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Optical memory behavior of MoS_(2) nanoflakes doped liquid crystals hybrid
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作者 GONG Xiaohui ZHANG Hao +1 位作者 YANG Dongfang LIU Yang 《液晶与显示》 北大核心 2025年第5期665-673,共9页
The memory behavior in liquid crystals(LCs)that is characterized by low cost,large area,high speed,and high-density memory has evolved from a mere scientific curiosity to a technology that is being applied in a variet... The memory behavior in liquid crystals(LCs)that is characterized by low cost,large area,high speed,and high-density memory has evolved from a mere scientific curiosity to a technology that is being applied in a variety of commodities.In this study,we utilized molybdenum disulfide(MoS_(2))nanoflakes as the guest in a homotropic LCs host to modulate the overall memory effect of the hybrid.It was found that the MoS₂nanoflakes within the LCs host formed agglomerates,which in turn resulted in an accelerated response of the hybrids to the external electric field.However,this process also resulted in a slight decrease in the threshold voltage.Additionally,it was observed that MoS₂nanoflakes in a LCs host tend to align homeotropically under an external electric field,thereby accelerating the refreshment of the memory behavior.The incorporation of a mass fraction of 0.1%2μm MoS₂nanoflakes into the LCs host was found to significantly reduce the refreshing memory behavior in the hybrid to 94.0 s under an external voltage of 5 V.These findings illustrate the efficacy of regulating the rate of memory behavior for a variety of potential applications. 展开更多
关键词 optical memory behavior MoS_(2)nanoflake liquid crystal
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民族记忆共同体何以可能? 被引量:2
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作者 赵静蓉 《华东师范大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2025年第1期98-105,182,共9页
