检索结果-内蒙古大学图书馆

中国律师 2025年第4期 53-55页

作者：张行进山东齐鲁律师事务所

未成年人犯罪需要综合治理，而建立早期预防体系是最基础最关键的环节。预防体系的构成是多方位、多层面的，其中律师占有重要的一席之地。实践表明，律师队伍在预防未成年人犯罪方面的作用是不可替代的。在长期执业服务中，律师从实际...

未成年人犯罪需要综合治理，而建立早期预防体系是最基础最关键的环节。预防体系的构成是多方位、多层面的，其中律师占有重要的一席之地。实践表明，律师队伍在预防未成年人犯罪方面的作用是不可替代的。在长期执业服务中，律师从实际出发，以保护的视角，不仅将预防未成年人犯罪的理念贯穿于法律服务活动中，而且为预防未成年人犯罪献计献策，最大可能地维护未成年人合法权益。本文以山东省律师行业的经验做法为例，分析律师参与未成年人犯罪预防和治理的路径。

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基于鲲鹏处理器的汇编语言教学改革

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计算机教育 2024年第12期 244-248页

作者：穆玲玲张青张行进耿静茹郑州大学计算机与人工智能学院河南郑州450001

分析汇编语言教学现状以及基于鲲鹏处理器的汇编语言教学面临的问题,从课程知识图谱构建、教学内容融合和实验教学改革方面介绍面向x86和鲲鹏处理器的汇编语言教学改革实践,最后说明教改效果。

关键词：汇编语言知识图谱鲲鹏处理器 CodeArts

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融合位置特征注意力与关系增强机制的远程监督关系抽取

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小型微型计算机系统 2023年第12期44卷 2678-2684页

作者：郑志蕴徐亚媚李伦张行进李钝郑州大学计算机与人工智能研究院郑州450001

实体关系抽取是构建知识图谱的主要任务之一,旨在确定句子中实体之间的关系类别.远程监督关系抽取方法通过将远程知识库与文本数据对齐来自动标记数据,已成为处理关系抽取任务的主要方式.为解决远程关系抽取不能充分利用单词之间的位置... 详细信息

实体关系抽取是构建知识图谱的主要任务之一,旨在确定句子中实体之间的关系类别.远程监督关系抽取方法通过将远程知识库与文本数据对齐来自动标记数据,已成为处理关系抽取任务的主要方式.为解决远程关系抽取不能充分利用单词之间的位置关系信息,并且没有考虑重叠关系之间语义相关性的问题,本文提出一种融合位置特征注意力和关系增强机制的远程监督关系抽取模型.该模型使用基于高斯算法的位置特征注意力机制重新分配句子中单词的权重,并且采用分段卷积神经网络和词级注意力来捕获句子特征.然后,利用基于自注意力的关系增强机制来捕获重叠关系之间的语义关联.在NYT10公共数据集上的实验结果表明,本文模型的性能优于所比较的基线关系抽取模型.

关键词：实体关系提取远程监督深度神经网络位置特征注意力关系增强机制

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融合依存句法和图注意力网络的事件检测模型

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小型微型计算机系统 2023年第11期44卷 2477-2484页

作者：郑志蕴裴晓波李钝张行进王军锋郑州大学计算机与人工智能学院郑州450001

事件检测是信息抽取的关键子任务,目的是识别文本中特定类型的事件实例.图注意力网络在图结构上使用自注意力机制,能实现高质量的事件检测,但现有图注意力网络存在忽略依存标签信息、上下文信息获取模型复杂等问题,导致模型准确率下降... 详细信息

事件检测是信息抽取的关键子任务,目的是识别文本中特定类型的事件实例.图注意力网络在图结构上使用自注意力机制,能实现高质量的事件检测,但现有图注意力网络存在忽略依存标签信息、上下文信息获取模型复杂等问题,导致模型准确率下降、计算资源开销较大.本文提出依存边信息嵌入的图注意力网络模型(EIEGAT),设计依存边信息嵌入模块,将依存标签信息嵌入到图的邻接矩阵中,使模型在构造图时同时考虑节点和依赖边的表示,提升事件检测准确率.使用结构和计算更简单的门控循环单元捕获单词的上下文信息,在维持性能的同时简化网络结构、节省内存空间.实验表明,EIEGAT有效提高事件检测的总体性能,在ACE2005英文语料集上事件识别与事件分类的F1值分别提高5%与0.9%.

