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A deep multimodal fusion and multitasking trajectory prediction model for typhoon trajectory prediction to reduce flight scheduling cancellation
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作者 TANG Jun QIN Wanting +1 位作者 PAN Qingtao LAO Songyang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE CSCD 2024年第3期666-678,共13页
Natural events have had a significant impact on overall flight activity,and the aviation industry plays a vital role in helping society cope with the impact of these events.As one of the most impactful weather typhoon... Natural events have had a significant impact on overall flight activity,and the aviation industry plays a vital role in helping society cope with the impact of these events.As one of the most impactful weather typhoon seasons appears and continues,airlines operating in threatened areas and passengers having travel plans during this time period will pay close attention to the development of tropical storms.This paper proposes a deep multimodal fusion and multitasking trajectory prediction model that can improve the reliability of typhoon trajectory prediction and reduce the quantity of flight scheduling cancellation.The deep multimodal fusion module is formed by deep fusion of the feature output by multiple submodal fusion modules,and the multitask generation module uses longitude and latitude as two related tasks for simultaneous prediction.With more dependable data accuracy,problems can be analysed rapidly and more efficiently,enabling better decision-making with a proactive versus reactive posture.When multiple modalities coexist,features can be extracted from them simultaneously to supplement each other’s information.An actual case study,the typhoon Lichma that swept China in 2019,has demonstrated that the algorithm can effectively reduce the number of unnecessary flight cancellations compared to existing flight scheduling and assist the new generation of flight scheduling systems under extreme weather. 展开更多
关键词 flight scheduling optimization deep multimodal fusion multitasking trajectory prediction typhoon weather flight cancellation prediction reliability
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An improved adaptive differential evolution algorithm for single unmanned aerial vehicle multitasking 被引量:1
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作者 Jian-li Su Hua Wang 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2021年第6期1967-1975,共9页
Single unmanned aerial vehicle(UAV)multitasking plays an important role in multiple UAVs cooperative control,which is as well as the most complicated and hardest part.This paper establishes a threedimensional topograp... Single unmanned aerial vehicle(UAV)multitasking plays an important role in multiple UAVs cooperative control,which is as well as the most complicated and hardest part.This paper establishes a threedimensional topographical map,and an improved adaptive differential evolution(IADE)algorithm is proposed for single UAV multitasking.As an optimized problem,the efficiency of using standard differential evolution to obtain the global optimal solution is very low to avoid this problem.Therefore,the algorithm adopts the mutation factor and crossover factor into dynamic adaptive functions,which makes the crossover factor and variation factor can be adjusted with the number of population iteration and individual fitness value,letting the algorithm exploration and development more reasonable.The experimental results implicate that the IADE algorithm has better performance,higher convergence and efficiency to solve the multitasking problem compared with other algorithms. 展开更多
关键词 Unmanned aerial vehicle multitasking Adaptive differential evolution Mutation factor Crossover factor
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Design and realization of a novel multitask TT&C operation pattern
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作者 Yang Yongan Han Minzhang +2 位作者 Feng Zuren Fan Henghai Bai Jian 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2008年第6期1243-1249,共7页
With the sharp increase of China's in-orbit spacecraft and the constraint TT&C resources, a mathematical model for optimal TT&C resource allocation is proposed, and the TT&C facility remote monitoring function is ... With the sharp increase of China's in-orbit spacecraft and the constraint TT&C resources, a mathematical model for optimal TT&C resource allocation is proposed, and the TT&C facility remote monitoring function is designed to achieve the multitask operation pattern under the unified management of the network management center. With this pattern, the TT&C network management and the spacecraft management are separated, which is quite different from the previous pattern. Further, a novel spacecraft TT&C technique based on spacecraft control language is developed, and the telecommanding pattern is designed to address the spacecraft operation problems. The engineering application shows that this pattern fundamentally improves the TT&C network capability, increases the resource efficiency, and satisfies the efficient, accurate, and flexible operation of spacecraft. 展开更多
关键词 SPACECRAFT TT&C network multitask TT&C administration design and realization.
