关键词： 多图学习   图核   结构信息   包结构图   独立同分布  

摘要： 多图学习是一种非常重要的学习范式.与多示例学习相比,在多图学习中包表示一个对象,包中的每一个图对应一个子对象.这种数据表示方法能够表达子对象的结构信息.但是,现有的多图学习方法不仅隐含假设包内的图满足独立同分布,而且多采用将多图学习问题转变为多示例学习问题的技术思路.这类多图学习方法容易损失图自身及图间的结构信息.针对上述问题,本文提出一种基于结构感知的多图学习方法,有效学习图自身和图间的结构信息.该方法利用图核,通过计算图之间的相似度保留图自身的结构信息,通过生成包级图表达图间的结构信息,并且设计包编码器有效学习图间的结构信息.在NCI(1)、NCI(109)和AIDB三个多图数据集上的实验结果表明,所提方法相较于现有方法在准确率、精确率、F1值和AUC上分别平均提高了5.97%、3.44%、4.48%和2.56%,在召回率上平均降低了2.12%.

关键词： 主题意义   小学英语   进阶式学习   任务链  

摘要： 随着素质教育的不断推进,学校教育越来越注重学生的全面发展和深度学习。英语学科在小学课程体系中占据了尤为重要的位置,身为一名小学英语教师,应积极探求适合学生且能吸引学生展开深度学习的教学方式。鉴于此,文章以进阶式学习任务链为起点,在剖析小学英语任务链运用现状的基础上,对基于主题意义下构建小学英语进阶式学习任务链的原则和路径展开探究。

关键词： 电力系统   经济调度   安全强化学习   示教学习  

摘要： 随着可再生能源占比攀升和电网运行环境愈加复杂,亟需构建知识-数据融合的新型电力系统调度模式。鉴于此,首先采用模仿学习的方法对专家知识库中的案例进行拟合,构建示教学习模型,为电力系统调度运行提供示教调度引导指令。在此基础上,提出一种基于示教学习辅助加速的安全强化学习方法,能用于支撑电力系统实时快速决策。通过引入示教学习辅助加速机制,所提方法的收敛速度显著加快,调度策略迅速趋优,降低系统运行成本,缓解潮流越限风险。案例分析验证所提方法在提升强化学习收敛效率和促进电力系统安全经济运行方面的优势。

关键词： 党校党史   学习教育   意义   策略  

摘要： 提升党员干部的自身道德修养以及执政能力始终是我党教育的目标之一,通过不断探索社会主义现代化建设,不断挖掘革命前辈的奋斗精神,来获取学习教育内容,这对党员干部的培养以及社会主义现代化建设的发展有着重要的意义。目前党校党史学习教育中依然存在着教学内容偏离实际、设置过于片面,教育形式简单、教育深入研究不够等问题。为此提出优化课程内容,建立多元教学模式,挖掘深刻思想内涵等实践策略。

关键词： 主动学习   数据流分类   多类非平衡   概念漂移  

摘要： 数据流分类是数据流挖掘领域一项重要研究任务,目标是从不断变化的海量数据中捕获变化的类结构.目前,几乎没有框架可以同时处理数据流中常见的多类非平衡、概念漂移、异常点和标记样本成本高昂问题.基于此,提出一种非平衡数据流在线主动学习方法(Online active learning method for imbalanced data stream,OALM-IDS).AdaBoost是一种将多个弱分类器经过迭代生成强分类器的集成分类方法,AdaBoost.M2引入了弱分类器的置信度,此类方法常用于静态数据.定义了基于非平衡比率和自适应遗忘因子的训练样本重要性度量,从而使AdaBoost.M2方法适用于非平衡数据流,提升了非平衡数据流集成分类器的性能.提出了边际阈值矩阵的自适应调整方法,优化了标签请求策略.将概念漂移程度融入模型构建过程中,定义了基于概念漂移指数的自适应遗忘因子,实现了漂移后的模型重构.在6个人工数据流和4个真实数据流上的对比实验表明,提出的非平衡数据流在线主动学习方法的分类性能优于其他5种非平衡数据流学习方法.