关键词：事件检测图神经网络依存句法图注意力网络

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相对剥夺感对高职生攻击行为的影响:控制感的中介作用

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中国健康心理学杂志 2022年第5期30卷 753-758页

作者：刘林海李月华张行进刘子扬张彦歆滕洪昌鲁东大学教育科学学院山东烟台264010 烟台职业学院基础教学部齐鲁律师事务所

目的:探讨相对剥夺感对高职生攻击行为的影响及作用机制,并考察控制感在两者之间的中介作用。方法:采用相对剥夺感量表、控制感量表、攻击行为量表对899名高职生进行调查。结果:(1)高职生相对剥夺感在性别、独生子女与否上呈现显著差异(... 详细信息

目的:探讨相对剥夺感对高职生攻击行为的影响及作用机制,并考察控制感在两者之间的中介作用。方法:采用相对剥夺感量表、控制感量表、攻击行为量表对899名高职生进行调查。结果:(1)高职生相对剥夺感在性别、独生子女与否上呈现显著差异(t=5.587,3.265;P<0.001),但在生源地、年级上差异不显著(P>0.05);(2)高职生控制感在性别、独生子女与否、生源地、年级上差异都不显著(P>0.05);(3)高职生攻击行为在性别、年级上差异显著(t=2.711,F=7.682,P<0.01),在独生子女与否、生源地差异不显著(P>0.05);(4)在控制了性别、是否独生子、生源地及年级后,相对剥夺感对高职生的攻击行为具有显著的正向预测作用(t=0.502,P<0.001);(5)控制感在相对剥夺感对高职生攻击行为的影响中起到了中介作用(中介效应值0.105,效应占比30.67%)。结论:相对剥夺感影响攻击行为,控制感在两者之间起到部分中介作用。

关键词：相对剥夺感控制感攻击行为高职生

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一种基于图注意力网络的知识图谱推理方法

一种基于图注意力网络的知识图谱推理方法

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作者：郑志蕴张行进李伦唐震 450001 河南省郑州市高新区科学大道100号郑州大学

本发明涉及知识图谱技术领域，公开了一种基于图注意力网络的知识图谱推理方法。首先在构建关系子图时，保留每个节点的完整邻接关系，丰富节点的相邻语义信息，并且在图注意力网络中引入关系特征信息来更新节点的嵌入表示，得到子图的...

标准号: CN118886507A

本发明涉及知识图谱技术领域，公开了一种基于图注意力网络的知识图谱推理方法。首先在构建关系子图时，保留每个节点的完整邻接关系，丰富节点的相邻语义信息，并且在图注意力网络中引入关系特征信息来更新节点的嵌入表示，得到子图的特征表示;然后建模关系子图的多条相邻关系路径，使用注意力机制汇聚关系路径特征信息，增强子图的表示能力;最后将关系子图特征表示和关系子图路径特征表示相结合，来预测实体对之间存在的关系。本发明能够有效的利用关系子图的特征信息，提高关系预测的准确率，具有更强的推理性能。

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一种基于预训练语言模型的中文事件抽取方法

一种基于预训练语言模型的中文事件抽取方法

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作者：郑志蕴李钝张行进原启龙 450001 河南省郑州市高新区科学大道100号郑州大学

本发明涉及事件抽取领域，公开了一种基于预训练语言模型的中文事件抽取方法。首先，本发明提供一种基于预训练语言模型的事件抽取模型的构建方法：将事件抽取任务重新划分，并基于高质量预训练语言模型分别构建句级事件检测模型以及事...

标准号: CN118862875A

本发明涉及事件抽取领域，公开了一种基于预训练语言模型的中文事件抽取方法。首先，本发明提供一种基于预训练语言模型的事件抽取模型的构建方法：将事件抽取任务重新划分，并基于高质量预训练语言模型分别构建句级事件检测模型以及事件元素标注模型;其次，本发明提供一种基于预训练语言模型的事件抽取方法：通过句级事件检测模型对样本进行事件分类、通过事件元素标注模型对样本进行元素标注。本发明能够有效地在中文数据上进行事件抽取，并且通过多阶段数据增强，对当前事件抽取模型构建过程中因数据质量不足导致的过拟合问题进行了优化，提高事件抽取的准确度。

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结构性分析视角下未成年人犯罪的前端预防

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山东警察学院学报 2024年第5期36卷 116-125页

