摘要：法律文书命名实体识别是智慧司法的关键任务。现有的序列标注模型仅关注字符信息,导致在法律文书命名实体识别任务中无法获得语义和词语的上下文信息,且无法对实体的边界进行限制。因此,该文提出了一个融合外部信息并对边界限制的司法命名实体识别模型(semantic and boundary enhance named entity recognition,SBENER)。该模型收集了40万条盗窃罪法律文书,首先,预训练模型,将获得的司法盗窃罪词向量作为输入模型的外部信息;其次,设计Adapter,将司法盗窃罪的信息融入字符序列以增强语义特征;最后,使用边界指针网络对实体边界进行限制,解决了序列标注模型丢失词语信息及缺少边界限制的问题。该模型在CAILIE 1.0数据集和LegalCorpus数据集上进行实验,结果表明,SBENER模型在2个数据集上的F_1值(F_1-score)分别达88.70%和87.67%,比其他基线模型取得了更好的效果。SBENER模型能够提升司法领域命名实体识别的效果。

摘要：为了研究聚丙烯纤维加固风积沙改性土(95%风积沙+5%水泥)的效果和机制,改善风积沙改性土的脆性破坏特性,将聚丙烯纤维以0.1%、0.2%和0.4%质量百分比掺入到风积沙改性土中,进行固结不排水三轴压缩试验。试验结果表明:风积沙改性土的应力-应变曲线具有弹塑性变形特征,应变初始阶段出现应力陡增的孔隙压密期后有完整的弹性阶段、塑性变形阶段和破坏阶段;聚丙烯纤维的掺入增加了土样的塑性变形能力,提高了残余强度,破裂面因纤维的拖拽牵引而呈现圆弧形,抑制了土样的脆性破坏,增加了其延展性;风积沙改性土的内聚力随着聚丙烯纤维含量的增大而增大,基本呈线性正相关关系,内摩擦角随着聚丙烯纤维含量的增大而减小,整体呈现负相关关系;风积沙改性土的峰值应变随着聚丙烯纤维含量的增大而增大,应力-应变曲线由应变软化转变为应变硬化型,可用双曲线进行有效拟合;同一围压下应力-应变双曲线拟合模型参数b随聚丙烯纤维的含量增大而减小,在同一聚丙烯纤维含量下,模型参数b均随围压的增大而减小。本文研究成果可为风积沙改性土的实际工程应用提供试验参考。

摘要：针对分数阶PID控制器的设计问题,提出一种改进麻雀搜索算法(ISSA)对分数阶PID控制器进行参数整定.在麻雀搜索算法(SSA)中引入Chebyshev混沌映射,提高SSA的种群多样性和全局搜索能力;采用自适应t分布和萤火虫算法,设置转换概率p使二者交替执行,提高SSA的收敛精度和寻优性能.对10个基准测试函数进行寻优,结果表明相较于已有的4种经典算法,ISSA在收敛速度、收敛精度、全局搜索能力等方面均有较大提升.最后,对两类被控系统进行仿真分析,相比现有成果,证实了ISSA算法对求解分数阶PID控制器参数整定问题的有效性和实用性.

摘要：款式图作为真实服装的一种平面表达方式,在服装生产过程中起着重要的作用。为了简化服装款式设计过程,提高款式设计的效率与服装信息表达的准确率,并针对不同体型生成个性化的款式图,以连衣裙为对象,基于部件数字化对款式图快速生成进行了研究。首先,采用薄板样条插值算法以使服装款式图拟合不同人体体型,使衣身能够快速达到满足特定体型的尺寸;其次,通过基于关键点的矩阵变形实现部件之间的自适应组合;最后,选用参数驱动和交互式修正关键点2种方法实现对服装款式细节的调整。以连腰鱼尾裙为例,阐述并实现了连衣裙款式图快速生成过程,验证了基于部件组合的款式图快速生成的可行性,为个性化定制和智能化款式设计提供理论支持。

摘要：面对社会新形势的挑战与机遇,东华大学服装艺术设计专业根据“新文科”建设要求,在保持原有“倒金字塔型本科课程体系”的基础上,进行学科前沿研究型教师组特色课程的打造,并积极审慎地推进服装艺术设计专业与其他学科专业的交叉融合,加大产教结合力度。同时,提出跨服装媒介与多学科协同的培养理念,建立院系、企业、社会多维联动设计师培优与推广战略,以培养具有国际视野,可提升中国服装国际影响力的创新设计人才为目标,进行服装艺术设计专业可持续发展探索和毕业设计创作的教学开展。

摘要：语义通信关注传输信息的内在含义,通过语义提取可显著减少需要传输的数据量,提高通信效率,在未来智能设备通信场景中展现出巨大的潜力.然而,深度学习使能的语义编解码进一步加剧传统通信的能量消耗.针对该问题,本文提出一种联合跨层优化框架,并设计了一种语义能效指标来评估用户的体验质量和全局系统的能量损耗.将该优化过程建模为部分可观测的马尔可夫过程,联合优化物理层中的功率控制和语义层中的语义压缩配置:功率分配用于消除小区间干扰,语义压缩等级配置用于优化语义传输效率.仿真结果表明,所提框架和算法能够有效解决语义层和物理层的联合优化问题.