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守“正”创“新”:政绩考核转型与新质生产力
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作者 魏万青 叶秋志 陈永洲 《南方经济》 北大核心 2025年第7期55-74,共20页
政绩考核转型及其相伴的政府角色转变对新质生产力发展具有重要影响。利用2013年政绩考核新规构造的准自然实验,在委托代理和注意力分配框架下,基于广义双重差分模型和2010—2021年城市数据,考察了政绩考核转型对新质生产力的具体影响... 政绩考核转型及其相伴的政府角色转变对新质生产力发展具有重要影响。利用2013年政绩考核新规构造的准自然实验,在委托代理和注意力分配框架下,基于广义双重差分模型和2010—2021年城市数据,考察了政绩考核转型对新质生产力的具体影响及作用链路。结果发现:政绩考核转型能促进新质生产力发展。其原因在于政绩考核转型引致政府角色转变,从而将更多的注意力和资源向发展新质生产力集聚。机制检验表明,一方面,政绩考核转型会强化政府的资助者和执法者角色,通过增加财政科技支出和强化知识产权保护为发展新质生产力创造良好的制度环境。另一方面,政绩考核转型会深化政府的引导者和支持者角色,通过激发创新活力和提升创业活跃度,加速新质生产力生成。异质性分析证实,在不同条件下政绩考核转型对新质生产力具有异质性影响,在高政府效率、强地方政府竞争和强官员晋升激励的城市作用效果更强。研究结论既从新质生产力视角延展了政绩考核体系的解释范围,也为通过确立正确政绩观和官员治理体系推动新质生产力发展提供了现实依据。 展开更多
关键词 政绩考核转型 新质生产力 多任务委托代理 注意力分配
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基于图注意力机制和对抗训练的语音反欺骗方法 被引量:2
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作者 陆华庆 葛子瑞 +2 位作者 王天朗 郭海燕 杨震 《信号处理》 北大核心 2025年第1期161-173,共13页
语音反欺骗任务旨在通过设计网络结构和学习算法来区分真实语音和欺骗语音,以提升语音系统安全性。本文提出了一种结合图注意力机制和对抗训练的语音反欺骗方法,以应对语音反欺骗任务中的挑战。具体地,基于说话人吸引子多中心单类(speak... 语音反欺骗任务旨在通过设计网络结构和学习算法来区分真实语音和欺骗语音,以提升语音系统安全性。本文提出了一种结合图注意力机制和对抗训练的语音反欺骗方法,以应对语音反欺骗任务中的挑战。具体地,基于说话人吸引子多中心单类(speaker attractor multi-center one-class, SAMO)学习算法,利用图信号处理(graph signal processing, GSP)理论,本文提出了采用图注意力网络(graph attention network, GAT)提取说话人吸引子中心的方法。通过引入注意力机制来聚合说话人特征表示,以计算出更具代表性的说话人吸引子中心,从而提高系统对真实语音和欺骗语音的区分能力。另外,考虑到当网络只学习到训练集中已知欺骗类型的特定欺骗伪影时,则分类网络可能无法有效应对未知类型的欺骗攻击。本文在反欺骗网络结构中引入欺骗类型分类对抗网络,通过特征表示学习模块和欺骗类型分类辅助网络的对抗训练,促使网络能够从不同类型的欺骗语音中学习到共同的欺骗伪影特征,从而提升系统对实际测试中未知类型欺骗语音的检测能力。在ASVspoof 2019 LA、CFAD和ASVspoof 2021 LA数据集上进行了实验,实验结果表明所提方法在性能上优于基线系统和其他对比系统。此外,本文还采用了t分布随机邻居嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding, t-SNE)和相似度矩阵热力图的可视化方法,直观展示了所提方法在准确区分真实语音和欺骗语音方面的优势,并验证了对抗训练技术在学习共同欺骗伪影特征方面的有效性。 展开更多
关键词 语音反欺骗 图注意力机制 单分类 对抗训练 多任务学习
