Knowledge tracing(KT)is an important research problem in intelligent education,which predicts students'future answering behaviors by analyzing their historical interactions.Existing mainstream KT models only model students based on their knowledge mastery,neglecting the role of students'personal abilities in answering questions.Therefore,this paper proposes a deep knowledge tracing model(FKA-DKT)that integrates both knowledge and ability.First,we use the DKT model to construct a Knowledge-based Answer Prediction Network(KAPN),which predicts student answer correctness at the knowledge level.Then,we propose an Ability-based Answer Prediction Network(AAPN)to model students'abilities and predict answer correctness at the ability level.Finally,we linearly combine the predictions from KAPN and AAPN to integrate both knowledge and ability information for answer prediction.Experimental results on four publicly available datasets show that compared to existing mainstream methods,FKA-DKT achieves significant performance improvements in terms of the AUC metric.
Objective : To seek potential metastatic tumor markers in esophageal squamous cell carcinoma (ESCC) by bioinformatics. Methods : Four datasets (GSE70409, GSE26886, GSE161533, GSE17351) were downloaded from GEO database, and the differential expression of mRNA was screened by Limma software package. Gene ontology function and kyoto encyclopedia of genes and genomes pathway enrichment analysis were performed using the database for annotation; Protein–protein interaction network of these DEGs was constructed based on STRING database; then, the hub gene were identified by six algorithms of Cytoscape software. Using GEPIA2 database and OncoLnc database to analyze the survival of hub genes. Immune infiltration was analyzed by TIMER2 database and CIBERSORT deconvolution method. Results : A total of 244 differentially expressed genes(DEGs)were screened from 4 data sets of GEO database, including 164 up-regulated genes and 80 down-regulated genes, which were mainly enriched at extracellular region and extracellular space, and involved in biological processes such as cell adhesion and proteolysis related to tumor invasion and metastasis. KEGG results showed that DEGs were mainly enriched in PI3K-Akt signal pathway and extracellular matrix (ECM) receptor interaction signal pathway. Through the protein interaction analysis of DEGs, we found that three hub genes (CXCL8, MMP9 and MMP13) were highly expressed in ESCC. However, the GEPIA2 database shows that only CXCL8 is associated with the overall survival of ESCC patients. The results of immune infiltration showed that macrophages and resting dendritic cells increased significantly, while mast cells and monocytes decreased significantly. Conclusion : Three hub genes and immune infiltrating cells may play an important role in ESCC, and are expected to become potential tumor markers of ESCC and be used in the diagnosis and treatment of ESCC.
乡村旅游是乡村振兴的有效途径和重要举措,是农村地区发展转型的重要途径.但目前旅游流的研究鲜少涉及乡村旅游,为揭示乡村旅游的旅游流特征,以乡村旅游发展位居全国前列的浙江省为例,利用网络游记挖掘数据,综合应用时间分层法、社会网络分析等方法对旅游流时空特征进行分析,结果表明:(1)时间特征上,浙江省乡村旅游流年内总体上呈现"三峰"型分布特征,淡旺季明显,受游客来源、气候条件及闲暇时间影响显著.(2)目的地空间分布上,浙江省各市乡村旅游的游客接待数量基本与经济水平呈正相关;客源地分布上,浙江省乡村旅游流以省内游客为主体,周边省市为重要来源地.(3)浙江省乡村旅游流网络中,各城市扮演的角色存在较大差异,根据旅游流的中心度特征,浙江省地级市呈现出 4 级梯度.最后,总结出浙江省乡村旅游流的时空特征影响机制,并针对乡村旅游存在的问题提出管理建议.
