随着人工智能技术的迅猛发展, 大语言模型 (large language models, LLMs) 在自然语言处理和各种知识应用中展现了强大的能力. 研究了国内大语言模型在中小学学科知识图谱自动标注中的应用, 重点以义务教育阶段道德与法治学科和高中数学学科为例进行分析和探讨. 在教育领域, 知识图谱的构建对于整理和系统化学科知识具有重要意义, 然而传统的知识图谱构建方法在数据标注方面存在效率低、耗费大量人工成本等问题. 研究旨在通过大语言模型来解决这些问题, 从而提升知识图谱构建的自动化和智能化水平. 基于国内大语言模型的现状, 探讨了其在学科知识图谱自动标注中的应用, 以道德与法治和数学学科为例, 阐述了相关方法和实验结果. 首先, 探讨了研究背景和意义. 接着, 综述了国内大语言模型的发展现状和学科知识图谱的自动标注技术. 在方法与模型部分, 尝试探索一种基于国内大语言模型的自动标注方法, 力图完善其在学科知识图谱上的应用. 还探讨了学科知识图谱人工标注方法模型, 以此作为对比, 评估自动标注方法的实际效果. 在实验与分析部分, 通过在道德与法治和数学学科的自动标注实验和对其结果的分析, 发现两个学科的知识图谱自动标注均取得了较高的准确率和效率, 与人工标注结果进行了深入比较分析, 得出了一系列有价值的结论, 验证了所提出方法的有效性和准确性. 最后, 对未来的研究方向进行了展望. 总体而言, 研究为学科知识图谱的自动标注提供了一种新的思路和方法, 有望推动相关领域的进一步发展.
在国家新工科建设背景下, 早期的C++教学已不能满足“两性一度” (高阶性、创新性和挑战度) 的要求, 另外存在知识点碎片化、理论与实践难以结合、单视角偏差等问题, 针对以上问题, 通过将QT (Qt Toolkit)和C++这两门课程合二为一, 提出了有效融合QT和C++的创新教学模式, 并在智慧树平台部署了相应的课程知识图谱辅助教学. 一方面, 扩展了教学的广度, 有效关联课程知识点, 实现多模态教学资源的整合和共享, 促进学生多视角学习知识, 体现课程的创新性和避免单视角偏差; 另一方面, 提高了教学的深度, 构造融合QT和面向对象程序设计C++的知识图谱, 通过这两门课程知识点的有机融合, 搭建从理论到实践的桥梁, 提高课程高阶性和挑战度. 本研究另辟蹊径, 为C++的教学改革开辟了新途径, 也为其他高校的编程课程教学改革提供了有价值的参考和借鉴.
采用基于密度泛函理论(density functional theory, DFT)的第一性原理计算, 研究了二维过渡金属硫族化合物MX2-MX-MX2 (M = V, Cr, Mn, Fe; X = S, Se, Te)材料的晶体结构、稳定性、电子结构和磁性质, 并对这些材料的磁耦合机制进行了分析. 计算结果表明, 这些化合物的形成能均为负值, 说明这些化合物有可能被实验合成. 其中, MnS2-MnS-MnS2和MnSe2-MnSe-MnSe2呈现出铁磁半金属性质, 而CrS2-CrS-CrS2在外加应力下能够转变成铁磁半金属.
数字教育资源自动化内容审查是教育信息化时代的迫切需求, 特别是对教育资源是否超标的适用性审查, 存在知识点难定位和难理解的问题. 针对这一需求, 提出了一种基于教育知识图谱和大语言模型(简称“大模型”)协同的教育资源内容审查方法. 具体地, 首先利用“本体”思想, 设计并构建一个面向中小学教育的知识图谱; 之后, 利用大模型在文本生成和排序任务上的优势, 设计基于教学内容生成和排序剪枝的知识定位方法; 最后, 通过教学内容核心知识子图与知识图谱教学路径的冲突检测, 实现超标教学内容识别. 实验结果表明, 所提出的方法可有效应对教育资源内容的超标知识审查任务, 为基于知识图谱及大语言模型协同的教育应用开辟新的技术路径.