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基于TransUNet改进的多任务模型在直肠癌新辅助治疗中的应用 被引量:1
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作者 尹淑文 丁志鹏 +6 位作者 李岩 高国闳 程丽霞 陈英东 王文晗 张秋菊 周洋 《中国卫生统计》 北大核心 2025年第1期2-6,共5页
目的本研究基于深度学习方法对分割模型TransUNet做部分改进,构建既可分割又可预测分类的多任务模型,并应用于直肠癌新辅助治疗患者敏感人群识别的核磁图像中。方法多任务模型在TransUNet基础上添加分类结构,具体为全连接层(输入为512,... 目的本研究基于深度学习方法对分割模型TransUNet做部分改进,构建既可分割又可预测分类的多任务模型,并应用于直肠癌新辅助治疗患者敏感人群识别的核磁图像中。方法多任务模型在TransUNet基础上添加分类结构,具体为全连接层(输入为512,输出为256)、ReLU激活函数、全连接层(输入为256,输出为3),实现三分类结局的预测,即疾病稳定(stable disease,SD),部分反应(partial response,PR)和完全反应(complete response,CR)。以2015—2017年哈尔滨医科大学附属肿瘤医院收治的71名直肠癌患者新辅助化疗前的3D核磁图像提取为2D图像作为研究数据,采用Dice系数和豪斯多夫距离评价分割效果,准确率、micro-precision、micro-recall和micro-F1 score评价分类效果。结果模型训练了100个轮次,分割任务在测试集上的平均Dice系数和平均豪斯多夫距离分别为0.851和10.806,分类任务从切片角度,测试集上的准确率、micro-precision、micro-recall和micro-F1 score均为0.615,从患者角度,四个指标均为0.857。结论分割任务效果良好,分类任务以切片为单位,效果一般,以患者为单位,考虑到结局为三分类,尚且可以接受。该多任务模型有潜力用于临床进行辅助诊断。 展开更多
关键词 深度学习 多任务学习 结直肠癌 新辅助治疗
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知识图谱引导的缝洞体智能识别技术
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作者 杨存 伍新明 +3 位作者 黄理力 许小勇 丁梁波 王冲 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第3期545-554,共10页
溶洞在地震剖面上呈现“串珠”状反射特征,其空间分布受裂缝网络控制形成复杂缝洞系统,传统方法受限于储层结构模糊性和样本稀缺性而难以精准识别。为此,提出了知识图谱引导的裂缝和溶洞耦合建模智能识别技术,通过将地质拓扑关系编码为... 溶洞在地震剖面上呈现“串珠”状反射特征,其空间分布受裂缝网络控制形成复杂缝洞系统,传统方法受限于储层结构模糊性和样本稀缺性而难以精准识别。为此,提出了知识图谱引导的裂缝和溶洞耦合建模智能识别技术,通过将地质拓扑关系编码为邻接矩阵约束项,实现了地质先验知识与深度学习的融合。该方法将正演模拟标签数据体与专家标注数据体相结合,构建多任务学习框架,利用知识图谱表征断裂与溶洞的连通关系,并设计地质可解释性损失函数动态修正模型优化路径。在塔里木盆地奥陶系良里塔格组的应用中,大幅减少了人工解释工作量,显著提升了缝洞体边界识别的精度,为强非均质性碳酸盐岩储层预测提供了知识驱动与数据驱动融合的新的解决方案。 展开更多
关键词 溶洞 缝洞体 先验知识 知识图谱 深度学习 多任务学习
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不同媒体多任务程度个体策略监控时间变化特征
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作者 张杰 余飞 +1 位作者 刘少博 张志杰 《中国心理卫生杂志》 北大核心 2025年第8期740-745,共6页
