摘要：多模态对话情绪识别旨在根据多模态对话语境判别出目标话语所表达的情绪类别,是构建共情对话系统的基础任务.现有工作中大多数方法仅考虑多模态对话本身信息,忽略了对话中与倾听者和说话者相关的知识信息,从而限制了目标话语情绪特征的捕捉.为解决该问题,提出一种基于听说知识融合网络的多模态对话情绪识别模型(LSKFN),引入与倾听者和说话者相关的外部常识知识,实现多模态上下文信息和知识信息的有机融合.LSKFN包含多模态上下文感知、听说知识融合、情绪信息汇总和情绪决策4个阶段,分别用于提取多模态上下文特征、融入听说知识特征、消除冗余特征和预测情绪分布.在两个公开数据集上的实验结果表明,与其他基准模型相比,LSKFN能够为目标话语提取到更加丰富的情绪特征,并且获得较好的对话情绪识别效果.

摘要：图神经网络通过对图中节点的递归采样与聚合以学习节点嵌入,而现有方法中节点采样与聚合的模式较固定,对局部模式的多样性捕获存在不足,从而降低模型性能.因此,文中提出节点级自适应图卷积神经网络(Node-Level Adaptive Graph Convolutional Neural Network,NA-GCN).设计基于节点重要性的采样策略,自适应地确定各节点的邻域规模.同时,提出基于自注意力机制的聚合策略,自适应地融合给定邻域内的节点信息.在多个基准图数据集上的实验表明,NA-GCN在节点分类任务上具有较优性能.

摘要：数值研究了在具有平带的一维十字型晶格中引入准周期调制所诱导的重返局域化现象.当参数Δ≠0时,此平带系统等价于存在一个双频率调制的行为.通过数值求解分形维度、平均逆参与率、平均归一化参与率等序参量证明了在一维十字型晶格中随着调制强度的增加会经历2次局域转变,即发生第1次局域化转变进入完全局域相后,继续增加调制强度,一些局域态重新恢复成了退局域化态,进一步增加调制强度,系统将再次进入完全局域化相.最后给出了局域化相图.当参数Δ=0时,此系统仅存在单频率调制.通过解析和数值求解证明了,系统存在解析的迁移率边,但不存在重返局域化.该研究结果为平带系统中重返局域化的研究提供了参考,也为重返局域化的研究提供了新的视角.

摘要：本文研究了在具有平带的一维非厄米十字晶格中引入准周期调制所诱导的退局域-局域的转变.通过解析推导和数值分析分形维度和能谱的实复转变,发现在非厄米单平带十字晶格中引入对称的准周期调制会引起扩展相到局域相的转变,而反对称准周期调制能够诱导出精确的迁移率边.在非厄米全平带十字晶格中,对称的准周期调制情况下,系统一直处于局域相,当引入反对称的准周期调制时,系统具有从多重分形相到局域相的转变.该研究结果为非厄米平带的局域化性质研究提供了参考.

摘要：本文数值研究了在一维非厄米的硬核玻色模型中由随机两体耗散诱导的非厄米多体局域化现象.随着无序强度的增强,系统的能谱统计分布从AI■对称类向二维泊松系综过渡,多体本征态的归一化参与率展示了从有限值到接近零的转变,半链纠缠熵服从体积律到面积律的转变,动力学半链纠缠熵表现为从线性增长到对数增长的转变.数值结果表明,在该模型中由随机两体耗散诱导的非厄米多体局域化现象的鲁棒性.该研究结果为非厄米系统中多体局域化的研究提供了新的视角.

摘要：设计了一种基于新型共面波导(CPW)频率可重构多输入多输出(MIMO)天线。在天线中使用开关元件,通过控制开关改变CPW的电流长度来实现6.17~9.38 GHz与19.53~25.48 GHz离散频率可调。转换模式不需要额外的匹配电路,使得结构更紧凑。天线单元采用CPW馈电方式,蚀刻在F4B的介质基板上,MIMO配置无需额外的解耦装置便能实现良好的隔离效果。仿真和测试结果表明,单个天线与MIMO天线均可实现频率可重构特性,天线单元之间的隔离度<-20 dB,相关包络系数<0.05,分集增益接近10 dB,满足设计要求。