提出了一种基于自注意力融合的多图知识追踪方法(multi-graph knowledge tracing method based on self-attention, SA-MGKT), 旨在通过学生的历史答题数据, 对其知识的掌握程度进行模型化, 并评估其未来学习的表现. 首先, 该方法构建了学生–习题异质图来表示学生–习题的高阶关系, 通过图对比学习技术捕获学生的答题偏好, 并采用3层LightGCN进行图表征学习. 然后, 引入概念关联超图和有向转换图的信息, 通过超图卷积网络和有向图卷积网络进行节点嵌入. 最后, 通过引入自注意力机制, 成功融合了习题序列的内部信息以及多图表征学习所蕴含的潜在信息, 从而显著提升了知识追踪模型的准确性. 实验数据在3个标准数据集上均展现出令人鼓舞的结果, 模型的分类性能得到了大幅提升, 具体表现为相对于基线模型, 在评估指标上分别提高了3.51%、17.91%和1.47%. 这些结果充分验证了融合多图信息和自注意力机制对于增强知识追踪模型性能的有效性.
溶解有机碳 (dissolved organic carbon, DOC) 是海洋中最大的活跃有机碳库. 精确刻画大河河口及其近海水体表层DOC浓度的时空分布, 有助于更好地理解河流输送的有机碳在河口近海经历的生物地化过程及在该区域的归宿. 本研究采用机器学习方法, 通过反演水体溶解态有机碳库中的有色溶解有机物 (colored dissolved organic matter, CDOM) 的吸收光谱信息, 并基于其与水体DOC浓度的相关关系, 发展了基于地球静止轨道水色成像仪 (geostationary ocean color imager, GOCI) 的DOC遥感反演模型. 结果表明, Nu支持向量回归 (nu-supporting vector regression, NuSVR) 方法可准确反演CDOM光谱吸收特性 (如验证集CDOM在300 nm处的吸收系数aCDOM(300)和275 ~ 295 nm处的光谱斜率S275–295的平均绝对误差 (mean absolute percent differences, MAPD) 分别为32%和8.6%). 分别基于该区域表层水体CDOM光谱吸收特性与DOC浓度之间表现的3种不同的相关关系进行DOC算法构建, 结果表明, 基于aCDOM(300)与DOC浓度之间的线性相关, 并考虑这一相关关系的季节性差异所构建的DOC反演算法可较为准确地反演水体DOC浓度, DOC反演现场数据验证集和卫星验证集的MAPD分别为11%和14%. 将构建的DOC算法模型应用到GOCI卫星图像上, 结果显示, 受长江径流影响, 季节尺度上, 长江口夏季水体表层DOC浓度显著高于冬季; 而受潮汐、风场等因素的影响, 小时尺度上河口近岸海域DOC分布呈现逐时高动态变化. 本研究利用卫星遥感反演河口近海水体DOC浓度, 为进一步在不同时间尺度上研究该区域水体DOC动态变化及驱动因素提供了有效手段.
操作系统是整个计算机系统的核心与基石, 其可靠性与安全性至关重要. 操作系统的故障或漏洞可能会导致系统崩溃、数据丢失、隐私泄露和安全攻击等问题, 特别是在安全攸关系统中, 一旦操作系统发生错误, 就可能会造成重大人员伤亡或财产损失. 一直以来, 如何保障操作系统的安全性和可靠性对学术界和工业界都是一个重大挑战. 目前验证操作系统安全性的方法有软件测试、程序静态分析、形式化方法等. 其中, 形式化方法是最有潜力确保操作系统安全可信的方法, 通过使用形式化方法, 建立数学模型并进行系统的形式化分析和验证, 从而发现潜在的错误和漏洞. 在操作系统中, 形式化方法可以用于验证操作系统的功能正确性、完整性以及系统安全性等. 在已有的针对操作系统形式化验证的成果基础上, 提出了一个面向嵌入式操作系统的形式化验证方案, 采用VCC (verified C compiler)、CBMC (C bounded model checker)以及PAT (process analysis toolkit)工具分别对操作系统单元层面、模块层面和系统层面进行验证. 该方法已成功应用到某操作系统的任务调度架构案例中, 对于嵌入式操作系统的分析验证具有一定的通用性.