目的:探讨不同媒体多任务程度个体在前瞻记忆测试中策略监控的时间变化特征。方法:通过媒体使用问卷筛选出重度和轻度媒体多任务个体各20名。使用前瞻记忆测试的双任务范式和事件相关电位技术对两组被试测试前期、中期和后期的正确率、... 目的:探讨不同媒体多任务程度个体在前瞻记忆测试中策略监控的时间变化特征。方法:通过媒体使用问卷筛选出重度和轻度媒体多任务个体各20名。使用前瞻记忆测试的双任务范式和事件相关电位技术对两组被试测试前期、中期和后期的正确率、反应时及反映策略监控的额区正成分进行比较。结果:重度媒体多任务个体在前瞻记忆测试中的反应时快于轻度媒体多任务个体(P<0.001),但二者的正确率差异无统计学意义(P>0.05)。重度媒体多任务个体的额区正成分在3个时间段内均大于轻度媒体多任务个体(P<0.05),并且振幅随着时间的推移而逐渐增加(P<0.05)。结论:重度媒体多任务个体随着时间的推移会付出更多的资源用于策略监控,而轻度媒体多任务个体的策略监控则保持恒定。 展开更多
关键词 媒体多任务 前瞻记忆 策略监控 事件相关电位
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基于时间步局部动态交互的多任务谣言检测方法
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作者 杨广浩 万书振 +1 位作者 董方敏 王梦园 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第6期183-191,共9页
谣言检测旨鉴别社交媒体中未经官方证实或人为捏造的信息,而当今社交网络中隐含着一种难以发掘的动态关系模式,它随时间推移和不同帖子间的动态交互而变化。针对现有方法对谣言传播事件中隐含的动态特征和关联信息考虑不充分的问题,提... 谣言检测旨鉴别社交媒体中未经官方证实或人为捏造的信息,而当今社交网络中隐含着一种难以发掘的动态关系模式,它随时间推移和不同帖子间的动态交互而变化。针对现有方法对谣言传播事件中隐含的动态特征和关联信息考虑不充分的问题,提出一种基于时间步局部动态交互的多任务谣言检测方法,能捕获谣言传播事件中隐含的动态关联信息;并设计了一种高效的多任务交互方式,以时间步为基本共享单元,将学习到的局部特征进行共享,极大提升了共享效率,从而形成局部动态交互,整体多任务共享的检测框架。最后利用注意力机制筛选不同任务、不同结构特征中对谣言检测更有利的信息,以提升检测效果。在PHEME和WEIBO数据集上进行了实验,结果表明该方法具有较先进的性能。 展开更多
关键词 谣言检测 时间步局部动态交互 传播结构特征 多任务共享
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基于多任务密集连接网络的目标定位方法
10
作者 秦炜 冯海泓 徐楚林 《声学技术》 北大核心 2025年第5期781-791,共11页
针对浅海环境下水面或水下目标的定位问题,文章利用水声目标辐射噪声对其进行定位研究,提出了一种基于多任务学习的密集连接神经网络和卷积块注意力机制的水声目标定位方法,该方法可以同时估计目标的距离和深度。采用简正波模型计算垂... 针对浅海环境下水面或水下目标的定位问题,文章利用水声目标辐射噪声对其进行定位研究,提出了一种基于多任务学习的密集连接神经网络和卷积块注意力机制的水声目标定位方法,该方法可以同时估计目标的距离和深度。采用简正波模型计算垂直线性阵列接收到的宽带数据,将其归一化样本协方差矩阵用作网络训练的输入特征。同时,通过对输入特征进行向量化压缩处理,有效地减少了所需参数量。此外,通过参数灵敏度分析,探讨了海洋环境参数和声速剖面不匹配对目标定位性能的影响。仿真结果表明,与传统的匹配场处理方法相比,该方法在海洋环境不匹配情况时具有更高的定位精度和泛化能力。 展开更多
关键词 水声目标定位 密集连接网络 注意力机制 多任务学习
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基于GRU-MFRFNN的工业污染物预测模型