摘要：在B2B (business to business)物流配送中,收货方通常对配送时间的规律性有较高要求,以配合自身的生产经营活动.对考虑时间窗一致性的车辆路径优化问题展开研究,构建其混合整数线性规划模型,并设计自适应大规模邻域搜索算法进行求解.针对每日配送路径在时间维度的一致性耦合关系,提出距离优先和时间窗优先相结合的优化策略,在算法框架中嵌入时间窗标定及一致性检验模型,并设计联动型算子以对每日路径方案进行协同操作.基于既有数据集、自建数据集和大规模实际算例对模型算法的有效性进行验证,结果表明,所提算法可以快速求得高质量解,提出的时间窗优先策略及对应的联动型算子可以显著提升算法性能.根据数值计算结果量化分析实现时间窗一致性的附加运输成本,揭示了不同客户点规模和时间窗长度下一致性成本的变化规律.

摘要：对话领域情绪识别是基于对话的情感分类任务,对话数据具有口语化、主题跨度大和标签具有语义相似性的特点.口语化表现为对话中存在隐含常识和语法知识的二义性词语和省略句,导致模型难以准确建模语义信息;主题跨度大表现为不同对话场景下的文本信息丰富度差异大、情绪转移频率差异大,导致模型性能下降.提出CK-ERC模型缓解上述问题,在预训练阶段,抽取结构化数据为模型融入常识和语法知识图谱,帮助模型建模口语化信息;在微调阶段引入监督对比学习任务帮助模型识别相似情绪标签;在训练策略上设计了基于动态阈值的课程学习策略,按照文本丰富度从高到低、情绪转移频率从低到高的策略优化模型.CK-ERC模型在双人对话、多人对话、模拟对话、日常对话等多种对话模式下显著优于其他模型,在MELD和EmoryNLP数据集上获得最佳表现.

摘要：金属增材制造是一种先进的数字化制造技术,在高性能及复杂构件快速制备方面具有独特的优势.然而,其成形材料微观组织复杂且存在不可避免的制造缺陷,导致实际制造材料性能与设计性能存在偏差,亟需发展考虑真实材料微观组织和缺陷的力学性能高效预测方法.针对该问题,发展了晶体塑性有限胞元-自洽聚类分析方法,包括离线数据准备和在线快速计算两个阶段.其中,在离线阶段,采用晶体塑性有限胞元法和聚类算法建立实际微观组织代表体元离散数据;在线阶段,采用基于加权余量-子域法的自洽聚类分析和考虑Hall-Petch效应的晶体塑性模型求解了代表体元问题的Lippmann-Schwinger方程,进而通过应力应变均匀化获得材料的宏观等效力学性能.通过理想及含不规则孔隙的多晶算例验证了所提出方法的计算精度及高效性;进一步,采用该方法研究了激光选区熔融增材制造IN625合金力学性能,并揭示了工艺参数对其力学性能的影响.结果表明,文章工作为金属增材制造成形材料力学性能预测提供了一种高效的计算方法.

摘要：震害研究表明,博物馆内展示、收藏的浮放文物在地震中易发生损坏,博物馆工作人员经常依靠自身经验采用卡固件固定文物来保护文物在地震中不受损坏,但却缺乏科学的方法来评估该抗震措施的有效性和对文物地震安全性水平的提升程度。为对卡固件固定措施的抗震效果进行合理评估,该研究针对文物震损破坏模式,基于二项逻辑回归模型提出了以文物摇摆角和接触应力为综合判别指标的文物地震易损性分析方法,最终提出了通过风险卷积计算得出文物地震风险,从而评估卡固件固定措施抗震效果的方法。通过开展有限元算例分析,进一步解释、论述了所提出的评估方法,并利用所提出的方法对华北某博物馆内展陈的一件珍贵文物所采用的卡固件固定措施的抗震效果进行了评估,提出了合理的改进意见。研究结果表明:所提出的以概率风险分析为基础的评估方法可以量化卡固件固定措施的抗震效果,为卡固件固定措施的选择提供科学依据;所开展算例分析的计算流程及评估结果可为其它馆藏文物提供有效的参考。