Gross-Pitaevskii方程广泛应用于玻色-爱因斯坦凝聚体(Bose-Einstein condensate, BEC)的动力学研究, 然而这个方程通常很难解析求解. 因此发展相应的高精度数值求解方法非常重要. 发展了结合算符劈裂法、Crank-Nicolson算法和四阶精度Numerov算法的高效求解Gross-Pitaevskii方程的新数值计算方法. 通过数值计算可以表明, 与传统的四阶精度的五点差分法相比, 所提出的算法具有高效和消耗内存小的优点.
提出并实现了一个本地轻量化课程教学智能辅助系统. 该系统利用IPEX-LLM (Intel PyTorch extention for large language model)加速库, 在计算资源受限的设备上高效部署并运行经过QLoRA(quantum-logic optimized resource allocation)框架微调的大语言模型, 并结合增强检索技术, 实现了智能问答、智能出题、教学大纲生成、教学演示文档生成等4个主要功能模块的课程灵活定制, 在帮助教师提高教学备课和授课的质量与效率、保护数据隐私的同时, 支撑学生个性化学习并提供实时反馈. 在性能实验中, 以集成优化后的Chatglm3-6B模型为例, 该系统处理64-token输出任务时仅需4.08 s, 验证了其在资源受限环境下快速推理的能力. 在实践案例分析中, 通过与原生Chatgml-6B和ChatGPT4.0在功能实现上的对比, 进一步表明了该系统具备优越的准确性和实用性.
近年来, 大规模开放在线课程(massive open online courses, MOOCs)已成为获取知识和技能的重要途径. 然而, 因课程数量激增导致信息过载的问题日益严重. 知识概念推荐旨在识别并向学生推荐需要掌握的特定知识点. 现有研究通过建立异质信息网络应对数据稀疏性, 但在充分挖掘异质信息网络数据和考虑学习者与知识概念之间多样互动方面存在局限性. 为了解决这些问题, 本文提出了一种名为融合异质信息网络与行为感知的知识概念推荐(heterogeneous learning behavior-aware knowledge concept recommendation, HLB-KCR)的新方法. 首先, 使用基于元路径的随机游走和skip-gram算法生成富含语义信息的元路径嵌入, 并通过两阶段元路径嵌入增强模块优化嵌入效果; 其次, 构建融入时间上下文信息的多类型交互图, 利用图神经网络(graph neural network, GNN)进行消息传递, 更新节点嵌入, 获得包含时间和交互类型信息的深度嵌入表示; 再次, 引入语义注意力模块, 将元路径嵌入与多类型交互嵌入相融合; 最后, 使用扩展的矩阵分解评分预测模块优化推荐算法. 在大型公开的MOOCCubeX数据集上进行大量的实验证明了HLB-KCR的有效性与合理性.
从建构主义和能力本位理论出发, 提出了一种基于知识图谱的在线学习系统设计方法, 即打破传统的知识结构, 以提升能力为目标, 构建知识、技能等多维度的能力框架; 搭建了以知识图谱为底层逻辑, 链接数字学习资源的学习系统; 开展了教学实践和实证研究. 首先, 使用调查问卷对学习系统进行了验证; 其次, 以“阅读英文学术论文”能力为学习任务, 随机分配实验组和对照组; 最后, 评估两组对于知识、技能的理解、记忆水平以及综合运用能力. 研究结果显示, 学习系统的有效性和易用性实验组总成绩、知识得分、技能得分和能力得分均高于对照组成绩, 其中总成绩和能力得分具有显著性差异, 表明该系统对于在线学习效果有一定的促进作用.
