基于项目的协同过滤(item-based collaborative filtering, IBCF)算法推荐精度高,实现简单,易于用于实际系统,然而因Item向量过长,计算相似性十分耗时。针对这一问题,从Item向量过长入手,提出了一种均模型表示Item向量的方法,缩短计算相似性的时间。在Movie Lens数据集上进行对比,实验表明,该算法在推荐精度基本保证的情况下,能有效缩短计算时间,降低时间复杂度。此外,本文还指出上述优化相似性计算方法可进一步优化来提高推荐精度和满足实际应用要求。
离子液体凝胶是以离子液体为分散介质形成的凝胶,作为一种新型的混合材料,离子液体凝胶不仅保持了离子液体原有的性质,而且解决了离子液体外溢的问题,其在形状上较高的可塑性满足了人们对特殊材料的需求,同时拓展了离子液体的应用范围。离子液体凝胶的种类较多,大致可分为物理型和化学型两大类。离子凝胶的结构、特性和应用目前成为胶体与界面科学家研究热点内容之一,也是近年来软物质科学研究中的主要内容。通过综述近年来离子液体凝胶的构筑、凝胶结构和性能与应用研究取得的进展,为未来离子液体凝胶的构筑及应用提供了重要的理论指导。
预训练语言模型能够表达句子丰富的句法和语法信息,并且能够对词的多义性建模,在自然语言处理中有着广泛的应用,BERT(bidirectional encoder representations from transformers)预训练语言模型是其中之一。在基于BERT微调的命名实体识别方法中,存在的问题是训练参数过多,训练时间过长。针对这个问题提出了基于BERT-IDCNN-CRF(BERT-iterated dilated convolutional neural network-conditional random field)的中文命名实体识别方法,该方法通过BERT预训练语言模型得到字的上下文表示,再将字向量序列输入IDCNN-CRF模型中进行训练,训练过程中保持BERT参数不变,只训练IDCNN-CRF部分,在保持多义性的同时减少了训练参数。实验表明,该模型在MSRA语料上F1值能够达到94.41%,在中文命名实体任务上优于目前最好的Lattice-LSTM模型,提高了1.23%;与基于BERT微调的方法相比,该方法的F1值略低但是训练时间大幅度缩短。将该模型应用于信息安全、电网电磁环境舆情等领域的敏感实体识别,速度更快,响应更及时。
研究了Nega-Hadamard变换的一些性质,如Nega-Hadamard变换和nega互相关的关系等。同时,给出了一类由级联方法得到的特殊形式的布尔函数,分析了它的Nega-Hadamard变换。基于该函数的Nega-Hadamard变换的研究结果,得到了一类由两个n元negabent函数构造的n+2元negabent函数。
新型无机二阶非线性光学晶体材料在光电子领域如频率变换、光调制、通信和信息处理等领域有着重要的应用,是材料研究的前沿方向之一。1998年以来,人们利用易于发生二阶姜-泰勒效应的离子——d0过渡金属离子(e.g. Mo6+,W6+,V5+,Nb5+,etc.)和含有非成键孤对电子(stereochemically active lone pair, SCALP, e.g. I5+, Te4+, Se4+, Sn2+, etc.)的阳离子,合成了大量具有非中心对称结构的化合物,其中许多显示出很强的倍频效应(>400×α-SiO2),是一类有应用前景的非线性光学晶体材料。本文将这些材料分成三类进行综述,即:只含一类二阶姜-泰勒离子(d0或SCALP)的化合物;同时包含两类二阶姜-泰勒离子的化合物以及包含二阶姜-泰勒离子和其他非中心对称基团(共轭π-硼酸盐体系、PO4四面体和d10离子)的化合物。本文分别就新材料探索、单晶生长等综述了近10年来基于二阶姜-泰勒效应的非线性光学晶体材料的研究进展。
利用脱合金制备的纳米多孔金属是近十年发展起来的一类新型功能纳米材料,它具有高表面积、低密度、高通透性、高导电导热性、结构灵活可调等特点,有望在催化、分离、能源等领域得到广泛的应用。本文围绕纳米多孔金属的制备、结构和界面特性概述了该领域的最新进展,重点阐述它们在新能源技术相关领域的潜在应用价值。