关于建筑抗裂若干问题的研究与分析

本文讨论了基于温度效应的砌块建筑抗裂设计的方法及步骤,分析了常见裂缝类型的方面,最后研究混凝土与砂浆的抗裂能力.     

浅谈坛厂隧道断层破碎带施工技术

坛厂隧道是遵赤公路白腊坎至茅台段高速公路三大控制性工程之一,长2085.16米,坛厂隧道进口地质极其复杂,位于浅埋地段,穿越软土,渗水严重,地表有岩堆分布,岩层极其破碎,进口段穿越150米的煤系瓦斯地段,同时穿越103米的断层带,带内岩体靡棱化严重,极其破碎,自稳能力差,施工中拱顶极易产生掉块、塌方现象。作者通过施工实践,详细描述了为确保断层带施工安全及隧道稳定所采取的施工技术措施。     

浅谈真空预压法在软土路段结构物处的应用

许多高速公路软土路段路基施工中,结构物处的软基处理均跟随路堤采用填土预压的方法来处理,从而产生了结构物处(如桥涵、挡土墙等)大量砂、土方的反复填挖,既增加了造价,延长了工期,还影响了整个高速公路由于软土段结构物与整体工程进度不相应而产生的推迟投入使     

把好工程预结算法 提高基建投资效益

就如何最大限度发挥基建设投资效益,围绕基本建设工程预结算工作展开了详细论述。     

氢诱导奥氏体钢的ε马氏体转变及断裂机理研究

用慢拉伸试验方法,考察了两种不同组织稳定性奥氏体钢充氢后的塑性变化,并用扫描电镜观察其断口形貌,结合充氢前后组织的变化,分析奥氏体钢产生氢脆的组织因素及断裂方式.分析说明,充氢后,层错能较低的奥氏体钢在外力作用下,有较多的ε马氏体产生,且断裂正是沿γ/ε相界发生的.     

把好工程预结算关 提高基建投资效益

就如何最大限度发挥基建投资效益,围绕基本建设工程预结算工作展开了详细论述．     

女子撑竿跳高的生物力学

通过分析女子撑竿跳高一些较为普遍的技术动作来描述女子撑竿跳高的生物力学, 以便帮助教练员、运动员更好地理解此项运动的动作技术, 使教练员能更好地鉴别动作技术的错误, 然后快速作出适当的校正。     

深度学习驱动的海量人文社会科学学术文献学科分类研究

[目的/意义]探索不同社会科学学科间差异,支持学科建设、科技检索服务,进一步完善文献学科的分类体系。[方法/过程]基于多种深度学习模型和预训练语言模型构建社会科学文献学科分类器,利用CSSCI目录中的20多个一级学科中近350万篇文献构成的数据集进行实验;利用Sentence-BERT输出摘要句子向量并进行层次聚类,根据聚类结果划分学科组,并计算模型对于不同学科组的分类性能以缓和学科交叉的影响;利用模糊准确性指标输出模型对每条记录输出的前N个高概率学科以弥补原有学科分类的局限性。[结果/结论]在“摘要+标题”上使用深度预训练语言模型取得最佳性能;基于层次聚类所得的学科组进行的分类较单一学科性能有所提升;模型的模糊准确性在N=3时能够达到96%。[局限]未考虑从全文文本上获取更丰富的文献学科特征进行自动分类。     

以ChatGPT为代表的大型语言模型研究进展

大型语言模型是当今人工智能领域最前沿的研究方向之一,该方向旨在训练含有大规模参数的通用语言模型,使其能够遵循人类指令完成不同类型的自然语言处理任务。作为大型语言模型的代表,由OpenAI研发的ChatGPT在各个领域均展现出强大的自然语言生成能力,受到了全球各行各业的关注。本文从语言模型的发展历程出发,介绍了近年研究者在扩大语言模型规模上的探索,然后分析了大型语言模型带来的范式改变,并以ChatGPT为典型实例概述了其发展、技术和应用,接着介绍了后ChatGPT时代大型语言模型的前沿进展,最后从评价和治理两方面总结了目前大型语言模型的局限性及未来需要解决的挑战。     

从ChatGPT到多模态大模型：现状与未来

2022年底,OpenAI发布的ChatGPT聊天机器人将人工智能对通用自然语言任务的理解与生成能力提升到新的高度,引发各界广泛关注。当前ChatGPT仅支持文本模态的交互,而真实世界的感知则依赖于图像、文本、视频、音频等多个模态的协同处理。如何借鉴人脑的跨模态处理特性,跨越视觉、语言、听觉等不同感官信息实现对真实世界的感知和认知,是提升模型通用感知和交互能力、实现通用人工智能的关键。本文从ChatGPT的核心技术出发,分析ChatGPT在文本单模态限制下所面临的问题,并介绍ChatGPT与多模态分析技术结合的部分代表性工作,最后从多模态预训练、数据—知识双轮驱动等角度对ChatGPT多模态化的未来研究方向进行展望。