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关键词： 书写要求   注意事项   数字用法  

摘要： 1.数字使用中的注意事项(1)尾数"0"的5位以上数字,可以改写为以万和亿为单位的数。一般情况下不以十、百、千、十万、百万、千万、十亿、百亿、千亿等作单位(百、千、兆等词头除外)。例如:1800000可写成180万;142500可写成14.25万,不能写成14万2千5百;5000字不能写成5千字。

关键词： 装备规划   绩效评估   评估数据处理分析框架   情感分析方法   D-S证据理论  

摘要： 针对装备建设规划绩效评估数据具有的类型形式多样、质量参差不齐、定性数据量化困难等特点,提出了包含评估数据采集、评估数据预处理、评估数据综合集成、评估结果分析展示等环节的评估数据处理分析框架;针对处理分析框架中的文本数据定量化和多源异构不确定性数据综合集成的难点,分别提出了加权情感分析方法和基于D-S证据理论的综合集成方法,实现装备建设规划绩效评估数据的综合分析。

关键词： 解耦表示学习   视觉数据   潜在表征   变化因素   潜空间  

摘要： 表示学习是机器学习研究的核心问题之一。机器学习算法的输入表征从过去主流的手工特征过渡到现在面向多媒体数据的潜在表示,使算法性能获得了巨大提升。然而,视觉数据的表示通常是高度耦合的,即输入数据的所有信息成分被编码进同一个特征空间,从而互相影响且难以区分,使得表示的可解释性不高。解耦表示学习旨在学习一种低维的可解释性抽象表示,可以识别并分离出隐藏在高维观测数据中的不同潜在变化因素。通过解耦表示学习,可以捕获到单个变化因素信息并通过相对应的潜在子空间进行控制,因此解耦表示更具有可解释性。解耦表征可用于提高样本效率和对无关干扰因素的容忍度,为数据中的复杂变化提供一种鲁棒性表示,提取的语义信息对识别分类、域适应等人工智能下游任务具有重要意义。本文首先介绍并分析解耦表示的研究现状及其因果机制,总结解耦表示的3个重要性质。然后,将解耦表示学习算法分为4类,并从数学描述、类型特点及适用范围3个方面进行归纳及对比。随后,分类总结了现有解耦表示工作中常用的损失函数、数据集及客观评估指标。最后,总结了解耦表示学习在实际问题中的各类应用,并对其未来发展进行了探讨。

关键词： 地铁   隧道   变形监测   数据处理分析  

摘要： 地铁运营阶段的变形监测是确保地铁运营隧道结构稳定的重要措施,其与地铁运营安全及舒适性紧密相关。为了对地铁运营隧道结构、车辆载荷及线路等各种情况对运营隧道结构的影响情况有清楚的掌握,从而进一步为保障地铁安全提供决策依据,在其运营期间,需要由专业人员对运营隧道的结构变形情况进行定期监测。基于此,以苏州市轨道交通4号线及支线工程作为实例,从运营隧道结构监测数据的获取、处理及分析等多个方面进行了研究,并结合项目运营监测数据的定量分析结果,给出地铁运营隧道结构变形监测在满足精度要求条件下更加优化的实施建议。

关键词： 信息交换   交换格式   数据元   阿拉伯数字   全数字式   GB/T1   书写要求   数字用法  

摘要： 1.依据GB/T15835-2011《出版物上数字用法》对数字进行处理。2.阿拉伯数字使用规则(1)凡是可以使用阿拉伯数字而且很得体的地方,均应使用阿拉伯数字。(2)公历世纪、年代、年、月、日和时刻必须使用阿拉伯数字。年份不能简写。例如:1999年不能写成99年。日期的表示采用全数字式写法。例如:2006年2月18日,可写作2006-02-18或20060218或2006.02.18(年、月、日之间应留1个数字的空隙)。日的时间表示,按GB/T7408-2005《数据元和交换格式信息交换日期和时间表示法》规定的写法,如下午3时9分38.5秒写作15:09:38.5或150938.5。

