A simple and facile gas chromatography-mass spectrometer （GC-MS） fingerprint of Su-He-Xiang-Wan （SHXW） was developed, the similarity analysis was conducted, and attribution of the major characteristic peaks was id...A simple and facile gas chromatography-mass spectrometer （GC-MS） fingerprint of Su-He-Xiang-Wan （SHXW） was developed, the similarity analysis was conducted, and attribution of the major characteristic peaks was identified for SHXW quality control. GC-MS analysis was performed on a QP2010 instrument （Shimadzu, Japan） equipped with a capillary column of RTX-5MS. The column temperature was initiated at 50℃, held for 5 min, increased at the rate of 3 ℃/min to 120 ℃, held for 2 min, and then increased at the rate of 4 ℃/min to 220℃, held for 10 min. Helium carrier gas was used at a constant flow rate of 1.3 mL/min. Mass conditions were ionization voltage, 70 eV; injector temperature, 250℃; ion source temperature, 250 ℃; splitting ratio, 30：1; full scan mode in the 40-500 Da mass ranges with rate of 0.2 s per scan. Attribution of the major characteristic peaks was identified for SHXW by comparing the chemical standards, references of Chinese herbal medicines and the negative controls of prescription samples （NC） of SHXW. With the help of the temperature-programmed retention indices （PTRIs） used together with mass spectra and chemical standards, 25 major characteristic peaks have been identified. Nine volatile medicinal materials were identified in the prescription of SHXW by attributing to the 27 major characteristic peaks. The results demonstrate that the proposed method is a powerful approach to quality control of complex herbal medicines.展开更多
人脸特征蕴含诸多信息,在面部属性和情感分析任务中具有重要价值,而面部特征的多样性和复杂性使人脸分析任务变得困难。针对上述难题,从面部细粒度特征角度出发,提出基于上下文通道注意力机制的人脸属性估计和表情识别(FAER)模型。首先...人脸特征蕴含诸多信息,在面部属性和情感分析任务中具有重要价值,而面部特征的多样性和复杂性使人脸分析任务变得困难。针对上述难题,从面部细粒度特征角度出发,提出基于上下文通道注意力机制的人脸属性估计和表情识别(FAER)模型。首先,构建基于ConvNext的局部特征编码骨干网络,并运用骨干网络编码局部特征的有效性来充分表征人脸局部特征之间的差异性;其次,提出上下文通道注意力(CC Attention)机制,通过动态自适应调整特征通道上的权重信息,表征深度特征的全局和局部特征,从而弥补骨干网络编码全局特征能力的不足;最后,设计不同分类策略,针对人脸属性估计(FAE)和面部表情识别(FER)任务,分别采用不同损失函数组合,以促使模型学习更多的面部细粒度特征。实验结果表明,所提FAER模型在人脸属性数据集CelebA(CelebFaces Attributes)上取得了91.87%的平均准确率,相较于次优模型SwinFace(Swin transformer for Face)高出0.55个百分点;在面部表情数据集RAF-DB和AffectNet上分别取得了91.75%和66.66%的准确率,相较于次优模型TransFER(Transformers for Facial Expression Recognition)分别高出0.84和0.43个百分点。展开更多
