基于改进粗糙集的混合传感器节点分类算法

混合传感节点的属性较难形成统一识别特征，其节点属性约简过程复杂，存在分类时间长及分类性能差的问题。为此，提出了基于粗糙集的混合传感节点高精度分类算法。在初始化传感节点的基础上计算适应度值，利用遗传算法优化粗糙集修正校验结果，获得统一编码形式的节点。在此基础上，排除了属性权重为“0”的属性，完成节点属性约简。再利用普通分类方法和高级分类方法结合的方式，进行混合节点分类。根据约束条件选取对应的分类方法，实现混合传感节点高精度分类。仿真结果表明，所提算法的分类用时低于520 ms，且该方法的查全率、查准率及F1值均高于对比方法，混合传感节点分类性能较好。     

结合结构学习的多头密集连接图池化模型

目的:利用图神经网络，构建带有结构学习的多头密集连接图池化模型并用于图分类任务。方法:首先，用图卷积神经网络提取节点的初始特征。其次，用多头密集连接网络学习节点重要性得分，并根据得分进行节点采样得到池化图。之后，对池化图中的节点进行结构学习，以保证图结构的完整性。最后，将学到的图表示放到分类器中，完成图分类任务。结果:与其他图分类模型在七个广泛使用的数据集上进行实验对比，我们构建的模型在五个数据集上的分类结果达到最优。结论:结合结构学习的多头密集连接图池化模型在图分类任务中具有先进性。     

作品名称:《如意年画·创意笔筒摆件》

作品说明:“如意年画”创意笔筒摆件旨在传承和活化创新佛山木版年画这一独具岭南地方特色的非遗瑰宝。以年画诸神为主题,提取相关寓意和元素进行立体化设计,将新时代潮流热词与传统年画的吉祥寓意进行巧妙融合,满足人们求吉避崇之愿,唤起大众对木版年画文化的情感体验。本产品可在各种场景下组装和摆饰,集互动性、实用性、观赏性于一体。     

基于Bert预训练模型的虚假新闻文本检测

虚假新闻剥夺了人们获取真相的权利,也给社会和国家带来了许多危害。文中以虚假新闻文本为例,分析和验证了多种预训练语言模型在虚假新闻文本分类上的分类效果。经实验证明,相较于其他语言模型,Bert预训练语言模型取得了较好的结果,预测准确率为86.97%,召回率为88.12%,F1值为87.54%。     

穆钧：基于生土 守望乡村

"从现在起,学校过冬再也不需要烧煤了,省下来的钱可以给孩子们多买一些书。"看到自己的付出给乡村带来实实在在的变化,穆钧觉得,自己扎根乡村15年从事生土营建研究与实践是值得的。从刚开始接触乡村建设时的不解到驻村开展实地调研,再到创新生土营建技术与村民共建家园,北京建筑大学教授穆钧的研究经历中涌现出技术的更新完善,还流露着一位学者对于乡村及传统建筑的真挚情感。     

给排水常用管材分类使用探讨

在进行给排水的安装工作期间,对于所用材料的尺寸、规格和品质的标准要求是非常高的,但是当前在安装期间对于材料的选取上还是存有一些问题的。部分施工机构贪恋眼下的小利,采用伪劣的建材替换高品质的建材,另外还有相关工作人员对于建材的管理不到位,使得伪劣的建材流入施工场地并用于建设,致使给排水工程中存有大量的品质问题,例如,水管爆裂、阀门无法关紧等,干扰了居民的正常使用。基于此,本文主要对给排水常用管材分类使用进行了有效的分析,希望可以为相关工作学者提供一定的参考。