摘要：为进一步提高语音增强模型的自学习及降噪能力,提出基于多域融合及神经架构搜索的语音增强方法。该方法设计了语音信号多空间域映射及融合机制,实现信号实复数关联关系的挖掘;围绕模型卷积池化运算特点,提出了复数神经架构搜索机制,通过设计的搜索空间、搜索策略及评估策略,高效自动地构建出语音增强模型。实验搜索到的最优语音增强模型与基线模型的对比泛化实验中,语音质量客观评价(PESQ)、短时客观可懂度(STOI)两大指标较最优基线模型均最大提升5.6%,且模型参数量最低。

摘要：明确沼液替代化肥的合适比例以及沼液对大葱产量和土壤养分、微生物含量以及酶活性的影响,可为沼液的合理施用提供理论依据。试验设计了不施肥(CK)、化肥(CF)、沼液替代25%化肥氮(25BS)、沼液替代50%化肥氮(50BS)、沼液替代75%化肥氮(75BS)、沼液替代100%化肥氮(100BS)6个处理,分析了大葱产量及土壤养分含量、磷脂脂肪酸含量和碳氮磷循环相关酶活性,并通过偏最小二乘法路径模型(PLS-PM)探究上述指标的因果关系。结果表明,与CK相比,CF和各沼液处理(25BS、50BS、75BS和100BS)均能显著提高大葱产量(P<0.05),并且大葱产量随沼液替代化肥比例的增加呈先增加后降低趋势,其中50BS处理的大葱产量最高,达59.9 t·hm^(−2)。施用沼液可有效改善土壤养分状况,与CK相比,施用沼液显著提高土壤有机碳(SOC,19.5%~65.8%)、全氮(TN,40.5%~69.6%)、铵态氮(NH_(4)^(+),26.8%~77.4%)、硝态氮(NO_(3)^(−),30.1%~41.9%)、速效磷(AP,10.5%~40.6%)、速效钾(AK,5.4%~8.5%)含量。施用沼液可有效提高土壤微生物含量以及土壤酶活性,与CK相比,施用沼液显著提高细菌、真菌、放线菌等微生物的磷脂脂肪酸含量(P<0.05),降低了革兰氏阳性细菌∶革兰氏阴性细菌的比例(P<0.05),有助于提高土壤碳、氮、磷相关循环酶活性(P<0.05);但是,随着沼液替代比例的增加,细菌、革兰氏阳性细菌、真菌、总磷脂脂肪酸含量以及碳、氮、磷相关循环酶活性均呈先增加后降低的趋势(P<0.05)。PLS-PM分析表明,沼液通过增加SOC、TN、NH_(4)^(+)、NO_(3)^(−)、AP含量,进而提高土壤微生物含量以及碳、氮循环酶活性,并提升大葱产量,但是过量的沼液可导致土壤电导率升高,并对土壤微生物活性和大葱生长产生抑制效果。本研究表明,短期施用沼液可显著提高大葱产量,有效改善土壤养分状况,并有利于土壤微生物含量以及酶活性提高,其中以沼液替代50%化肥氮的处理效果最优,但是沼液并不能完全替代化肥,施用过量的沼液容易造成土壤盐分累积,不利于大葱和土壤微生物的生长。

摘要：机器学习算法的性能与数据质量密切相关,然而实际数据中可能存在各类噪声,如何处理标签噪声是机器学习的重要挑战之一.由于回归标签噪声的复杂性,现有噪声过滤方法在处理数值型标签噪声时效果不够理想.本文首先通过标签离散化方式提出一种基于粒度球的数值型标签噪声估计方法,然后给出标签含噪时回归模型的泛化误差估计,并将其作为噪声过滤的目标函数进行优化,最后将所提噪声估计方法与目标函数结合设计了粒度球标签噪声过滤(Granular Ball Label Noise Filtering,GBNF)方法.在标准数据集和真实年龄估计数据集的实验结果表明,该方法识别标签噪声的准确率较高,并取得了比其他噪声过滤比较方法更好的测试性能.

摘要：针对现阶段国内隧道施工中采用的通信定位手段通信信号不佳,无法提供精准定位信号的现象,基于现场可编辑门阵列(FPGA)为主控硬件提出一种以超宽带(UWB)定位技术为原理的无线传输定位系统,UWB定位基本原理基于三边测量算法并在后端数据处理中引入自适应卡尔曼滤波进一步提高其定位精度。该系统硬件层面具有低功耗、高效率的优点;算法层面卡尔曼滤波可以使系统达到更高精度,静态测距精度可达到0.1 m以内,动态测距精度可达到0.2 m以内。该系统可对工作人员长时间进行高精度、高效率的定位。经实验验证,该系统能够在无网络的情况下及时进行高精度跟踪定位,具有极强的鲁棒性。