红须腹菌(Rhizopogon rubescens(Tul.)Tul)是一类主要分布于中国云南省及福建省的根须腹菌属食用菌.本文以红须腹菌为原料提取红须腹菌多糖,再加以羧甲基化修饰,并通过体内动物实验对两种多糖的免疫活性进行比较研究.采用水提醇沉法提取红须腹菌多糖,并通过氢氧化钠-氯乙酸体系对多糖进行羧甲基化修饰.以小鼠血清细胞因子含量,血细胞数量,单核巨噬细胞吞噬能力及脏器组织形态作为指标评价两种多糖的免疫活性.研究结果表明,红须腹菌多糖总糖含量为 92.06%,羧甲基的取代度为 0.352.红须腹菌多糖及羧甲基多糖均对环磷酰胺造成的小鼠脏器指数下降,部分血清细胞因子含量减少,造血功能及巨噬细胞吞噬能力减弱,以及脾脏和胸腺的组织损伤有较为显著的缓解作用,其中以羧甲基多糖效果更佳.这表明红须腹菌多糖及羧甲基化多糖均具有一定的免疫调节功效,且羧甲基化多糖的体内免疫活性更为显著.
为改善车牌自动识别系统的通用性,在一般卷积神经网络(CNN)的基础上,提出一种具有两个浅层独立子网络的CNN,且具有并行卷积层计算的功能.一个用于推理车牌的概率;另一个利用线性激活对仿射参数进行回归.支持对汽车(包括公交车和卡车等)、摩托车等不同类型的交通工具牌照的检测识别.此外,使用基于YOLO v3 的车牌字符识别模块,并施加了一系列的优化策略,实现对车牌中汉字的准确读取.实验结果表明所提方法的识别精度优于一些同类优秀方法,在AOLP数据集上的车牌检测准确率达到98.9%,在CLPD数据集上的字符识别准确率达到 96.2%.所提方法有助于促进智能交通系统的进一步发展.
民生一直是社会重点话题,近两年的疫情防控又为话题聚焦和演化注入了新的内容.本文基于大量区域化民生数据进行LDA模型的困惑度分析,证明多源文本话题比单源文本更全面.并进一步提出了民生话题演化技术框架,创新设计了热度演化率和关键词演化率的计算方法和实现算法.基于HTDI模型和关键词演化率,综合设计了民生话题演化指数LTEI.实验数据采集于北京大兴区的官方微博和百度贴吧.实验结果表明,TF-IDF模型比TextRank模型更合适计算关键词演化率;与HTDI指数相比,LTEI指数与实际话题演化趋势更加贴合,更适合用于区域民生话题演化分析.
沿岸居民的水环境保护行为对长江大保护有重要作用.本文以规范激活模型为基础,探索了模型原有因素结果意识、责任归属、个体规范和扩展因素环境风险感知、环境知识对居民环境行为的影响以及社会氛围的调节作用.根据对长江中下游四座城市的问卷调研结果,运用结构方程模型和层次回归方法进行分析.研究发现,居民水环境保护结果意识对个体规范有正向作用,并通过个体规范影响环境行为;居民对水环境变化的风险感知可以对个体规范产生积极影响,但缺乏对环境行为的直接作用;环境知识程度既可通过个体规范间接作用于环境行为,也可直接促进环境行为产生;社会氛围在个体规范对环境行为的影响中起到正向调节作用.基于研究结论,本文对长江水环境保护工作提出相关政策建议.
以苏州市 5 个主城区为研究对象,采用联合国政府间气候变化专门委员会(intergovernmental panel on climate change,IPCC)发布的国家温室气体清单指南(简称IPCC清单指南),并结合碳排放因子法,对垃圾分类后苏州市生活垃圾处理碳排放情况进行分析.结果表明,苏州市开展垃圾分类后,生活垃圾处理碳排放总量波动幅度较小,年碳排放量 155 万t左右.其他垃圾焚烧处理碳排放强度最大,可回收物资源化利用表现为负碳排放,处理每吨可回收物减碳 369.9 kg,碳减排效应显著.苏州市生活垃圾处理碳排放强度由分类前870.46 kg/t下降至 410.17 kg/t,表明持续推进垃圾分类工作、提高厨余(餐厨)垃圾和可回收物的资源化利用率是目前减少生活垃圾处理碳排放的有效途径.
