全新世发生了一系列的亚洲季风突变事件,其中距今9.2ka的弱季风事件较少受到关注,其存在与否以及成因机制仍然存在争议。本文利用通用地球系统模式(Community Earth SystemModel,CESM)进行全新世以来瞬变积分气候模拟试验得到的结果(NanjingNormalUniversity-12ka,NNU-12ka)对比重建资料和国际上已完成的过去21ka以来的瞬变积分模拟试验(Transient Climate Evolution over the last 21000 years,TraCE-21ka),探究了9.2ka亚洲弱季风事件的时空特征及其成因。结果表明:NNU-12ka太阳活动敏感性试验模拟出了9.6~9.4ka前后的亚洲弱季风事件,此时总太阳辐射减少了0.38Wm^(2),亚洲季风区夏季平均降水减少了0.17mmd^(-1)。而基于TraCE-21ka的全强迫试验结果表明,冰川融水和冰盖变化对该时期亚洲季风变化没有显著影响。NNU-12ka太阳活动试验中亚洲热带季风区夏季降水减少尤为明显,在我国东北地区降水略有增加。热带季风减弱的原因是由于太阳辐射的骤降导致亚洲海陆热力梯度减弱,加强亚洲陆地的海平面气压,引起热带季风区的异常下沉运动,抑制水汽向亚洲季风区输送,进而通过动力作用减弱季风。
网络欺凌检测是网络空间信息内容安全的重要研究内容,也关乎青少年在线安全.针对目前网络欺凌检测方案存在的训练样本少、难以处理多义词、分类性能不太理想等问题,提出一种ELMo-TextCNN检测模型.该模型首先采用迁移学习思想,利用预训练的ELMo(embeddings from language models)生成动态词向量,不仅解决了网络欺凌样本规模小的问题,而且由于ELMo采用了双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)网络结构,会根据上下文推断每个词对应的词向量,能够根据语境理解多义词.该模型再通过擅长处理短文本数据的TextCNN(text convolutional neural network)提取文本特征,最后经过全连接层输出分类结果.实验结果证明,提出的ELMo-TextCNN检测方法能够处理一词多义,并获得更好的分类检测效果.
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