从民族记忆的集体属性和公共属性来看,民族记忆共同体最根本的内容就是民族的集体记忆和集体遗忘。其中,文本共同体是民族记忆共同体得以构成的先行条件和基础路径。在记忆文本化的基础上,重复操演和惯习养成是民族记忆共同体构建的助... 从民族记忆的集体属性和公共属性来看,民族记忆共同体最根本的内容就是民族的集体记忆和集体遗忘。其中,文本共同体是民族记忆共同体得以构成的先行条件和基础路径。在记忆文本化的基础上,重复操演和惯习养成是民族记忆共同体构建的助力因素。民族集体作为一个整全性人格,必须经过仪式、身体和其他社会实践等各种方式重复操演民族的过去与传统,由此才能养成民族的文化惯习或文化无意识,推动民族记忆共同体最终形成,这也从另一个方面印证了集体记忆和集体遗忘的必然性及其对民族记忆共同体的重要作用。 展开更多
关键词 民族记忆 记忆共同体 重复 操演 惯习
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基于改进神经网络方法的继电保护设备健康状态预测方法 被引量:2
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作者 杨畅 王洋 +2 位作者 张永伍 田琨 苏红 《中国测试》 北大核心 2025年第3期123-130,共8页
针对传统继电保护设备健康状态评估方法不全面、依赖专家系统且缺乏相关预测方法的问题,在电力系统全时空量测的环境下,基于长短时记忆网络提出继电保护设备健康状态预测方法。首先,提出继电保护设备家族缺陷健康评估模型、老化评估模... 针对传统继电保护设备健康状态评估方法不全面、依赖专家系统且缺乏相关预测方法的问题,在电力系统全时空量测的环境下,基于长短时记忆网络提出继电保护设备健康状态预测方法。首先,提出继电保护设备家族缺陷健康评估模型、老化评估模型、环境影响模型;其次,考虑到继电保护设备的负载是其老化故障的主因,提出负荷时空分布预测模型;第三,在上述模型的基础上,提出长短期记忆网络的继电保护设备健康状态预测模型;最后,以实际电网为例对所提方法进行验证,表明所提方法有效。 展开更多
关键词 继电保护设备 健康状态 预测 长短时记忆网络
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计及铁心非线性的变压器空间动态磁场加速计算方法 被引量:1
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作者 司马文霞 孙佳琪 +3 位作者 杨鸣 邹德旭 彭庆军 王劲松 《电工技术学报》 北大核心 2025年第5期1559-1574,共16页
快速获得变压器空间磁场动态分布是构建变压器数字孪生体的基础之一,然而现有快速计算方法难以快速、准确地获得铁心饱和工况下的磁场分布特性。因此,该文提出了计及铁心非线性的变压器空间动态磁场加速计算方法。首先,构建变压器电磁... 快速获得变压器空间磁场动态分布是构建变压器数字孪生体的基础之一,然而现有快速计算方法难以快速、准确地获得铁心饱和工况下的磁场分布特性。因此,该文提出了计及铁心非线性的变压器空间动态磁场加速计算方法。首先,构建变压器电磁场路耦合仿真模型,对关键变量进行参数化扫描,仿真获得不同非线性工况下的大量磁场数据,构建涉及铁心非线性工况的主磁通和漏磁通数据集;其次,提出融合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的双分支深度学习模型,训练提取磁场数据的空间和时间特征,解决主、漏磁通差异大造成的模型训练难题;最后,利用模型获得输入电压、电流与内部空间磁场分布的非线性映射关系,实现空间动态磁场的加速计算,为变压器数字孪生体的构建提供了快速获得磁场数据的方法。 展开更多
关键词 非线性 卷积神经网络 长短期记忆网络 磁场 加速计算
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睡眠与记忆巩固 被引量:1
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作者 胡波 谭萱 《陆军军医大学学报》 北大核心 2025年第4期290-297,共8页
记忆是指大脑将从机体内、外部获取的信息保存一段时间的生理过程。在大脑中,散在分布于不同脑区的神经元集群将经历过的场景或事件信息进行编码并形成记忆,从而能提取出来以指导个体在未来类似场景或事件中的行为。除非被巩固,新形成... 记忆是指大脑将从机体内、外部获取的信息保存一段时间的生理过程。在大脑中,散在分布于不同脑区的神经元集群将经历过的场景或事件信息进行编码并形成记忆,从而能提取出来以指导个体在未来类似场景或事件中的行为。除非被巩固,新形成的记忆往往快速消退。睡眠是一种具有多种生理功能的大脑状态,包括非快速眼动(non-rapid eye movement sleep,NREM)睡眠和快速眼动(rapid eye movement,REM)睡眠两个时相。记忆形成的涉及编码、巩固和提取3个过程。睡眠总时间减少或者睡眠片段化会导致多种类型记忆巩固的受损,表明促进记忆巩固是睡眠的重要生理功能之一。本文总结了NREM睡眠和REM睡眠参与记忆巩固的实验证据,并探讨了睡眠可能通过记忆重激活和突触修饰等机制促进记忆巩固。未来的研究方向可能包括进一步探索睡眠如何协调突触“降尺度”和“升尺度”、REM睡眠如何与NREM睡眠协作互补、神经胶质细胞在睡眠促进记忆巩固中的作用,以及控制NREM和REM睡眠的脑区是否以及如何直接参与记忆巩固的调控。 展开更多
