【摘 要】
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在多任务学习问题中,随机效应(random effects)可能同时存在于所有子任务中,而每个子任务又存在对应的稀疏效应(sparse effects).这在文本分析尤其在对电影评论的情感分析中,尤为常见.在本文中,我们提出一种用于数据中同时存在共享随机效应和特定稀疏效应的混合多任务学习模型,并命名为MSS (multi-task learning with shared random effec
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在多任务学习问题中,随机效应(random effects)可能同时存在于所有子任务中,而每个子任务又存在对应的稀疏效应(sparse effects).这在文本分析尤其在对电影评论的情感分析中,尤为常见.在本文中,我们提出一种用于数据中同时存在共享随机效应和特定稀疏效应的混合多任务学习模型,并命名为MSS (multi-task learning with shared random effects and specific sparse effects)模型.在模型的建立过程中,我们利用Baye
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量子信息是量子物理与传统信息科学交叉结合而衍生的一门新兴学科分支.它以快速飞行的光子作为信息传输的量子比特,用物质粒子的量子特性作为信息操控的量子比特,展现了独特而强大的信息处理功能,在提高运算速度、确保信息安全、增大信息容量和提高测量精度等方面预示了可突破传统经典信息系统极限的诱人前景.量子信息科学的研究不只限于量子计算与量子通信这些具体目标的实现上,事实上它为物理学、材料科学、精密测量物理等科
水和冰在自然界中广泛存在,冰的结构与成核生长在材料科学、摩擦学、生物学、大气科学以及行星科学等众多领域具有至关重要的作用,如生物抗冻蛋白的抗结冰机理、抗结冰材料的研制、冰川间的相对滑移、大气臭氧降解催化、云和降水的形成等.这些过程往往与微观尺度上水分子与表面或者水分子之间的相互作用相关.受限于之前的研究方法和手段,尽管存在大量的实验和理论研究,冰成核和生长的微观机理却仍旧存在许多争议与疑问.因此,
随着纳米技术的不断发展,纳米药物成为21世纪医药领域的前沿热点.智能化的纳米药物有望突破传统药物的技术瓶颈,以更高的疗效、更低的毒副反应、更灵活的用药方式为多种重大恶性疾病的治疗提供可能.本文检索了2008～2018年内有关纳米药物的研究论文专利,并对该领域的国际研究态势进行了分析.
为了实现肿瘤的个体化精准医疗,"纳米诊疗"领域应运而生.本文介绍了纳米诊疗领域发展过程中重要进展的时间线,详细分析了该领域研究论文发表情况,包括论文发表数量、主要研究机构、主要支持基金以及重要杂志等,并进一步详细综述了纳米诊疗平台的构建策略和重要研究进展.纳米诊疗平台的构建策略是将靶向递送、诊断和治疗功能结合在同一个纳米载体上,这种纳米载体可以是聚合物纳米颗粒、脂质体纳米颗粒或是无机纳米颗粒,以实
纳米生物传感利用了新型纳米材料极佳的反应活性、催化效率、光谱效应、导电性、强度、韧性和超顺磁性等特有性质,因此具有灵敏度高、体积小、速度快、功耗小、多功能集成等诸多优势.近年来,纳米生物传感技术发展迅猛,应用广阔.本文归纳总结了纳米生物传感技术研究的历史和最新进展,为纳米生物传感技术的深入研究与应用提供了资料.
随着纳米科技的迅速发展和应用,纳米技术对人类和环境的影响引起了广泛的关注.针对纳米从业人员的职业健康、环境保护和消费者安全,需要在不断深入研究纳米毒理学的基础上,开展纳米材料生物效应检测与评价、职业暴露剂量数据采集及控制等方面的标准化工作.本文简要回顾了纳米生物技术相关标准化工作的发展历史和演变,介绍了中国及国际标准化组织在纳米生物医学技术相关方面标准制定工作的现状,并探讨了生物医学领域纳米技术标
激子极化激元指的是材料中激子和光子强耦合而形成的准粒子,由于具有强相互作用而在全光器件中有着广泛的应用前景.近期,本课题组利用周期性矩形孔硫化钨纳米片超材料,实现了低泵浦功率快速响应全光可调激子极化激元.通过线性显微透过光谱实验可以发现结构的透过谱中出现明显的共振行为.类比于表面等离激元和声子极化激元,研究证明共振行为来源于局域激子极化激元.本文还在实验上证明了在波长402 nm,功率85MW c
本文在中国聚变工程试验堆(China Fusion Engineering Test Reactor, CFETR)托卡马克装置的基准稳态运行模式下,运用磁流体力学数值模拟程序和磁流体力学-回旋动理学混合模拟程序模拟探究了该装置设计参数下离散阿尔芬本征模(αTAE,α是等离子体压强梯度的参数)的相关模结构特征以及在高能量粒子条件下αTAE的动理学不稳定性;此外,还探究了CFETR不同稳态运行参考方
网络节点表示学习是网络数据分析挖掘中的一个基础问题,通过学习网络节点表示向量,可以更加精准地对网络节点进行表征.近年来,随着深度学习的发展,嵌入方法在网络节点表示学习方面得到了广泛应用.同时,网络数据在规模、模态等特征方面也有了很大的变化,研究重点从单网络分析挖掘逐渐演变至耦合网络分析挖掘.本文首先分析了嵌入方法在单网络节点表示学习中的研究现状,对比了现有方法的优劣.然后借鉴单网络中嵌入方法的思想