随着机器学习技术的进步, 旨在学习人类修复错误代码模式的自动程序修复技术可以辅助学生修复错误代码, 提高学生的自主学习效率. 在过去, 自动程序修复模型或是基于人工设计的符号规则, 或是基于数据驱动的方法. 随着具有强大自然语言理解能力和代码生成能力的大语言模型的出现, 一些研究尝试使用提示工程进行自动程序修复. 然而, 现有研究主要评估诸如Codex和GPT-4这样的商用模型, 一方面大规模使用的成本较高, 另一方面在教育场景下存在数据隐私隐患. 此外, 这些研究大多使用简单的提示形式来评估模型修复程序的能力, 且缺乏对结果的深入分析. 为弥补上述工作的不足, 通过提示工程评估了两个代表性的开源代码大语言模型, 测试了不同的提示方法, 例如思维链和少样本学习, 并对结果进行了深入分析, 最后提出了一些将大语言模型和编程教育场景结合的建议.
三维点云语义分割方法, 是三维视觉环境感知中的重要任务, 被广泛应用于自动驾驶、增强现实、机器人等领域. 然而, 大多数语义分割方法工作在全监督的模式下, 为数据标注带来了极大的压力, 为了解决对于大规模点云标注数据的依赖问题, 许多工作基于有标签数据训练生成伪标签进一步迭代训练模型, 但未考虑到错误伪标签累积所导致的确认偏差. 针对该问题, 本文提出了一种基于组对比学习的弱监督三维点云语义分割方法, 在从伪标签中选择的正例组与负例组之间构造对比学习, 令伪标签之间相互竞争, 减少错误伪标签的梯度贡献, 从而缓解确认偏差. 实验结果表明, 本文所提出的方法在S3DIS、ScanNet-V2、Semantic3D等3个公开数据集上, 相较于目前最优方法均取得了更优的精度.
针对智慧教育场景下, 在线学习评价的全面性和有效性所面临的不足, 构建了一个基于模糊层次分析法 (fuzzy analytic hierarchy process, FAHP) 和模糊综合评价法 (fuzzy synthetic evaluation method, FSEM) 的在线学习行为指标评价框架. 框架以CIPP (context, input, process, product) 教育评价模型为指导, 融合教育评价标签类目体系, 确立了学习探索、编程实践、知识掌握、创新协作和沟通交互这5个维度, 并细化为二级指标和三级指标, 从而实现了评价的全面覆盖. 通过FAHP-FSEM计算各级指标权重, 并进行一致性检验, 确保了评价的科学性和合理性. 以水杉在线平台为案例, 利用大规模多源的过程化学习数据, 从多维度、多视角进行了综合评价, 并通过可视化大屏呈现学生画像和学习行为特征. 所提框架为个性化学习效果的提升和在线教育改革提供了有力数据支持, 具有广泛的应用前景.
台风等极端天气会使淤泥质潮滩发生数十厘米的冲淤变化. 在全球变暖导致台风强度及频率增大的背景下, 厘清台风影响下潮滩冲淤变化及其机制, 对潮滩保护与生态系统完整性维持具有重要意义. 本文借助基于运动恢复结构算法的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)摄影测量方法, 于2021年7月“烟花”台风前后对崇明东滩典型样地进行滩面高程测量, 并在盐沼-光滩过渡带现场采集水动力泥沙数据. 结果表明: 无人机摄影测量精度为4.1 cm; 台风影响下光滩区域侵蚀、盐沼区域淤积, 变幅达 ±32 cm. 其原因是: 台风影响下, 光滩区域在天文大潮时波高及水深增大, 达到波浪破碎条件后表层沉积物被侵蚀并被强潮流搬运; 涨潮流携带悬浮泥沙进入盐沼后, 因盐沼缓流消浪作用导致水体挟沙能力下降, 泥沙在盐沼区域沉积. 因此, 盐沼-光滩过渡带呈现光滩区域侵蚀、盐沼区域沉积的冲淤分带性. 本文将无人机摄影测量与同步水动力泥沙现场观测结合, 为深刻认识台风事件对潮滩冲淤的影响提供了新视角.
