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：针对异构多智能体系统的输出包含控制问题,提出一种基于边的事件触发最优控制协议,保证所有跟随者的输出能进入到由领航者的输出所形成的凸包中。同时,使系统达到最优性能,最小化控制代价。考虑到不是所有的跟随者都可获得领航者的信息,提出一种基于边的分布式事件触发观测器,估计领航者输出形成的凸包内点的轨迹。设计加权代价函数评价包含控制的性能,并将输出包含问题转化为最优状态反馈控制设计问题。利用贝尔曼方程和黎卡提方程,给出异构多智能体系统最优输出包含控制的参数设计。选择不同类型的机器人构成多智能体系统,验证算法的有效性。

摘要：双层宏蜂窝/小蜂窝异构网络不但能解决室内用户的覆盖问题,还可以大幅度降低网络能量消耗。但是,网络中的跨层和层间干扰会降低网络性能,高能效的无线资源分配和优化方法无疑将成为解决此问题的有效途径。首先,给出了一个移动云计算管理框架。然后,针对无线单链路定义了空间传输效率,比较和分析了多种单链路效率度量的含义和数学性质,并针对基于LTE-A(long term evolution-advanced)的移动云计算接入网络,提出了一种高能效的无线资源管理算法。为了快速地达到最优解,设计了一个快速收敛的迭代算法。仿真分析说明此资源管理算法实现了移动云计算系统能量效率和吞吐量的高效折中。