关键词： 知识图谱   知识表示学习   图注意力网络   BERT   多源信息融合  

摘要： 知识图谱表示学习旨在将实体和关系映射到一个低维稠密的向量空间中。现有的大多数相关模型更注重于学习三元组的结构特征,忽略了三元组内的实体关系的语义信息特征和三元组外的实体描述信息特征,因此知识表达能力较差。针对以上问题,提出了一种融合多源信息的知识表示学习模型BAGAT。首先,结合知识图谱特征来构造三元组实体目标节点和邻居节点,并使用图注意力网络(GAT)聚合三元组结构的语义信息表示;然后,使用BERT词向量模型对实体描述信息进行嵌入表示;最后,将两种表示方法映射到同一个向量空间中进行联合知识表示学习。实验结果表明,BAGAT性能较其他模型有较大提升,在公共数据集FB15K-237链接预测任务的Hits@1与Hits@10指标上,与翻译模型TransE相比分别提升了25.9个百分点和22.0个百分点,与图神经网络模型KBGAT相比分别提升了1.8个百分点和3.5个百分点。可见,融合实体描述信息和三元组结构语义信息的多源信息表示方法可以获得更强的表示学习能力。

关键词： 非化学专业   应用化学   学习方法  

摘要： 目前,我国高等教育教学改革要求培养具有创新能力、实践动手能力和不断学习适应发展能力综合素质高的复合型人才,在该目标的基础上,许多院校工科专业都增设了与化学相关的课程,例如:“工程化学”“普通化学”“化学基础”等。贵州医科大学也不例外,在生物医学工程专业开设了“现代化学基础”课程,医学信息工程专业开设了“应用化学”课程,文章就医学信息工程专业学生如何学习应用化学课程做简单的介绍。

关键词： 机器学习   二阶置信-加权   在线学习   演化特征   分类  

摘要： 与研究固定特征空间的传统在线学习相比,特征演化学习通常假设特征不会以任意方式消失或出现,而是随着收集数据特征的硬件设备更换旧特征消失、新特征出现.然而,已有的特征演化学习方法仅利用数据流的一阶信息,而忽略可以挖掘特征之间相关性和显著提高分类性能的二阶信息.提出了一种特征演化的置信-加权学习算法来解决上述问题:首先,引入二阶置信-加权来更新数据流的预测模型;接着,为了充分利用已学习的模型,在重叠时期学习线性映射来恢复旧特征;随后,用恢复的旧特征更新已有模型;同时,用新特征学习新的预测模型;继而,运用两种集成方法来利用这两种模型;实验研究表明,所提算法优于已有的特征演化学习算法.

关键词： 小样本学习   图像分类   原型表征   均匀分布   数据生成  

摘要： 针对小样本学习中样本数量过少难以表述类别特征的问题,提出一种结合原型校准数据分布的小样本学习方法。首先,利用嵌入网络对图像进行预处理,将提取到的新类特征进行幂次变换。随后,通过相似度加权基类来表征新类样本的原型,充分利用已学过的基类知识来减小计算原型与实际原型的偏差。最后,以新类样本特征与其对应的原型构造均匀分布,根据样本数量改变均匀分布边界,使采样集中在置信度高的区域,生成大量的新类特征扩充训练分类器的支持集。在5-way 1-shot和5-way 5-shot设置中,该方法在miniImageNet数据集上的准确率分别为68.94%和84.75%,在CUB数据集上分别为81.75%和91.88%,均优于现有方法的最好结果。因此,所提方法能有效提高模型在小样本图像上的分类性能,获得更高的预测准确率。

关键词： 大学生   党史学习教育   长效机制  

摘要： 学习党的历史永无止境,为党和人民的事业奋斗永无止境。新时代赋予了青年大学生党史学习独特的价值意蕴,也对大学生党史学习教育提出了更高的要求。因而,要积极探索符合当前教育形式、贴合大学生成长特点的党史学习教育常态化长效化实现路径,坚持以高标准、严要求、高质量健全完善大学生党史学习教育常态化长效化机制,引导青年大学生将党史学习教育成果转化为砥砺前行的动力,在实践中创造无愧于新时代的历史功绩。