从多个维度属性构建学者用户画像,向目标学者推荐属性特征相似度高和易建立合作关系的合作学者,有助于增强学术交流合作、促进科研产出.本文以学者的论文成果为数据源,设计并探讨了合作学者推荐系统模型.首先采用Louvain社区发现算法划分学者社团,其次根据学者的基础属性、学术能力、研究兴趣、社交影响力四个维度构建用户画像,并从学者合作网络中获取合作关系强度、Katz相似性指标,最后根据候选学者的融合推荐评分实现合作学者推荐.通过构建学者用户画像,呈现学者全面的特征信息,赋予推荐结果可解释性.实证表明本文所提出的推荐模型具有良好的推荐效果,为目标学者的合作学者遴选提供了决策依据.
确定二部图的边染色数和极小边染色是计算机领域的一个经典算法问题.该问题在信道分配和计算机科学的众多方面有广泛应用,并且是NP完全的.本文首先从二部图结构入手,利用非正常边染色定义,采用构造方法得到亏格为 1 和 2 时部分完全二部图的非正常边染色数,给出相应算法和复杂性分析,然后将其转化为网络中的信道数量.
居民的亲旅游行为对乡村旅游及其可持续发展有着重要作用.基于"认知-情感-意向"理论,引入衡量居民之间关系的关系嵌入和居民与社区之间关系的社区依恋这两个变量,构建乡村旅游地居民亲旅游行为意向影响机制的理论模型,使用偏最小二乘结构方程模型(PLS-SEM)进行实证分析.研究结果表明:(1)积极旅游影响感知和居民满意度对亲旅游行为意向具有显著的直接正向影响;(2)关系嵌入直接正向影响社区依恋,并且关系嵌入和社区依恋可增强积极旅游影响感知,提高居民满意度,从而促进亲旅游行为意向;(3)消极旅游影响感知对亲旅游行为意向没有直接的显著影响,但可通过居民满意度间接影响亲旅游行为意向.研究揭示了居民亲旅游行为意向的影响机制,为促进居民支持旅游业、实现乡村旅游可持续发展提供理论依据和管理启示.
高精准的学情预测是提升高校教学水平促进教学改革的重要技术手段.目前学情预测存在数据维度单一和数据结构不平衡等问题,降低了预测模型的准确性与泛化能力.为此,本文提出了K-XGBoost学情预测融合模型.首先,该模型通过精准特征提取与重构,构建基于高校教务处数据库的多维度学情特征集;其次,设计基于最小2-范数的聚类算法,创新性地建立无监督数据平衡化机制;最后,基于损失函数优化的XGBoost集成学习方法设计学情预测模块,构建高准确性和高泛化能力的 K-XGBoost 学情预测融合算法.实验结果表明,K-XGBoost 多个子类模型的预测值均较好地逼近真实值,可将成绩预测结果的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)相较基线XGBoost模型分别降低了 76.19%、85.33%,显著提升了学情预测的准确性和泛化能力.
基于丝网印刷传感技术研制的现场快速重金属检测仪,采用微分电位溶出的原理,可应用于水样、污泥、食品、农产品中重金属铅的快速检测.该仪器具有体积小、便于携带、检测速度快、灵敏度高、操作简便且耗样量少等优点.对某地污泥中的铅进行含量测定,结果显示,测定结果的相对标准偏差RSD小于 2%,回收率为 98.49%～101.58%,具有良好的准确度和精密度.经过样品前处理后,单个样品检测时间约 3 min.该仪器在现场痕量重金属检测方面具有良好的应用前景.
随着航空业的发展,野生动物与飞机之间的冲突愈演愈烈.研究机场周围鸟类群落多样性对鸟击防范工作具有重要作用.本研究于 2017 年 11 月～2019 年 12 月,采用样点法对南京禄口国际机场及其周边的 4 种生境(农田、湿地、林地、城镇),共计27 个样点的鸟类群落进行调查.经过调查,共记录鸟类149 种,隶属于16 目44科,其中物种数最多的为雀形目(Passeriformes),其次为鸻形目(Charadriiformes)鸟类.种群个体数量最多的为牛背鹭(Bubulcus ibis),然后从多到少依次为白鹭(Egretta garzetta)、云雀(Alauda arvensis)等.生境类型对鸟类的谱系和功能多样性具有显著影响.湿地鸟类物种数最多,但个体数较少.季节也对鸟类群落具有显著影响.城镇和湿地鸟类群落的标准化效应值与零假设差异不显著,它们表现为群落发散,随机生态过程影响了它们的群落构建;而林地和农田群落的标准化效应值与零假设差异显著,它们表现为群落聚集,主要受到生境过滤作用的影响.鸟类危险指数分析表明南京禄口国际机场危险等级非常高的鸟类是苍鹭(Ardea cinerea)、斑嘴鸭(Anas zonorhyncha)和环颈雉(Phasianus colchicus).本研究为机场区域鸟击防范提供了一定的科学管理依据.