关键词 睡眠 记忆巩固 重激活 突触可塑性
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间断性记忆的整体化思考:突发公共事件的集体记忆建构 被引量:1
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作者 何威 《华东师范大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2025年第1期115-127,183,共14页
集体记忆的核心在于记忆历史连续性及其社会建构性的动态整合。现代社会公共性突发事件的频繁出现,可以作为集体记忆的源头与节点去审视。围绕集体记忆的建构“能否间断连续”进行思考,可以尝试在“理念-意象”的集体记忆建构框架下,在... 集体记忆的核心在于记忆历史连续性及其社会建构性的动态整合。现代社会公共性突发事件的频繁出现,可以作为集体记忆的源头与节点去审视。围绕集体记忆的建构“能否间断连续”进行思考,可以尝试在“理念-意象”的集体记忆建构框架下,在记忆不同的叙事维度将散点式的记忆碎片整合并类别化,进而整合出具有沿循“勾勒-黏合-构筑”脉络的现代社会公共突发事件集体记忆整体性建构逻辑。同时,在当下不确定性社会以及特定的文化语境下,以整体性为目标进行突发公共事件集体记忆能动性建构和维系,也是现代社会与国家在多重时间维度整合有益经验,以及重构对社会文化结构性认知的基础。 展开更多
关键词 集体记忆 理念 意象 突发公共事件
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采煤机自适应截割技术研究进展及发展趋势 被引量:3
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作者 王忠宾 李福涛 +3 位作者 司垒 魏东 戴嘉良 张森 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第1期296-311,共16页
自适应截割技术是实现采煤机智能化的核心技术,对提升煤矿开采效率、提高安全性和资源利用率具有重要作用。因此,开展了自适应截割技术的综述研究,重点探讨了其技术原理及应用现状。根据核心功能和技术目标,将采煤机自适应截割技术划分... 自适应截割技术是实现采煤机智能化的核心技术,对提升煤矿开采效率、提高安全性和资源利用率具有重要作用。因此,开展了自适应截割技术的综述研究,重点探讨了其技术原理及应用现状。根据核心功能和技术目标,将采煤机自适应截割技术划分为记忆截割、透明地质、煤岩识别和自适应控制4个研究内容。记忆截割通过记录历史数据来优化采煤路径,透明地质利用综合探测技术获取实时地质信息,煤岩识别技术根据不同的识别原理,可以分为基于物理参数的间接法、基于视觉的直接法、以及探地雷达和超声波等基于波动特性的探测法,以实现煤岩界面或煤岩性质的精确识别,自适应控制则通过自动化调节采煤机的运行参数。这些技术从多个角度提升了采煤机的智能化水平。然而,由于煤层地质条件及恶劣开采环境的影响,现有技术在适应性和经济性方面存在一些局限性。因此,针对未来采煤机自适应截割技术的发展趋势,提出了以下建议:促进记忆截割、透明地质与煤岩识别技术的融合,以实现更高效的煤层信息获取;采用多传感器融合技术,以提高煤岩识别的准确度和可靠性;发展基于大数据分析的智能决策支持系统,优化采煤机的运行策略,同时研究多领域协同仿真控制策略,以应对技术瓶颈并增强系统性能。 展开更多
关键词 自适应截割 煤岩识别 记忆截割 透明地质 图像特征
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头针结合计算机辅助训练对脑卒中后记忆障碍的效果
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作者 刘兰群 李艳丽 +2 位作者 梁家琦 陈爽 刘慧林 《中国康复理论与实践》 北大核心 2025年第7期862-868,共7页