关键词： 文献计量学   医学院校   综合大学   论文作者   单位名称   推荐信   介绍信   投稿  

摘要： 目前全国部分医学院校与当地综合大学进行合并调整后,不少作者在投稿时,对所在单位的中、英文名称的书写不够规范,不少单位在开具推荐信(即介绍信)时,使用的公章与文稿中所书写的不一致。单位名称书写不规范,将影响读者与作者之间的联系及文稿发表后文献计量学的统计等工作。

关键词： 综合大学   科研部门   论文作者   单位公章   文稿作者   单位名称   执笔者   整理者  

摘要： 作者在投稿时,应写明单位名称具体到科室。如已归属于综合大学的单位,应按顺序列出大学、医院、科室名称;单位的英文名称应根据所在单位统一的英文名称书写;由不同单位作者共同撰写的文稿,各个单位的名称均须分别列出,并由第一作者所在单位科研部门开具文稿推荐信并加盖单位公章。如文稿作者为集体作者,应列出本文稿第一整理者(即第一执笔者)的姓名及工作单位;如文稿第一作者在投稿后工作单位有变动,作者单位项中,应同时列出第一作者的原单位及现在单位。

关键词： 5G   数据挖掘   数据分析  

摘要： 5G时代为产业赋能,在数字化向数智化转型阶段,利用5G技术实现人、机、物互联,为实时监测产品数据、实时获取数据、数据传输与数据分析等提供了载体。基于5G技术的应用,在5G时代公众用户数智化运营策略方面提供了技术支撑。

关键词： 文献计量学   授权书   电子信箱   论文作者   英文摘要   单位名称   文稿作者   执笔者  

摘要： 单位名称书写不规范,将影响编辑部与作者、读者与作者之间的联系及文稿发表后文献计量学的统计等工作。为此,本刊就作者单位名称的书写要求如下:(1)作者在投稿时,应列出单位名称的全称,具体到所在科室,并且写明单位所在城市名及邮编。(2)单位的英文名称应根据所在单位统一的英文名称书写。(3)“论文投送介绍信及授权书”的公章内容,须与文稿中所书写的单位名称一致。(4)由不同单位共同撰写的文稿,各个单位的名称均须分别列出,由论文的资料提供单位(一般即为第一作者所在单位)开具“论文投送介绍信及授权书”。(5)如文稿作者为集体作者,英文摘要的作者项中,应列出本文稿第一整理者(即第一执笔者)的姓名及工作单位。(6)通信作者必须注明性别、职称、研究方向和电子信箱(Email)。

关键词： 疲劳驾驶   脑电信号(EEG)   拓扑数据分析(TDA)   持久同源(PH)   支持向量机(SVM)  

摘要： 为提高驾驶疲劳脑电(EEG)数据处理与分析的准确性和鲁棒性,提出一种基于拓扑数据分析(TDA)的驾驶人疲劳脑电分析方法。首先利用汽车性能虚拟仿真平台开展驾驶实验,通过驾驶人状态反馈和面部特征视频,标记脑电数据,形成清醒和疲劳二分数据集。之后利用EEGLAB预处理数据,剔除噪声并保留0.3~30 Hz频带,直接从时域EEG数据中提取拓扑特征。此外还提取了经典频域特征α波能量和α/β用于对比分析。最后使用支持向量机进行分类。结果表明,基于持久同源(PH)的拓扑特征取得了高达88.7%的准确率和91.4%的召回率,与经典频域特征性能相当,且对脑电伪影的鲁棒性明显更好,在未剔除EEG伪影的情况下仍取得了87.4%的准确率和89.7%的召回率。综上所述,本文提出的用于驾驶疲劳脑电信号处理与分析的TDA方法抗干扰特性好、处理成本低、经济性高,有助于稳定、高效地处理驾驶人脑电数据并检测驾驶疲劳状态,具有较大的科学实际应用价值。