

摘要：为实现汽车外流场高精度计算,以某款实际在用简化车模为研究对象,分析畸变网格评价指标基础上,应用综合评价指标探寻网格畸变位置。为防止体网格优化时中心节点偏离而出现的负体积现象,提出了基于边长加权的Laplacian算法,开展畸变网格局部优化仿真计算,并以HD-2实验进行验证。结果表明:车身侧面特征线、前后风挡玻璃与机罩、行李箱盖过渡区域易生成体畸变网格,边长加权Laplacian算法可降低畸变网格数量,风阻系数仿真精度提高3.90%,与风洞实验误差为2.26%。对比粒子图像测速(PIV)实验,车模尾部流场模拟相比优化前更加准确,表明了建立的边长加权Laplacian算法的有效性。

摘要：针对传统胺洗脱硫工艺中有机硫脱除效率低,溶剂开发周期长、成本高等问题,利用7种机器学习算法建立了乙硫醇溶解度的定量构效关系模型,运用SHAP方法阐释了乙硫醇的吸收机理,对备选分子库进行了虚拟筛选,识别出高效吸收脱除乙硫醇的溶剂。基于COSMO-RS模型计算了14732种溶剂的乙硫醇溶解度,这些分子覆盖了广泛的化学空间;XGBoost算法在预测乙硫醇溶解度方面表现最佳,该算法的R^(2)_(test)为0.66,RMSE为1.22,MAE为0.84;分子结构的复杂程度、共价键分布、电荷分布是影响乙硫醇溶解能力的关键因素;确定了4种候选溶剂:3-乙氧基丙胺、3-二乙胺基丙胺、1,4-二甲基哌嗪和3-丁氧基丙胺;平衡溶解度测定实验的结果表明3-丁氧基丙胺的乙硫醇吸收性能最优,亨利常数为37.34kPa。

摘要：目的 探讨基于动漫视频联合对抗式虚拟仿真实践训练的肾脏病理教学新模式在肾脏病学病理学教育中的应用效果。方法 选取2022年9月至2023年9月重庆大学附属中心医院肾内科规培学员80名为研究对象。采用计算机随机法将学员分为对照组和试验组,各40名。对照组采用动漫视频联合传统教学模式进行病理教学;试验组采用动漫视频联合对抗式虚拟仿真实践训练模式进行教学。比较两组学员完成学习后的肾脏病理测试成绩的差异,并通过问卷了解学生对新教学方法的反馈情况。结果 试验组理论考核成绩、技能考核成绩高于对照组(P<0.05)。试验组的调查问卷反馈结果显示,学生认可新的教学方法能提高学习兴趣、提高教学质量、弥补知识短板,并增加对肾脏病学的职业兴趣。结论 基于动漫视频联合对抗式虚拟仿真实践训练的肾脏病理教学新模式能更好地调动学生自主学习的积极性,有效地提高肾脏病理教学效率和质量。

摘要：大坝监测点数量众多、分布无序,传统监控方法难以描述监测点之间的空间关系和结构机理关联特性。针对此问题,本文提出一种基于知识图谱的大坝安全智能监控预警方法。首先,参照知识图谱要素特征,明确大坝监测点命名规则、拟定监测点空间相邻关系和数据序列相似关系的判定规则、提取监测点的内在属性特征,提出大坝安全监控知识体系;其次,以Neo4j图数据库为基底,采用网状图结构描述监测点的复杂关系和内部特征,构建大坝安全监控知识图谱;然后,基于图数据库知识引导和多级关系查询能力,建立监测点的关联响应机制,将异常监测点识别出来并划分为不同异常测点组,明确各异常测点组之间的结构机理关联特性;进一步,提出多测点聚集度概念并构建异常测点组的空间影响区域算法,并以坝体的异常影响区域为核心计算大坝运行性态分数,从大坝整体结构层面进行综合监控预警;最后,以一座混凝土重力坝的部分坝段为例,验证所提出方法的可行性。研究表明:该方法充分利用知识图谱在信息融合、类脑推理方面的优势,将大坝监测点整合成数据网络进行统一分析,提出异常监测点的结构影响区域概念,并以此为依据对大坝安全进行评判,在综合考虑监测点数量、空间分布、结构机理关联特性情况下实现多测点大坝安全监控预警。

摘要：为克服直升机单点逆模型的不足,提出了旋转逆动力学建模新方法,实现了大包线下的姿态控制。该方法采用模块化建模思想,首先通过转动方程逆解算,将姿态角速度指令转化为期望的纵、横向挥舞角和尾桨偏航力矩指令等三个关键状态量,然后利用主旋翼挥舞动态逆解算和尾桨桨距指令逆解算,由关键状态量解算出期望的纵、横向周期变距角和尾桨桨距角,进而建立了直升机旋转逆动力学模型。在此基础上,完成了姿态控制系统设计。仿真结果表明,该模型能够在大包线范围内较准确地反映直升机的旋转动态逆特性,系统能够很好地实现姿态控制目标,在各类干扰因素存在时体现出了较强的性能鲁棒性。