目的 观察头针(神庭、本神、四神聪)结合计算机辅助训练对脑卒中后记忆障碍的效果。方法 2023年5月至2024年12月,北京博爱医院住院康复的脑卒中后记忆障碍患者62例,随机分为对照组(n=31)和观察组(n=31)。对照组接受常规治疗和计算机辅... 目的 观察头针(神庭、本神、四神聪)结合计算机辅助训练对脑卒中后记忆障碍的效果。方法 2023年5月至2024年12月,北京博爱医院住院康复的脑卒中后记忆障碍患者62例,随机分为对照组(n=31)和观察组(n=31)。对照组接受常规治疗和计算机辅助训练,观察组在此基础上加用头针治疗,共4周。分别于治疗前后采用蒙特利尔认知功能评估(MoCA)、听觉记忆广度和改良Barthel指数(MBI)进行评价。结果 所有患者在治疗过程中均无不良反应。治疗后,两组MoCA总分和记忆分值、听觉记忆广度均显著改善(|t|> 3.838, P<0.001),观察组增加值均优于对照组(|t|> 2.160, P<0.05);两组MBI评分均显著增加(|t|>7.471, P<0.001),但两组间比较无显著性差异(P > 0.05)。结论 计算机辅助训练能改善脑卒中后记忆障碍患者的认知功能,尤其是记忆功能,结合头针能进一步提高疗效。 展开更多
关键词 脑卒中 头针 计算机辅助训练 记忆障碍 听觉记忆广度
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基于IWOA-LSTM算法的预应力钢筋混凝土梁损伤识别 被引量:5
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作者 范旭红 章立栋 +2 位作者 杨帆 李青 郁董凯 《江苏大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2025年第1期105-112,119,共9页
为准确识别桥梁结构的损伤程度,制作了桥梁的关键构件——预应力钢筋混凝土梁,进行三点弯曲加载试验.收集了损伤破坏全过程的声发射(AE)信号,通过AE信号参数分析,将梁的损伤破坏过程划分为4个典型阶段.构建了长短时记忆神经网络(LSTM)模... 为准确识别桥梁结构的损伤程度,制作了桥梁的关键构件——预应力钢筋混凝土梁,进行三点弯曲加载试验.收集了损伤破坏全过程的声发射(AE)信号,通过AE信号参数分析,将梁的损伤破坏过程划分为4个典型阶段.构建了长短时记忆神经网络(LSTM)模型,根据经验设置LSTM模型的超参数容易导致网络陷入局部最优而影响了分类结果,提出采用Sine混沌映射和自适应权重来改进鲸鱼优化算法(WOA),对LSTM进行超参数寻优.设计了IWOA-LSTM算法模型,训练识别试验梁各损伤阶段的AE信号特征参数.定型网络结构,并识别同种工况下其他梁的AE信号.结果表明:IWOA-LSTM算法模型识别准确率均超过或接近92%,相较于普通LSTM模型,IWOA-LSTM模型识别准确率提高了约7%. 展开更多
关键词 预应力钢筋混凝土梁 声发射 损伤识别 长短时记忆神经网络 改进的鲸鱼优化算法
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Ni-Ti基合金的应变玻璃转变及其研究进展 被引量:1
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作者 赵新青 王凯 +2 位作者 吕超 张凯超 侯慧龙 《航空材料学报》 北大核心 2025年第1期1-14,共14页
近等原子比Ni-Ti合金因热弹性马氏体相变而呈现形状记忆效应和超弹性,并广泛应用于生物医疗和诸多工业领域。近年来的理论和实验研究表明,当近等原子比Ni-Ti合金引入足够的缺陷(如溶质原子、位错以及纳米析出物)时,这些缺陷导致的相变... 近等原子比Ni-Ti合金因热弹性马氏体相变而呈现形状记忆效应和超弹性,并广泛应用于生物医疗和诸多工业领域。近年来的理论和实验研究表明,当近等原子比Ni-Ti合金引入足够的缺陷(如溶质原子、位错以及纳米析出物)时,这些缺陷导致的相变阻力可有效抑制合金的一级马氏体相变,并代之以短程有序的晶格应变微区(纳米马氏体畴)为显著特征的应变玻璃转变。Ni-Ti基应变玻璃具有宏观晶体结构不变、各态遍历性缺失、动态力学性能随频率弥散分布和高阻尼等特征。尽管应变玻璃在冷却过程中不发生一级马氏体相变,但因应力加载诱发应变玻璃向马氏体转变及应力卸载时的逆转变,应变玻璃仍然可呈现出优异的形状记忆效应和超弹性。应变玻璃合金的超弹性与缺陷类型及浓度密切相关,缺陷浓度不高的应变玻璃具有与传统Ni-Ti基合金类似的超弹性行为;高缺陷浓度的应变玻璃在温度场和应力场作用下发生应变玻璃↔R相变,其超弹性具有小回复应变、窄滞后和宽温域特征。Ni-Ti合金可通过变形引入大量位错缺陷,以实现其应变玻璃转变。应变玻璃在应力作用下如果只涉及纳米畴演化而不发生B19′马氏体转变,可表现出具有窄滞后特征(近线性)的大超弹性,其物理机制在于应力作用下纳米畴的演化不需要形核过程,从而避免因形核导致的能量损耗。本文综述了Ni-Ti基合金应变玻璃转变的提出、奇异性质及其研究进展,并对基于应变玻璃转变的Ni-Ti基宽温域超弹性合金设计原理及工程应用作了简要介绍。 展开更多
