摘要：信息抽取目的在于从文本中提取关键的信息。心理健康领域的信息抽取能力反映了语言模型对人类心理健康相关信息的自然语言理解能力。提高语言模型的领域信息抽取能力,还能为AI心理健康服务提供重要的知识来源。但目前心理健康信息抽取的中文指令数据集十分匮乏,这限制了相关研究和应用的发展。针对以上问题,该文在心理学专家的指导下提示ChatGPT生成样本实例,并通过设计生成指令以及数据增强,构建了5641条包含命名实体识别、关系抽取和事件抽取三项基本抽取任务的心理健康领域联合信息抽取指令数据集,旨在填补心理健康领域信息抽取中文指令数据集的不足。随后使用该指令数据集对大型语言模型进行参数高效微调。与基线模型的性能对比以及人工评估的实验结果表明,大型语言模型经过有效的指令微调后可以完成心理健康领域信息抽取的联合任务。

摘要：通过制备硬脂酸甲酯/聚对苯二甲酸乙二酯(MES/PET)定型相变复合纤维,研究了MES固-液相变材料和PET支撑材料在定型相变复合纤维中的分布结构。结果表明在静电纺丝过程中MES组分作为分散相被随机地分散在PET纤维基体的连续相中,其在PET纤维中的最大负载量为50wt.%;复合纤维中的MES分子与PET分子之间没有发生化学反应,二者具有良好的相容性;MES/PET定型相变复合纤维的融化和结晶温度分别为39.84℃和27.96℃,融化和结晶焓值达到90.43kJ/kg和88.03kJ/kg;由于PET基体比MES分子具有更好的热稳定性,将PET纤维作为MES固液相变材料的支撑材料,有利于改善定型相变复合纤维的热稳定性;随着MES含量的增加,定型相变复合纤维膜呈现脆性断裂特征,其拉伸断裂强度增加。

摘要：智能服装是近年来研究的热点,也是智能制造在纺织服装领域的探索和应用。通过对智能服装应用领域的阐述,结合国内外研究进展和智能服装的特点对智能服装的设计重点及发展趋势进行了分析。

摘要：本研究将感性的审美情绪与人脑的客观生理反应相结合,通过分析加工不同类型情绪时的脑电活动特征,借助大脑具体的生理指标对服装的审美情绪进行量化。目的是将情绪感受的脑电量化分析方法引入服装审美领域,建立服装审美情绪通过人体脑电生理反应进行量化的理论,填补服装领域对于审美情绪脑电量化分析的空白。

摘要：以单一脂肪酸癸酸(CA)、月桂酸(LA)、肉豆蔻酸(MA)、棕榈酸(PA)和硬脂酸(SA)为原料,使用Schrader公式和MATLAB软件分析了脂肪酸二元低共熔物(CA-LA和CA-MA)、三元低共熔物(CA-LA-PA、CA-LA-SA、CA-MA-PA和CA-MA-SA)和四元低共熔物(CA-LA-PA-SA和CAMA-PA-SA)的共晶相图。确定了以上8种脂肪酸低共熔物的共晶质量比例。采用差热扫描仪(DSC)测试了脂肪酸多元低共熔物的储热性能,测试结果表明:脂肪酸低共熔物的相变温度明显低于脂肪酸的相变温度,且随着低共熔物中组分的增加而降低。制备出的脂肪酸低共熔物的融化温度和融化焓值分别为15~31℃和127~155kJ/kg。