关键词： 肺肿瘤   体层摄影术   X线计算机   机器学习   放射组学   气道播散  

摘要： 目的探讨基于机器学习方法的临床放射组学联合模型在Ⅰ期肺癌气道播散(STAS)术前预测中的价值。方法回顾性分析2020年11月至2023年11月于淮南阳光新康医院就诊的165例经组织病理学检查证实的Ⅰ期肺癌患者的临床、影像及病理资料,其中男性91例、女性74例,年龄(61.6±11.2)岁,范围28~88岁。根据术后组织病理学检查结果将所有患者分为STAS阴性组和STAS阳性组。采用ITK-SNAP软件对165例患者术前CT图像中肺癌靶区进行勾画并提取放射组学特征,并采用完全随机分组法按照7∶3比例分为训练组(115例)和验证组(50例)。采用组内和组间相关系数、单因素分析、Spearman相关性分析及最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归分析对筛选出来的特征进行降维处理,计算特征权重系数并进行线性组合计算放射组学得分。根据Logistic方法建立放射组学模型。采用单因素及多因素Logistic回归分析筛选预测Ⅰ期肺癌STAS的独立危险因素,根据赤池信息准则(AIC),采用Logistic回归分析得到AIC最小的临床模型。联合临床模型与放射组学模型构建预测Ⅰ期肺癌STAS的临床放射组学联合模型,绘制列线图对模型进行可视化处理,采用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的诊断效能。结果165例Ⅰ期肺癌患者中,STAS阴性组85例、STAS阳性组80例。放射组学模型在训练组及验证组中的曲线下面积(AUC)分别为0.895(95%CI:0.826~0.950)和0.814(95%CI:0.680~0.929),灵敏度分别为0.893和0.875,特异度分别为0.797和0.731。单因素及多因素Logistic回归分析结果显示,CT值、毛刺征是预测Ⅰ期肺癌STAS的独立危险因素。临床模型在训练组及验证组中的AUC分别为0.849(95%CI:0.772~0.914)和0.822(95%CI:0.700~0.923),灵敏度分别为0.786和0.583,特异度分别为0.814和0.962。构建的临床放射组学联合模型在训练组及验证组中的AUC分别为0.943(95%CI:0.894~0.982)和0.880(95%CI:0.769~0.971),灵敏度分别为0.964和0.750,特异度分别为0.847和0.962。结论基于机器学习方法的临床放射组学联合模型可在术前预测Ⅰ期肺癌STAS,有望辅助临床对Ⅰ期肺癌的精准诊断、治疗和管理策略的选择。

关键词： 科学素养   跨学科主题学习   核心素养   综合育人   科学教育  

摘要： 科学素养是国民素质的重要组成部分,是社会文明进步的基础。作为义务教育课程的必学内容,“跨学科主题学习”是发展科学素养的有效路径,有利于丰富学生的科学知识,提升学生的科学能力,增强学生的科学身份认同。聚焦科学素养发展的跨学科主题学习需要遵从学科性、综合性、实践性、教育性、趣味性、开放性等原则,开发真实适切的探究主题,确定清晰可行的学习目标,设计思维进阶的学习任务,采用激励导向的评价方式,开展多科联动的教研活动。

关键词： 图像融合   红外图像   可见光图像   深度学习   传统方法  

摘要： 图像融合旨在将来自不同源图像的互补信息融合在一起,生成一幅具有更高质量、更多信息量和更清晰的图像。红外与可见光图像融合(IVIF)是图像融合领域的研究热点,本文结合Systematic Review方法对近20年来三大工程类在线文献数据库相关的论文发表情况进行了统计分析和综述,重点分析和介绍了截至2023年8月基于深度学习的IVIF算法。此外,还系统地对IVIF领域的性能评价方法进行了详细分析,分类比较各种评价方法公式和具体元素的含义。最后,对IVIF未来技术趋势进行了总结和展望,可为IVIF未来的新技术研究提供参考。

关键词： 心电(ECG)   特征表示   深度学习   自监督学习  

摘要： 深度学习因其强大的数据表征能力已被广泛应用于心电(ECG)信号分析领域,但有监督方法的训练过程需要大量标签,而心电数据标注通常是耗时且成本高昂的。且有监督方法受限于训练集中有限的数据类型,泛化性能有限。因此,如何利用海量无标记心电信号进行数据挖掘和通用特征表示已成为亟待解决的问题。自监督学习(SSL)通过预先设置的代理任务从无标签数据中学习泛化特征来提升模型的特征表示能力,是一种解决心电数据标注缺失问题和提升模型迁移能力的有效途径。然而,现有的自监督学习综述大都专注于图像或时序信号领域,针对心电领域的自监督学习综述相对缺乏。为了填补这一空白,全面回顾了用于心电领域的先进的自监督学习方法。首先,从对比式和预测式两种学习范式出发对心电自监督学习方法进行了系统的总结与分类,阐述了不同类别方法的基本原理,细致分析了各个方法的特点,指出了各个方法的优势以及局限性。然后,归纳汇总了心电自监督学习中常用的数据集以及应用场景,总结了常用于心电领域的数据增强方法,为后续研究提供了系统性的总结参考。最后,深入讨论了当前自监督学习在心电领域中的挑战,并对未来心电自监督学习的发展方向进行了展望,为后续心电领域的自监督学习研究提供了指导。

关键词： PBL   有意义学习   教学模式   常用工具软件   中等职业教育  

摘要： 以“有意义学习理论”为导向,针对当前中等职业教育传统课堂教学模式的特点与不足,运用PBL(Problem-Based Learning)教学模式,以“常用工具软件”课程为例进行教学设计和实践;通过设计七步教学模式:创设问题、分析问题、解决问题、成果展示、多元评价、反思交流、扩展应用,促进学生的知识建构和有意义学习,为专业课程提供更多的改革思路和方法,以此拓展PBL教学模式与有意义学习理论的适用范围。