为进一步厘清上海自然博物馆植物标本室模式标本的基本情况, 促进标本的利用和共享, 通过比对馆藏标本与植物标本资源共享平台和植物分类学期刊中模式标本的采集信息, 整理出模式标本418份, 隶属69科147属239种, 其中新发现模式标本390份. 本文还对馆藏模式标本的数量、类型、种类组成、优势类群、采集地、采集时间及采集人等进行了统计和分析.
在数字化教育应用领域, 在线课堂等平台的开发人员在追求数据驱动的优化过程中, 面临着隐私问题和现有数据集规模不足的挑战. 针对此, 构建了一种适应教育特性的异构数据模型, 并实现了相应的数据生成工具 (E-Tools), 用于模拟复杂教育场景下的数据交互. 实验表明, 该工具在多种数据规模下, 都能保持高效的数据生成速度 (64 ~ 74 $ {\rm{MB}}\cdot{\rm{s}}^{-1} $), 展现了良好的线性扩展能力, 验证了所提模型的有效性及工具生成较大数据量的能力. 同时, 设计了反映学生学习行为的异构数据查询负载, 为教育平台的性能评估与优化提供了强有力的支持.
提出了一种基于OpenRank的开源贡献度评价方法, 旨在解决开源项目实践中学生的贡献度量化评估问题. 以 “开源软件设计与开发”课程中的软件开发实践教学为背景, 设计了开源实践教学模式中学生的贡献度评价方法, 提出了一种基于开发者协作网络的OpenRank算法, 以评估学生在项目讨论、问题解决、代码编写等方面的贡献和价值. 实验结果表明, OpenRank与传统评分方法在评价学生表现方面具有一致性, 更能全面展示学生在开源项目中各个方面的贡献. 因此, OpenRank与传统评分方法的结合, 能更加科学、全面地评价学生在开源项目中的贡献度与综合技能.
利用癌症基因组图谱 (the Cancer Genome Atlas, TCGA) 和国际肿瘤基因组协作组 (International Cancer Genome Consortium, ICGC) 数据库收集肝细胞癌 (hepatocellular carcinoma, HCC) 患者的RNA测序信息. 首先, 通过非负矩阵分解 (non-negative matrix factorization, NMF) 聚类方法和加权基因共表达网络分析 (weighted gene co-expression network analysis, WGCNA) 筛选出参与HCC免疫反应机制的关键基因. 利用套索 (the least absolute shrinkage and selection operator, LASSO) 回归分析构建预后基因模型, 并用基因集富集分析 (gene set enrichment analysis, GSEA) 方法分析生物学功能. 随后, 对不同风险组患者使用单样本基因集富集分析 (single sample genes set enrichment analysis, ssGSEA) 评估两组间免疫浸润和相关功能差异. 使用 “RMS” R软件包结合独立危险因素构建列线图以预测患者的总体生存时间. 最后, 利用人类蛋白质图谱数据库(Human Protein Atlas, HPA)与实时荧光定量PCR (real-time quantitative PCR, RT-qPCR) 进行临床初步验证. 总之, 本文在风险评分的基础上整合患者临床特征, 构建了一个可验证、可重复的列线图, 为临床肿瘤患者的精准治疗提供可靠的参考.
提出了一种基于铌酸锂导模结构的高效光栅耦合器设计方案及其优化的光学激发配置. 利用有限时域差分算法对光栅耦合器的耦合效果进行了数值分析; 主要研究了光栅周期、光栅占空比、二氧化硅隔离层厚度, 以及入射光的偏振和角度对光栅耦合效率的影响; 对在共振波长和非共振波长处空间光传播电场图像进行了模拟. 理论仿真结果显示, 在光栅周期为650 nm、光栅占空比为0.3、刻蚀深度为130 nm时, 利用横磁(transverse magnetic, TM)偏振光沿光栅法线夹角17°方向入射, 可获得优化的光栅耦合效率 ~38%, 从而有效地将空间光耦合进入铌酸锂亚波长波导薄膜中, 这对铌酸锂微纳光栅耦合器的设计和性能应用有借鉴和参考价值.
中国综合性科技类核心期刊(北大核心)