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作者 李晓丽 申超 韩院彬 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第5期1289-1296,共8页
针对工业污染物排放量数据的不稳定性和波动性,提出一种基于MFRFNN和动态分解重构策略的污染物预测模型。利用二次分解和重构技术处理污染物数据,降低数据复杂度;通过动态分解重构策略获得低准确度的分量,实现多任务分量预测;采用多功... 针对工业污染物排放量数据的不稳定性和波动性,提出一种基于MFRFNN和动态分解重构策略的污染物预测模型。利用二次分解和重构技术处理污染物数据,降低数据复杂度;通过动态分解重构策略获得低准确度的分量,实现多任务分量预测;采用多功能递归模糊神经网络(MFRFNN)和门控循环单元(GRU)串行学习污染物的时序性特征,得到最终的预测值。实验结果表明,对污染物排放量进行预测,提出的模型从3个指标来看效果均有提升,为制定工业生产管理政策提供了参考。 展开更多
关键词 动态分解重构策略 完全集成经验模态分解 污染物预测 门控循环单元 多任务分量 时序特征 多功能递归模糊神经网络
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静息态和任务态脑电频谱功率的任务时间效应差异性研究
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作者 李文斌 王天杰 +2 位作者 蒋帅 史克东 常耀明 《载人航天》 北大核心 2025年第2期173-180,共8页
为了探讨静息态和任务态2种状态下任务时间效应(TOT)对脑电(EEG)频谱功率的影响,比较delta(δ)、theta(θ)、alpha(α)和beta(β)4个EEG频带功率在2种状态下TOT的变化差异。24名志愿者进行连续2 h的模拟飞行多任务操作,在实验前后分别... 为了探讨静息态和任务态2种状态下任务时间效应(TOT)对脑电(EEG)频谱功率的影响,比较delta(δ)、theta(θ)、alpha(α)和beta(β)4个EEG频带功率在2种状态下TOT的变化差异。24名志愿者进行连续2 h的模拟飞行多任务操作,在实验前后分别测量斯坦福嗜睡量表(SSS)评分,实验过程中记录心电(ECG)和EEG信号。选取任务前的静息阶段、任务后的静息阶段、任务初始阶段、任务终末阶段4个阶段的ECG和EEG信号进行比较分析。结果表明:2 h的模拟飞行多任务操作可诱发疲劳状态,表现为SSS评分升高、任务绩效降低、心率降低和心率变异性中反映迷走神经活性的指标升高(P<0.05);不同频带在静息态和任务态下的TOT变化存在差异性;δ功率只在静息态升高(P<0.05),θ功率在静息态和任务态均升高(P<0.05),α和β功率只在任务态升高(P<0.05)。EEG频谱功率可以用来检测任务相关的疲劳,但要考虑静息状态和任务状态下的差异。 展开更多
关键词 飞行疲劳 多任务 脑电频谱功率 静息态 任务态
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基于多特征注意力双向循环神经网络的客观题难度预测模型
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作者 王煜焜 徐行健 +1 位作者 孟繁军 宋慧媛 《计算机工程》 北大核心 2025年第10期130-139,共10页
由于大多数试题难度预测方案是劳动密集型的,耗时且容易泄漏,或者在某种程度上是主观的,严重影响智能化教育评价体系的进步发展,因此,利用神经网络实现试题难度自动预测具有重要意义。提出一种基于多特征注意力的双向循环神经网络模型(M... 由于大多数试题难度预测方案是劳动密集型的,耗时且容易泄漏,或者在某种程度上是主观的,严重影响智能化教育评价体系的进步发展,因此,利用神经网络实现试题难度自动预测具有重要意义。提出一种基于多特征注意力的双向循环神经网络模型(M-ABRNN)。该模型首先基于多特征任务学习方法,通过检索计算机关联知识以丰富题干信息;其次通过双向循环神经网络挖掘客观题文本数据的逻辑关系并提取语句表征,并利用注意力机制度量关联语句对试题的重要程度;最后将获取的特征输入到模型中进行训练,训练完后模型可以自动预测每个新试题的难度。在大学计算机基础课程数据集上的实验结果表明,所提模型的皮尔逊相关系数(PCC)和一致性(DOA)均有显著提升,可见该模型能够有效地对客观题难度进行预测,实现题目难度的自动化评测。 展开更多