关键词 Ni-Ti基 马氏体相变 应变玻璃转变 形状记忆效应 超弹性
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基于SSA-LSTM-Attention的日光温室环境预测模型 被引量:1
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作者 孟繁佳 许瑞峰 +3 位作者 赵维娟 宋文臻 高艺璇 李莉 《农业工程学报》 北大核心 2025年第11期256-263,共8页
建立准确的温室环境预测模型有助于精准调控温室环境促进作物的生长发育,针对温室小气候具有时序性、非线性和强耦合等特点,该研究提出了一种基于SSA-LSTM-Attention(sparrow search algorithm-long short-term memoryattention mechani... 建立准确的温室环境预测模型有助于精准调控温室环境促进作物的生长发育,针对温室小气候具有时序性、非线性和强耦合等特点,该研究提出了一种基于SSA-LSTM-Attention(sparrow search algorithm-long short-term memoryattention mechanism)的日光温室环境预测模型。首先,通过温室物联网数据采集系统获取温室内外环境数据;其次,使用皮尔逊相关性分析法筛选出强相关性因子;最后,构建环境特征时间序列矩阵输入模型进行温室环境预测。对日光温室的室内温度、室内湿度、光照强度和土壤湿度4种环境因子的预测,SSA-LSTM-Attention模型的平均拟合指数达到了97.9%。相较于反向传播神经网络(back propagation neural network,BP)、门控循环单元(gate recurrent unit,GRU)、长短期记忆神经网络(long short term memory,LSTM)和LSTM-Attention(long short-term memory-attention mechanism)模型,分别提高8.1、4.1、3.5、3.0个百分点;平均绝对百分比误差为2.6%,分别降低6.5、3.2、2.8、2.5个百分点。试验结果表明,通过利用SSA自动优化LSTM-Attention模型的超参数,提高了模型预测精度,为日光温室环境超前调控提供了有效的数据支持。 展开更多
关键词 日光温室 麻雀搜索算法 长短期记忆网络 注意力机制 环境预测模型
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视听装置的人机协商机制与媒介记忆 被引量:1
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作者 陈世华 朱美林 《河北学刊》 北大核心 2025年第4期200-208,共9页
在媒介化社会中,记忆通过视听装置,在仿真声音和图像的基础上形成记忆编码,经过人机协商转化为大脑之外储存和传播的数据,成为人们日常生活和媒介实践的重要组成部分。数字记忆不仅是政治认同建构和集体历史书写的工具,还蕴含着日常器... 在媒介化社会中,记忆通过视听装置,在仿真声音和图像的基础上形成记忆编码,经过人机协商转化为大脑之外储存和传播的数据,成为人们日常生活和媒介实践的重要组成部分。数字记忆不仅是政治认同建构和集体历史书写的工具,还蕴含着日常器物的禅意凝视与社群营销的深层动因,昭示了艺术与技术联动下的人机情感协作,表征了新物质主义下数字恋物的重访。然而,记忆以工业化的方式外化,数字资本对记忆来源、铭记与遗忘的宰制日益加深,记忆本真的存在状态逐渐被遗忘,人的主体性与能动性正趋向异化。为了摆脱记忆之痛,需要重建“附近”的记忆,实现脱域再嵌入,借助数字记忆遗忘与铭记再调试,通过数字仪式调动数字记忆情感可视化再刻写,重夺人机协商记忆生产中人的主体地位,找回人类的记忆自觉。 展开更多
关键词 视听装置 人机协商 媒介记忆
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面向涡轮的PCA-POA-LSTM数据驱动建模及故障预警方法 被引量:1
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作者 刘斌 白红艳 +3 位作者 何璐瑶 张晓北 田野 杨理践 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第1期145-155,共11页