荒野地是自然生态系统最后的避难所,对于区域生物多样性保护起到了关键作用.流域作为人类活动与经济发展的重心,探究流域尺度荒野地分布对于推动流域整体生态保护与高质量发展有着重要的意义.本研究以东南沿海地区的闽江流域为例,利用综合荒野制图法,识别流域范围内荒野地空间分布、格局特征、保护现状与保护空缺.研究结果表明:(1)闽江流域现存荒野地共计5 922.33 km2,占流域总面积的6.9%.荒野地主要位于植被覆盖密集、海拔较高、地形险峻的地区,总体表现为上游多、下游少的分布特征.(2)研究区域内荒野地破碎化情况严重.小型荒野地是主要的荒野地类型,大型荒野地目前仅存 2 处,位于武夷山自然保护地群内,且尚未被保护地范围所完全覆盖.(3)低质量荒野地、中质量荒野地、高质量荒野地面积比例分别为 5.2%、51.7%、43.1%;中高质量荒野地是闽江流域荒野地的主要构成部分,高海拔区域分布有更多的高质量荒野.(4)闽江流域荒野地存在大面积保护空缺,约有74%的荒野地尚处于保护地范围之外,部分荒野地未能得到完整保护.研究揭示了闽江流域荒野地分布与保护空缺,以期为流域生态文明建设提供支持和政策建议.
设n为正整数,m∈{1,2,…,n},p,q∈{1,2,…,2n},p＜q.n阶(p,q)-扩充m-准Skolem序列是一个由集合M={0,1,2,…,n}\{m}中元素组成的序列S=(s1,s2,…,s2n),满足性质:(1)sp=sq=0;(2)对任意正整数 k∈M,恰好存在两个正整数i,j,1≤i＜j≤2n,使得 si=sj=k,且 j-i=k.本文用序列拼接和直接构造等方法证明(2n-4,2n-1)-扩充m-准Skolem序列存在的必要条件也是充分的.
科技创新与旅游业碳排放效率的协同共进是驱动旅游业高质量发展的重要路径.以中国 30 个省份为研究对象,从系统思维出发构建耦合协调模型,研究2001-2019年科技创新与旅游业碳排放效率耦合协调发展的时空演化特征,并借助空间自相关、空间马尔科夫链等方法对其动态演进趋势进行深层探析.结果表明:(1)科技创新与旅游业碳排放效率的耦合协调度从"基本失调"转向"基本协调",呈东部＞中部＞东北部＞西部的空间格局;其核密度曲线右拖尾延展收敛现象明显并呈双峰演化格局,离散发展和低水平状态逐渐改善,区域间绝对差异缩小.(2)科技创新与旅游业碳排放效率的耦合协调度具有显著的正向空间自相关特征,局部空间关联类型以高-高集聚型、低-低集聚型为主.(3)耦合协调度的类型状态呈稳态分布且存在"俱乐部趋同"现象,不易实现跨越式提升;类型转移过程受地理背景影响,严重失调类型省份面临低水平固化风险,而高级协调类型省份带动效应不足,基本失调、基本协调类型省份易受严重失调、基本失调类型省份的近邻效应影响而出现发展回落现象.
拓展了Dirichlet-to-Neumann(DtN)映射方法,将其应用于分析二维旋电光子晶体波导结构.首先基于旋电光子晶体单元晶格的DtN映射,构造出波导结构超级晶格的DtN映射,然后在超级晶格的边界上建立起线性特征值问题进行求解.由于该方法只需要在晶格的边界上进行离散,避免了在计算区域内部的离散,故所涉及的矩阵规模相对较小,极大地提高了计算速度.文章最后用数值算例验证了该方法的有效性.
