基于MAX2830和FPGA的软件无线通信平台研究

根据物联网应用背景和技术需求，设计了基于MAX2830和FPGA的无线通信系统架构。针对射频收发电路，采用MAX2830零中频电路方案实现2.4 GHz的信号收发电路；针对数字基带处理单元，在FPGA上进行通信算法优化移植研究，设计了开放式的自有协议，其兼容BLE通信协议，免于授权。对系统性能的测试验证了平台的可行性，最大发射功率达19.73 dBm,接收灵敏度达-88 dBm,支持的频偏范围符合接收需求。基于此软件无线电平台可以动态重建通信体制和模式，适用于多种通信场景，具有重要工程应用及研究价值。     

面向篇章的框架关系预测的表示学习

框架关系可以描述框架与框架之间的语义关系，通过对篇章构建框架关系图发现图中存在孤立框架，一个篇章表达的是一个语义整体，框架间关系缺失阻碍了篇章句子之间建立联系。针对该问题，进行面向篇章的框架关系预测方法研究，分别使用WSABIE算法、Word2vec方法和TransE方法训练得到框架表示作为关系预测的输入；使用余弦相似度方法和以Hing-loss函数为优化目标的神经网络方法进行实验，并在神经网络中融入框架本身的属性信息——框架定义。实验结果验证了基于知识图谱表示学习方法(TransE方法)的优越性以及框架定义信息的有效性，提升了框架关系预测的性能。     

结合Hybrid Attention机制和BiLSTM-CRF的汉语否定语义表示及标注

阅读理解中否定是一种复杂的语言现象，其往往会反转情感或态度的极性。因此，正确分析否定语义对语篇理解具有重要意义。现有否定语义分析方法存在两个问题：第一，研究的否定词较少达不到应用目的；第二，目前汉语否定语义标注只是标注整个句子，这无法明确否定语义。针对该问题提出基于汉语框架语义知识库（Chinese FrameNet）进行否定语义角色标注方法。在框架语义学理论指导下结合汉语否定语义特征对已由FrameNet继承的否定框架重新构建；为了解决捕捉长距离信息以及句法特征问题，提出一种基于Hybrid Attention机制的BiLSTMCRF语义角色标注模型，其中，Hybrid Attention机制层将局部注意与全局注意结合准确表示句子中的否定语义，BiLSTM网络层自动学习并提取语句上下文信息，CRF层预测最优否定语义角色标签。经过比对验证，该模型能够有效提取出含有否定语义信息，在否定语义框架数据集上F1值达到89.82%。     

生物气溶胶采样器采样效率计量评价方法研究进展

对生物气溶胶中微生物的采集、种类鉴别与浓度监测是评估生物气溶胶风险性的关键步骤。生物气溶胶采样器对气溶胶中活性微生物粒子的有效采集，是进行气溶胶危险因子分析的前提。通过对生物气溶胶采样器性能、采样物理效率和采样生物效率的不同计量评价方法进行分析和综述，以期为评价方法的规范一致和标准化提供参考。