针对传统LSTM数据驱动模型存在输入参数规模过大导致运算负担过大、超参数选择不当和涡轮系统故障发生频率、运维成本高的问题,提出一种基于PCA-POA-LSTM的涡轮数据驱动建模方法,并结合滑动窗口法实现了涡轮故障预警。首先,应用PCA降维... 针对传统LSTM数据驱动模型存在输入参数规模过大导致运算负担过大、超参数选择不当和涡轮系统故障发生频率、运维成本高的问题,提出一种基于PCA-POA-LSTM的涡轮数据驱动建模方法,并结合滑动窗口法实现了涡轮故障预警。首先,应用PCA降维技术,减少输入数据维度;其次,采用POA参数寻优方法选出最优超参数组合;然后,利用LSTM算法预测涡轮的输出参数;最后,在PCA-POA-LSTM涡轮数据驱动模型预测结果的基础上,结合滑动窗口法对涡轮故障进行预警,通过窗口内标准差定义报警阈值,攻克了涡轮故障预警的难题。结果表明,以PCA-POA-LSTM为基础的涡轮数据驱动建模实现了较高的精确度,平均绝对百分比误差均在0.396以下,平均绝对误差均在0.809以下,平均方根误差均在1.387以下。并且故障预警方法,至少可提前173个监测点发出故障预警信号,实现了对涡轮故障预警的目的,为未来开展涡轮健康管理提供了理论依据和技术支持。 展开更多
关键词 涡轮 鹈鹕优化算法 长短期记忆网络 主成分分析 数据驱动
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面向LoongArch边界检查访存指令的GCC优化
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作者 舒燕君 郑翔宇 +5 位作者 徐成华 黄沛 王永琪 周凡 张展 左德承 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第5期1136-1150,共15页
为了减少内存安全检查的开销,LoongArch指令集架构引入了边界检查访存类指令.然而,作为一种新的内存访问指令,目前GCC(GNU compiler collection)编译器不支持该类指令,LoongArch硬件能力不能得到充分利用.针对此LoongArch边界检查访存... 为了减少内存安全检查的开销,LoongArch指令集架构引入了边界检查访存类指令.然而,作为一种新的内存访问指令,目前GCC(GNU compiler collection)编译器不支持该类指令,LoongArch硬件能力不能得到充分利用.针对此LoongArch边界检查访存指令改进了GCC编译器,实现利用该类指令优化程序的内存安全检查.具体而言,完成了3个方面的工作:1)设计实现了针对边界检查访存指令的内建函数;2)改进GCC RTL(register transfer language)阶段的优化器,使其能够识别无异常处理和带异常处理2种情况的边界检查访存语义,并自动优化;3)面向LoongArch边界检查访存指令触发的边界检查异常(bound check exception,BCE),设计了新的Linux内核异常信号SIGBCE和相应的运行时库glibc(GNU C library)的信号处理函数,实现了BCE处理.通过在GCC 12.2.0和龙芯3C5000L服务器进行实验,验证了改进后的编译器不仅能正确使用新引入的边界检查访存指令,而且在某些安全函数中带来接近20%的性能提升.完善了LoongArch生态,推进了LoongArch指令集发展,对此类特定指令编译器优化工作有一定的借鉴意义. 展开更多
关键词 编译器优化 LoongArch GCC 边界检查访存 龙芯CPU 异常处理 内存安全
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多因素土壤墒情预测模型DA-LSTM-soil构建 被引量:1
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作者 车银超 郑光 +3 位作者 熊淑萍 张明天 马新明 席磊 《河南农业大学学报》 北大核心 2025年第4期698-710,共13页
【目的】针对土壤墒情预测时特征因素复杂、预测精度不佳的问题,构建多因素土壤墒情预测模型DA-LSTM-soil,提高土壤墒情预测精度。【方法】以包含10个特征的气象和土壤时序数据作为输入,采用LSTM网络为基本单元,构建Encoder-Decoder网... 【目的】针对土壤墒情预测时特征因素复杂、预测精度不佳的问题,构建多因素土壤墒情预测模型DA-LSTM-soil,提高土壤墒情预测精度。【方法】以包含10个特征的气象和土壤时序数据作为输入,采用LSTM网络为基本单元,构建Encoder-Decoder网络结构,分别引入特征和时间两个注意力模块。利用河南省许昌市2020—2021年冬小麦生长过程中物联网监测站的气象、土壤数据集,对DA-LSTM-soil模型进行训练和测试。同时,利用DA-LSTM-soil模型对河南省4个不同土壤类型的小麦种植区的数据集进行预测。