科学的轨道交通出行模式分析是运营决策优化的重要依据。为挖掘城市轨道交通时空流动特征及其影响机理,提出一种基于非负张量分解的OD客流强度时空分布计算方法,采用融合SHAP归因分析的极端梯度提升树(eXtreme Gradient Boosting,XGBoo...科学的轨道交通出行模式分析是运营决策优化的重要依据。为挖掘城市轨道交通时空流动特征及其影响机理,提出一种基于非负张量分解的OD客流强度时空分布计算方法,采用融合SHAP归因分析的极端梯度提升树(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)对各模式OD客流强度进行拟合预测。使用城市轨道交通AFC(automatic fare collection system,AFC)系统数据,从空间、时段以及出行日3个维度构建3阶客流OD张量,采用交替非负最小二乘法(alternating non negative least squares,ANLS)实现非负CP张量分解。基于张量分解结果,从北京轨道交通344个站点连续1周16266966条出行数据中,提取出晨高峰长距离通勤、早高峰中短通勤、平峰休闲中转出行、晚归出行4种出行模式的时、空分布特征。基于可解释性机器学习模型,对各模式OD客流进行预测。结果表明XGBoost与CatBoost、LightGBM、OLS相比更具优势。根据OD起终点站域环境特征,考虑起终点缓冲区内各类兴趣点(point of interest,POI)数量、小区住户数、房价、人口数量、站点偏离距离以及出行距离等指标,构建OD强度关联指标体系,解释各指标对OD客流强度的正负反馈效应。SHAP归因分析说明,居民更倾向于14站以内的中短途出行,并分别得到了就业类POI数目对晨、早通勤客流正向影响,以及餐饮类POI数目对休闲中转出行客流正向影响的临界阈值。该方法可为轨道交通精细化出行引导和客流组织提供数据支撑,优化城市轨道交通供需平衡及服务水平。展开更多
现有的多视图属性图聚类方法通常是在融合多个视图的统一表示中学习一致信息与互补信息,然而先融合再学习的方法不仅会损失原始各个视图的特定信息,而且统一表示难以兼顾一致性与互补性.为了保留各个视图的原始信息,采用先学习再融合的...现有的多视图属性图聚类方法通常是在融合多个视图的统一表示中学习一致信息与互补信息,然而先融合再学习的方法不仅会损失原始各个视图的特定信息,而且统一表示难以兼顾一致性与互补性.为了保留各个视图的原始信息,采用先学习再融合的方式,先分别学习每个视图的共享表示与特定表示再进行融合,更细粒度地学习多视图的一致信息和互补信息,构建一种基于共享和特定表示的多视图属性图聚类模型(multi-view attribute graph clustering based on shared and specific representation,MSAGC).具体来说,首先通过多视图编码器获得每个视图的初级表示,进而获得每个视图的共享信息和特定信息;然后对齐视图共享信息来学习多视图的一致信息,联合视图特定信息来利用多视图的互补信息,通过差异性约束来处理冗余信息;之后训练多视图解码器重构图的拓扑结构和属性特征矩阵;最后,附加自监督聚类模块使得图表示的学习和聚类任务趋向一致.MSAGC的有效性在真实的多视图属性图数据集上得到了很好地验证.展开更多
基金Foundation item： Projects（21275164, 21075138） supported by the National Natural Science Foundation of China
文摘A simple and facile gas chromatography-mass spectrometer （GC-MS） fingerprint of Su-He-Xiang-Wan （SHXW） was developed, the similarity analysis was conducted, and attribution of the major characteristic peaks was identified for SHXW quality control. GC-MS analysis was performed on a QP2010 instrument （Shimadzu, Japan） equipped with a capillary column of RTX-5MS. The column temperature was initiated at 50℃, held for 5 min, increased at the rate of 3 ℃/min to 120 ℃, held for 2 min, and then increased at the rate of 4 ℃/min to 220℃, held for 10 min. Helium carrier gas was used at a constant flow rate of 1.3 mL/min. Mass conditions were ionization voltage, 70 eV; injector temperature, 250℃; ion source temperature, 250 ℃; splitting ratio, 30：1; full scan mode in the 40-500 Da mass ranges with rate of 0.2 s per scan. Attribution of the major characteristic peaks was identified for SHXW by comparing the chemical standards, references of Chinese herbal medicines and the negative controls of prescription samples （NC） of SHXW. With the help of the temperature-programmed retention indices （PTRIs） used together with mass spectra and chemical standards, 25 major characteristic peaks have been identified. Nine volatile medicinal materials were identified in the prescription of SHXW by attributing to the 27 major characteristic peaks. The results demonstrate that the proposed method is a powerful approach to quality control of complex herbal medicines.