关键词： 典型相关分析   多视图学习   多模态检索   多视图嵌入  

摘要： 多视图学习是将不同来源的特征子集加以融合的策略。典型相关分析是多视图学习中的重要方法,旨在最大化不同视图之间的相关性。传统的典型相关分析仅能计算两个视图之间的线性相关性,无法应用于包含多个视图或包含非线性相关性的数据集。此外,如果将典型相关分析应用于有监督任务,其作为一种无监督方法将导致标签信息的浪费。针对上述问题,提出大量非线性的、针对多个视图的、有监督的基于典型相关分析的多视图学习方法。首先,概述经典的基于典型相关分析的多视图方法;然后介绍这些方法在模式识别、跨模态检索和分类,以及多视图嵌入中的典型应用;最后,对基于典型相关分析的多视图学习方法面临的挑战和未来研究方向进行了总结和展望。

关键词： 小学英语   主题意义   深度学习  

摘要： 在新课改的影响下,小学阶段的英语教学改革势在必行。教师应当从教学观念的转变、教学方式的改进等方面入手,把握教材的深度,积极落实新课改要求。而小学英语教材内容以单元形式呈现,每个单元都有特定的主题。在英语教学中,教师教学目标、教学内容等的设计都要围绕单元主题,在主题意义下开展英语词汇、对话、语法和表达教学。教师围绕单元主题进行教学,有利于学生英语能力的发展,能够满足学生的发展需求,促进学生的英语深度学习。

关键词： 有意义学习   教学模式改革   高职院校   学生中心  

摘要： 教学模式改革是高职院校“双高”建设和提质培优的根本依托。针对当前高职院校在教学理念、教学目标、教学活动和教学评价等方面存在的现实问题,基于有意义学习理念,提出高职院校MLE(Meaningful Learning Experience)教学模式,该模式的核心理念是“促进学生学习”,教学目标是“全人教育”,价值理念是“以学生为中心”,行动理念是“教即是学”。在此基础上,设计“三维整合”“4段衔接”和“多元协同”的改革实践方案,助推改革实践探索。

关键词： 马克思主义哲学   辩证思维方式   人生观   中国特色社会主义  

摘要： 马克思主义哲学是科学的世界观和方法论。学习马克思主义哲学能够帮助我们确立辩证的思维方式,在拥有常识时不迷信常识,在运用常识时超越常识;能够帮助我们从人与自然、人与社会,即人与世界的关系中去理解人生,从而确立正确的人生观;能够帮助我们具有深刻的哲学思维和敏锐的政治意识,深刻理解和把握中国革命、建设、改革的历史进程及其规律,从而确立中国特色社会主义的政治信念。学习和掌握马克思主义哲学,我们就犹如有了“望远镜”,可以高瞻远瞩;犹如有了“显微镜”,能够见微知著。

关键词： 高维表示方法   支持向量机   离心泵   扭曲叶片   动能方程  

摘要： 提出将高维表示方法与机器学习中的支持向量机方法结合对离心泵扭曲叶片优化。选用1台中比转速离心泵为研究对象,通过对扭曲叶片3条叶片型线的参数化,分离控制变量并确定代理模型的训练空间。经过对离心泵扭曲叶片水力模型的算法学习,得到以叶片型线参数为自变量,效率为目标函数的离心泵代理模型,运用遗传算法求解并反馈叶片型线参数。采用数值模拟及试验的方法验证了代理模型的预测结果,并从动能方程的角度分析了优化前后扭曲叶片叶轮内流场的变化。结果表明:在设计工况点,优化后的扭曲叶片离心泵数值模拟效率值比原型泵提高了1.72%,扬程提升了0.41 m,试验效率值比原型泵提高了1.5%,扬程提升了0.35 m。