【结果】对比试验表明,相较于LSTM、CNN-LSTM、CNN-LSTM-attention、LSTM-attention等深度学习模型,DA-LSTM-soil模型在S_(RME)、S_(ME)、A_(ME)、R^(2)评价指标更优,分别达到0.1764、0.0311、0.0466、0.9938。消融试验显示,时间注意力对模型性能的提升高于特征注意力。对时间步的试验显示,用过往3000 min的数据进行预测时,模型性能最佳;模型精度随着预测时长的增加有所下降,然而在5000 min内,决定系数R2仍保持在0.7以上。【结论】利用注意力机制,DA-LSTMsoil模型在Encoder前计算不同气象和土壤因素对墒情影响的权重,在Decoder前计算数据的时序对墒情预测的权重,双阶段注意力机制在特征提取和权重分配方面的作用显著,使模型具有更好的预测性能和泛化能力,可以为田块尺度麦田土壤墒情预测提供技术依据。 展开更多
关键词 麦田 土壤墒情预测 时序数据 长短期记忆网络 注意力机制
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利用异配及同配关系的社交机器人检测方法
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作者 罗森林 费泽涛 +1 位作者 潘丽敏 吴舟婷 《北京理工大学学报》 EI CAS 北大核心 2025年第1期77-86,共10页
现有基于图的方法未区分用户间的异配、同配关系,造成用户表示中存在异配边带来的噪声,弱化了社交机器人与人类用户之间的差异性,检测准确率降低;社交机器人持续演化模拟人类用户的关注数、推文发布数等元数据,容易导致较难识别的仿真... 现有基于图的方法未区分用户间的异配、同配关系,造成用户表示中存在异配边带来的噪声,弱化了社交机器人与人类用户之间的差异性,检测准确率降低;社交机器人持续演化模拟人类用户的关注数、推文发布数等元数据,容易导致较难识别的仿真社交机器人比例增加,检测召回率降低.提出一种利用异配及同配关系的社交机器人检测方法,通过记忆网络构建异配、同配关系原型来识别用户关系类型,减少异配边对用户表示的干扰,增加不同类型用户的特征区分性;在损失函数中引入调节因子,提高较难分类用户在模型参数更新过程中的损失贡献,增强了模型对仿真社交机器人的识别效果.实验结果表明,提出的方法优于当前先进方法,此方法通过区分用户间的异配和同配关系,降低异配边的权重,增强了用户表示的类别区分度,即使在低同配性分数的情况下也有效提升了检测准确率. 展开更多
关键词 社交机器人 异配关系 记忆网络
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基于时间卷积和长短期记忆网络的短期云资源预测模型 被引量:1
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作者 陈基漓 李海军 谢晓兰 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第7期2856-2864,共9页
随着容器云技术的不断深入发展,通过预测分析云资源请求的整体趋势及高峰期,对于容器云资源的高效利用和合理分配具有重要意义。利用深度学习技术进行负载预测已经成为解决容器云资源利用率不平衡的关键技术。针对目前负载预测的单一模... 随着容器云技术的不断深入发展,通过预测分析云资源请求的整体趋势及高峰期,对于容器云资源的高效利用和合理分配具有重要意义。利用深度学习技术进行负载预测已经成为解决容器云资源利用率不平衡的关键技术。针对目前负载预测的单一模型和组合模型所存在的预测精度低以及捕获序列特征不充分问题,提出基于时间卷积和长短期记忆网络(temporal convolutional network-long short-term memory, TCN-LSTM)的短期云资源组合预测模型,组合模型中的空洞卷积在不减少特征尺寸的情况下增加感受野获取更长久的时间序列特征,其中残差网络可以跨层传递信息以加快网络的收敛,所获取的时间序列特征可有效提高LSTM的预测精度。利用阿里巴巴公开数据集的进行预测,实验表明所提出的模型与单一的预测模型以及其他组合模型进行对比分析,误差指标-平均绝对误差(mean absolute error, MAE)降低8%~13.7%,均方根误差(root mean squared error, RMSE)降低9.8%~13.1%,证明所提模型的有效性。 展开更多
关键词 容器云 云资源预测 时间卷积网络(TCN) 长短期记忆网络(LSTM)
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融入洛阳地域文化记忆的国潮风伴手礼包装设计研究 被引量:1