关键词 教育大数据 多任务特征 客观题难度预测 双向循环神经网络 注意力机制
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基于网络拓扑和偏好排序的多优先级任务多节点分配算法
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作者 管军 刘袁鹏 +3 位作者 班阳阳 陆赢 房善婷 陆翔 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第4期313-320,共8页
[目的]现有协作任务分配方法较少考虑参与节点的工作模式以及节点间的通信链路能力,导致节点资源利用率和任务调度成功率较低,为此,提出一种基于网络拓扑和偏好排序的多优先级任务多节点分配算法。[方法]首先,将多任务多节点分配问题建... [目的]现有协作任务分配方法较少考虑参与节点的工作模式以及节点间的通信链路能力,导致节点资源利用率和任务调度成功率较低,为此,提出一种基于网络拓扑和偏好排序的多优先级任务多节点分配算法。[方法]首先,将多任务多节点分配问题建模为一个优化问题,目标是最大化任务执行收益并最大化任务参与节点数量。然后,提出启发式方法求解该优化问题。该方法为每个任务分配最少节点数,以确保能够成功分配尽可能多的任务,并通过扩充任务的节点集合,进一步满足任务参与节点最多的目标。[结果]仿真结果表明,在带宽资源丰富的场景下,仅需6节点即可使任务分配成功率达到80%。[结论]研究表明,所提算法能够在节点工作模式和节点间链路能力等约束条件下,有效获得多优先级任务多节点分配的局部最优解。 展开更多
关键词 多优先级任务调度 多任务处理 网络拓扑 节点分配 任务执行收益 启发式方法 优化算法
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粮食安全省长责任制对地方“粮食-经济”发展平衡性的影响研究
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作者 钟若希 韦锋 漆雁斌 《华中农业大学学报(社会科学版)》 北大核心 2025年第4期22-33,共12页
落实粮食安全省长责任制既是夯实粮食安全根基、保障粮食安全的重要手段,也是推动国家治理体系和治理能力现代化的重要探索。在此背景下,构建多任务委托代理模型,分析中央绩效考核如何影响地方官员在经济发展绩效与粮食安全保障间的治... 落实粮食安全省长责任制既是夯实粮食安全根基、保障粮食安全的重要手段,也是推动国家治理体系和治理能力现代化的重要探索。在此背景下,构建多任务委托代理模型,分析中央绩效考核如何影响地方官员在经济发展绩效与粮食安全保障间的治理决策,并利用2010-2020年全国地级市面板数据,通过双重差分模型分析粮食安全省长责任制对“粮食-经济”发展不平衡性的影响。研究发现,粮食安全省长责任制能显著缓解地方“粮食-经济”发展失衡问题,这一结论在经过一系列稳健性检验后仍然成立。地方比较优势异质性分析显示,这种缓解效应受到自然、技术以及市场因素的差异化影响,在地形平缓、农业社会化服务水平高、新型农业经营主体数量多的地区更明显。官员风险成本异质性分析则发现,这一缓解效应在粮食安全工作相对风险小、官员风险厌恶程度低的地区更突出。因此,应进一步下沉粮食安全保障责任,制定差异化的粮食安全绩效考核权重,完善粮食安全配套政策以提升各地种粮抓粮积极性。 展开更多
关键词 粮食安全省长责任制 “粮食-经济”空间偏离程度 中央绩效考核 多任务委托代理模型
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一心多用的双刃剑效应:多任务对亲社会行为的影响 被引量:1