作者：陈晓娟张行进山东警察学院山东济南250200 山东齐鲁律师事务所山东济南250100

未成年人犯罪有其生物学基础和社会学因素,犯罪预防未成年人犯罪的关键是前端预防。问题分析三角结构理论提供了一个分析未成年人犯罪犯因性要素的结构性框架,在日常活动中未成年人缺乏成年人的监督,找到一个缺乏管理的场所和无人保护... 详细信息

未成年人犯罪有其生物学基础和社会学因素,犯罪预防未成年人犯罪的关键是前端预防。问题分析三角结构理论提供了一个分析未成年人犯罪犯因性要素的结构性框架,在日常活动中未成年人缺乏成年人的监督,找到一个缺乏管理的场所和无人保护的作案目标,犯罪就可能会发生。对此,应当强化对未成年人的社会规范教育,加强对未成年人朋友圈和特定场所的监督,有效鉴别未成年高风险犯罪人并进行干预,从而实现对未成年人犯罪的前端预防。

关键词：未成年人结构性分析前端预防

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基于多特征融合的心搏类型识别研究

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郑州大学学报（工学版） 2021年第4期42卷 7-12页

作者：李润川张行进陈刚姚金良于婕王宗敏郑州大学信息工程学院河南郑州450001 郑州大学互联网医疗与健康服务河南省协同创新中心河南郑州450001

心律失常是一种常见的心电活动异常,严重的可能危及人的生命。为了能准确诊断心律失常,提出了一种新的方法,用于心律失常诊断中对心搏的识别分类。首先对原始心电信号进行去噪预处理,并根据R峰位置获得心搏段。然后提取235单心搏特征点... 详细信息

心律失常是一种常见的心电活动异常,严重的可能危及人的生命。为了能准确诊断心律失常,提出了一种新的方法,用于心律失常诊断中对心搏的识别分类。首先对原始心电信号进行去噪预处理,并根据R峰位置获得心搏段。然后提取235单心搏特征点、R波幅值、PR间期、QT间期、ST段和RR间期作为特征参数,并对比分析不同特征组合下分类的性能,选出最佳的特征组合,最后基于最佳特征组合使用KNN模型对心搏进行分类。在MIT-BIH心律失常数据库上进行实验,并根据ANSI/AAMI分类方法对MIT-BIH心律失常数据库中的3种心搏类型:正常或束支传导阻滞(N)、室上性异位搏动(S)、心室异位搏动(V)进行分类。实验结果显示:S类心搏的灵敏度为87.8%,阳性预测值为95.1%;V类心搏的灵敏度为96.6%,阳性预测值为98.2%,测得的平均准确率为99.2%。与其他心搏分类方法相比,所提的基于多特征融合与KNN模型的心搏分类方法提高了分类准确率,具有较高的灵敏度和阳性预测值,对临床决策具有重要价值。

关键词：心电图多特征融合 KNN模型心搏分类

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基于BiGRU深度神经网络的心肌梗死检测

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计算机应用与软件 2020年第2期37卷 48-53页

作者：张行进李润川赵红领王宗敏解放军信息工程大学数学工程与先进计算国家重点实验室河南郑州450001 郑州大学互联网医疗与健康服务河南省协同创新中心河南郑州450000 郑州大学产业技术研究院河南郑州450000

针对目前智能医疗诊断领域的研究现状,结合心电信号的时序性和多导联关联性特点,为降低心肌梗死疾病的误诊率,提出一种基于双向门控循环单元神经网络(Bidirectional Gated Recurrent Unit,BiGRU)和多导联心电图(electrocardiogram,ECG)... 详细信息

针对目前智能医疗诊断领域的研究现状,结合心电信号的时序性和多导联关联性特点,为降低心肌梗死疾病的误诊率,提出一种基于双向门控循环单元神经网络(Bidirectional Gated Recurrent Unit,BiGRU)和多导联心电图(electrocardiogram,ECG)信号的深度神经网络学习算法。对原始心电信号进行去噪处理,分割成心拍序列;将心拍序列送入深度神经网络训练模型学习分类;采用Physikalisch-Technische Bundesanstalt(PTB)心电数据库验证多导联BiGRU算法。算法对心梗检测的灵敏度为99.93%、特异性为99.72%、准确率为99.89%。实验结果表明,该算法的检测效果明显优于其他文献的检测算法,对提高心肌梗死的正确诊断率具有重要意义。

关键词：心电图多导联 BiGRU 心肌梗死

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