文摘人脸特征蕴含诸多信息,在面部属性和情感分析任务中具有重要价值,而面部特征的多样性和复杂性使人脸分析任务变得困难。针对上述难题,从面部细粒度特征角度出发,提出基于上下文通道注意力机制的人脸属性估计和表情识别(FAER)模型。首先,构建基于ConvNext的局部特征编码骨干网络,并运用骨干网络编码局部特征的有效性来充分表征人脸局部特征之间的差异性;其次,提出上下文通道注意力(CC Attention)机制,通过动态自适应调整特征通道上的权重信息,表征深度特征的全局和局部特征,从而弥补骨干网络编码全局特征能力的不足;最后,设计不同分类策略,针对人脸属性估计(FAE)和面部表情识别(FER)任务,分别采用不同损失函数组合,以促使模型学习更多的面部细粒度特征。实验结果表明,所提FAER模型在人脸属性数据集CelebA(CelebFaces Attributes)上取得了91.87%的平均准确率,相较于次优模型SwinFace(Swin transformer for Face)高出0.55个百分点;在面部表情数据集RAF-DB和AffectNet上分别取得了91.75%和66.66%的准确率,相较于次优模型TransFER(Transformers for Facial Expression Recognition)分别高出0.84和0.43个百分点。
文摘科学的轨道交通出行模式分析是运营决策优化的重要依据。为挖掘城市轨道交通时空流动特征及其影响机理,提出一种基于非负张量分解的OD客流强度时空分布计算方法,采用融合SHAP归因分析的极端梯度提升树(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)对各模式OD客流强度进行拟合预测。使用城市轨道交通AFC(automatic fare collection system,AFC)系统数据,从空间、时段以及出行日3个维度构建3阶客流OD张量,采用交替非负最小二乘法(alternating non negative least squares,ANLS)实现非负CP张量分解。基于张量分解结果,从北京轨道交通344个站点连续1周16266966条出行数据中,提取出晨高峰长距离通勤、早高峰中短通勤、平峰休闲中转出行、晚归出行4种出行模式的时、空分布特征。基于可解释性机器学习模型,对各模式OD客流进行预测。结果表明XGBoost与CatBoost、LightGBM、OLS相比更具优势。根据OD起终点站域环境特征,考虑起终点缓冲区内各类兴趣点(point of interest,POI)数量、小区住户数、房价、人口数量、站点偏离距离以及出行距离等指标,构建OD强度关联指标体系,解释各指标对OD客流强度的正负反馈效应。SHAP归因分析说明,居民更倾向于14站以内的中短途出行,并分别得到了就业类POI数目对晨、早通勤客流正向影响,以及餐饮类POI数目对休闲中转出行客流正向影响的临界阈值。该方法可为轨道交通精细化出行引导和客流组织提供数据支撑,优化城市轨道交通供需平衡及服务水平。
文摘现有的多视图属性图聚类方法通常是在融合多个视图的统一表示中学习一致信息与互补信息,然而先融合再学习的方法不仅会损失原始各个视图的特定信息,而且统一表示难以兼顾一致性与互补性.为了保留各个视图的原始信息,采用先学习再融合的方式,先分别学习每个视图的共享表示与特定表示再进行融合,更细粒度地学习多视图的一致信息和互补信息,构建一种基于共享和特定表示的多视图属性图聚类模型(multi-view attribute graph clustering based on shared and specific representation,MSAGC).具体来说,首先通过多视图编码器获得每个视图的初级表示,进而获得每个视图的共享信息和特定信息;然后对齐视图共享信息来学习多视图的一致信息,联合视图特定信息来利用多视图的互补信息,通过差异性约束来处理冗余信息;之后训练多视图解码器重构图的拓扑结构和属性特征矩阵;最后,附加自监督聚类模块使得图表示的学习和聚类任务趋向一致.MSAGC的有效性在真实的多视图属性图数据集上得到了很好地验证.