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作者 刘新燕 伍海兰 +1 位作者 涂菊 王璐 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第12期1800-1820,共21页
移动互联网时代,人们常常不可避免地处于多任务的工作状态。为此,本研究聚焦于多任务这一情境要素,探讨其与思维聚焦方式的交互作用对个体亲社会行为的影响。6个线上实验和1个线下实地实验的结果表明:当个体思维聚焦于过程时,多任务(vs... 移动互联网时代,人们常常不可避免地处于多任务的工作状态。为此,本研究聚焦于多任务这一情境要素,探讨其与思维聚焦方式的交互作用对个体亲社会行为的影响。6个线上实验和1个线下实地实验的结果表明:当个体思维聚焦于过程时,多任务(vs.单任务)降低个体的自我效能感,进而降低其亲社会行为;当个体思维聚焦于结果时,多任务(vs.单任务)增加个体的自我效能感,进而提升其亲社会行为。任务能否完成是一个重要的边界条件,上述交互效应在工作任务可完成时存在,当工作任务完不成时,该不利结果直接降低个体的亲社会行为,多任务与思维聚焦方式的交互作用消失。 展开更多
关键词 多任务 思维聚焦方式 自我效能感 亲社会行为 任务能否完成
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面向合同信息抽取的动态多任务学习方法 被引量:1
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作者 王浩畅 郑冠彧 赵铁军 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期3377-3391,共15页
对于合同文本中要素和条款两类信息的准确提取,可以有效提升合同的审查效率,为贸易各方提供便利化服务.然而当前的合同信息抽取方法一般训练单任务模型对要素和条款分别进行抽取,并没有深挖合同文本的特征,忽略了不同任务间的关联性.因... 对于合同文本中要素和条款两类信息的准确提取,可以有效提升合同的审查效率,为贸易各方提供便利化服务.然而当前的合同信息抽取方法一般训练单任务模型对要素和条款分别进行抽取,并没有深挖合同文本的特征,忽略了不同任务间的关联性.因此,采用深度神经网络结构对要素抽取和条款抽取两个任务间的相关性进行研究,并提出多任务学习方法.所提方法首先将上述两种任务进行融合,构建一种应用于合同信息抽取的基本多任务学习模型;然后对其进行优化,利用Attention机制进一步挖掘其相关性,形成基于Attention机制的动态多任务学习模型;最后针对篇章级合同文本中复杂的语义环境,在前两者的基础上提出一种融合词汇知识的动态多任务学习模型.实验结果表明,所提方法可以充分捕捉任务间的共享特征,不仅取得了比单任务模型更好的信息抽取结果,而且能够有效解决合同文本中要素与条款间实体嵌套的问题,实现合同要素与条款的信息联合抽取.此外,为了验证该方法的鲁棒性,在多个领域的公开数据集上进行实验,结果表明该方法的效果均优于基线方法. 展开更多
关键词 多任务学习 合同文本 信息联合抽取 注意力机制 实体嵌套
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面向类不均衡数据的多任务博弈概率分类向量机 被引量:2
18
作者 潘海洋 李丙新 +1 位作者 郑近德 童靳于 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第3期430-437,共8页
在工程实际中获取的故障样本往往会呈现不均衡特点,同时传统的分类模型也会存在局限性。针对这些问题,基于稀疏贝叶斯理论、模糊隶属度等理论,提出了一种多任务博弈概率分类向量机(MGPCVM)分类方法。首先,在MGPCVM的目标函数中,设计了... 在工程实际中获取的故障样本往往会呈现不均衡特点,同时传统的分类模型也会存在局限性。针对这些问题,基于稀疏贝叶斯理论、模糊隶属度等理论,提出了一种多任务博弈概率分类向量机(MGPCVM)分类方法。