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作者 朱睿博 《包装工程》 北大核心 2025年第6期320-326,342,共8页
目的探究伴手礼包装在内外形式上的设计创新,使其超越形象传播成为一种被集体认同的文化意义展示平台。方法依据国潮的属性特点和伴手礼产品特征,国潮风伴手礼包装设计将围绕洛阳地域文化认知及其价值延展两部分展开探究。首先,融入文... 目的探究伴手礼包装在内外形式上的设计创新,使其超越形象传播成为一种被集体认同的文化意义展示平台。方法依据国潮的属性特点和伴手礼产品特征,国潮风伴手礼包装设计将围绕洛阳地域文化认知及其价值延展两部分展开探究。首先,融入文化记忆理论,结合质性分析,以及扎根理论、社会网络分析法,从本地居民对洛阳记忆的线上、线下调研文本资料中进行地域文化记忆符号的筛选、特质的归纳、类型的凝练、层级的划分,进而完成洛阳地域文化认知。其次,从视觉形态、内涵观念潮流表达两方面对洛阳地域文化进行价值内延与外延。结果结合对洛阳地域文化认知及其价值内外延展,最终确定以宋瓷牡丹纹样创新、牡丹色彩提取、方言谐音表意的显性设计和基于行为文化的古今同聚、基于环境文化的古今交映、基于精神文化的古今对话的隐形设计主题,从而完成设计实践。结论融入洛阳地域文化记忆的国潮风伴手礼包装设计激发了人们对洛阳地域文化的持续追忆与文化认同。 展开更多
关键词 文化记忆 洛阳地域文化 国潮风 伴手礼 包装设计
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记忆理论视域下的《格萨尔》史诗
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作者 常俊玲 《华东师范大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2025年第1期106-114,182,183,共11页
中国藏族史诗《格萨尔王传》及其口传实践是人类文化传承方式与民族记忆形成的一个珍贵且经典的案例。这部史诗包含着丰富的藏民族文化资源和历史发展变迁信息,其在传承过程中充分体现出“交往记忆”与“文化记忆”的相互交融。《格萨... 中国藏族史诗《格萨尔王传》及其口传实践是人类文化传承方式与民族记忆形成的一个珍贵且经典的案例。这部史诗包含着丰富的藏民族文化资源和历史发展变迁信息,其在传承过程中充分体现出“交往记忆”与“文化记忆”的相互交融。《格萨尔》史诗在传承中将说唱艺术融入生动丰富的群体日常生活交往与民族文化语境之中,从而建构了民族的共同记忆,成为藏民族的集体想象与文化认同的载体,进而也丰富了中华民族文化的多元内涵。 展开更多
关键词 交往记忆 文化记忆 日常生活 民族记忆共同体
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基于BP-DCKF-LSTM的锂离子电池SOC估计 被引量:1
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作者 张宇 李维嘉 吴铁洲 《电源技术》 北大核心 2025年第1期155-166,共12页
电池荷电状态(SOC)的准确估计是电池管理系统(BMS)的核心功能之一。为了提高锂电池SOC估算精度,提出了一种将反向传播神经网络(BP)、双容积卡尔曼滤波(DCKF)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的SOC估计方法。针对多温度条件下传统多项... 电池荷电状态(SOC)的准确估计是电池管理系统(BMS)的核心功能之一。为了提高锂电池SOC估算精度,提出了一种将反向传播神经网络(BP)、双容积卡尔曼滤波(DCKF)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的SOC估计方法。针对多温度条件下传统多项式拟合法在拟合开路电压(OCV)与SOC时效果较差的问题,提出了一种基于BP神经网络的拟合方法,通过验证表明该方法能有效提高拟合精度。针对单独使用模型法或数据驱动法估计SOC各自存在的优缺点,提出了一种将DCKF与LSTM相结合的估计方法,在提高估计精度的同时,可以减少参数调节时间和训练成本。实验验证表明,BP-DCKF-LSTM算法的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)分别小于0.5%和0.4%,具有较高的SOC估算精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 荷电状态 反向传播神经网络 双容积卡尔曼滤波 长短期记忆神经网络
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