首先,在MGPCVM的目标函数中,设计了博弈因子,将不同类样本质心间的博弈信息赋予每个样本特定的样本质心敏感值,以解决传统分类器对不平衡数据集分类表现较差的问题;然后,在贝叶斯框架理论下,采用截断高斯先验分布的方法,使样本参数的正负与对应的标签信息相一致,且使样本质心敏感值产生了稀疏估计;最后,将MGPCVM方法应用于两种不同实验平台采集的滚动轴承实验数据处理,进行了故障诊断有效性验证。研究结果表明:在不同的不平衡比(IR)下,MGPCVM方法的准确率均保持在95%以上,相对于支持向量机(SVM)、概率分类向量机(PCVM)等方法提升了4%~8%;与典型向量式分类方法相比,MGPCVM方法可以在不平衡数据条件下表现出优越的分类性能,适用于实际工况中数据失衡的分类问题。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 多任务博弈概率分类向量机 支持向量机 概率分类向量机 不均衡比 故障分类模型
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融合RoBERTa-GCN-Attention的隐喻识别与情感分类模型 被引量:3
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作者 杨春霞 韩煜 +1 位作者 桂强 陈启岗 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第3期576-583,共8页
在隐喻识别与隐喻情感分类任务的联合研究中,现有多任务学习模型存在对隐喻语料中的上下文语义信息和句法结构信息提取不够准确,并且缺乏对粗细两种粒度信息同时捕捉的问题.针对第1个问题,首先改进了传统的RoBERTa模型,在原有的自注意... 在隐喻识别与隐喻情感分类任务的联合研究中,现有多任务学习模型存在对隐喻语料中的上下文语义信息和句法结构信息提取不够准确,并且缺乏对粗细两种粒度信息同时捕捉的问题.针对第1个问题,首先改进了传统的RoBERTa模型,在原有的自注意力机制中引入上下文信息,以此提取上下文中重要的隐喻语义特征;其次在句法依存树上使用图卷积网络提取隐喻句中的句法结构信息.针对第2个问题,使用双层注意力机制,分别聚焦于单词和句子层面中对隐喻识别和情感分类有贡献的特征信息.在两类任务6个数据集上的对比实验结果表明,该模型相比基线模型性能均有提升. 展开更多
关键词 隐喻识别 情感分类 多任务学习 RoBERTa 图卷积网络 注意力机制
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“三心二意”胜过“一心一意”:媒体多任务提升低工作记忆容量者创造力 被引量:1
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作者 周详 张婧婧 +3 位作者 白博仁 翟宏堃 崔虞馨 祖冲 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第8期1031-1046,共16页
数字时代,媒体多任务已然渗透人类生活方方面面。但以往研究主要探讨其消极影响,忽视媒体多任务暗藏激发创造力的可能。基于创造力的坚持−灵活双通道理论,通过3个仿真行为实验,考察了媒体多任务对创造力的促进作用以及心智游移与工作记... 数字时代,媒体多任务已然渗透人类生活方方面面。但以往研究主要探讨其消极影响,忽视媒体多任务暗藏激发创造力的可能。基于创造力的坚持−灵活双通道理论,通过3个仿真行为实验,考察了媒体多任务对创造力的促进作用以及心智游移与工作记忆容量在其中的中介和调节作用。结果发现:相比非媒体多任务,个体进行媒体多任务时表现出更高的创造力(实验1),其心理机制是媒体多任务诱发更高的心智游移频率,进而提升创造力(实验1和实验2),且这一提升效应只存在于低工作记忆容量组,高工作记忆容量组中则表现为消极影响(实验3)。研究结果对揭示媒体多任务的积极功能,拓展坚持−灵活交互视角以弥补双通道理论平行视角缺陷,帮助不同特质个体有效利用媒体多任务提升创造力均有重要的启示价值。 展开更多
关键词 媒体多任务 创造力 心智游移 工作记忆容量 创造力双通道理论
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