基于沥青混合料Burgers模型的黏弹性理论，通过动态蠕变试验进行AC-20黏弹性分析，得到不同温度及应力下的混合料变形特征曲线及Burgers模型4个参数的变化规律结果表明：在同一温度下，随应力水平增加，永久变形随之增大，稳定期永久应变发展速率增大且破坏期提前到来，Burgers模型参数中E1、E2增大，η1．、η2减小；在同一应力水平下，永久变形会随温度升高而增大，同时E1、E2减小，η1、η2增大．因此应力及温度对沥青混合料黏性及弹性影响程度不同，随着应力增加，弹性增强而黏性降低；随温度升高，则弹性

空隙是沥青混合料细观结构特性的重要组成部分，水和空气存在于其中时会造成混合料的水损害与老化，另外空隙也是混合料结构中的薄弱点与缺陷，与混合料的受力特性与破坏过程紧密相关.该文利用离散元工具生成了具有级配特征的沥青混合料颗粒流模型，移植借鉴离散元流固耦合分析的方法来计算混合料中各空隙的位置与体积等参数，得到了混合料中的空隙分布特性，并与实际混合料试件上使用 CT扫描与图像分析得到的结果进行了对比，证明了论文所用分析方法的有效性.

内容概要：本文详述了使用 DeepSeek R1 Distill 实现大模型微调入门的实际操作。主要内容涵盖如何利用 unsloth 工具快速加载和设置 DeepSeek R1 模型（包括 LLaMA 和 Qwen），并对模型进行了医学问题回答的实验，指出了初步效果欠佳的现象。接着，采用一种最小可行性实验方法对模型进行小规模微调以改善问答质量，具体展示了从数据集准备、模型设置、训练启动到初步验证的全过程。最后扩展到了全量数据的大规模微调，提升了医学专业问答的效果，实现了更为精确的答案输出。 适合人群：从事深度学习研究和技术人员，特别是对大规模语言模型及其医学应用场景感兴趣的科研人员及工程师。 使用场景及目标：本教程适合希望通过快速入门和动手实践深入了解大模型在医学领域的问答系统建设的专业人士。通过此项目的学习，读者可以掌握如何有效地使用 unsloth 对现有大模型进行特定领域内的精细调整，并优化其性能。 其他说明：为了更好地理解和复现实验过程，文中不仅提供了必要的代码片段，还给出了详细的配置细节。此外，在实验过程中涉及的关键参数选择也有较为深入的介绍。

ChatGPT 技术的自然语言生成与理解研究 ChatGPT 技术的自然语言生成与理解研究是人工智能领域中的两个重要子领域。它们的研究目标是使计算机能够像人类一样理解和生成自然语言，进而与人类进行交流和沟通。近年来，随着深度学习技术的快速发展，ChatGPT 技术在自然语言生成与理解方面取得了重要突破。 在自然语言生成方面，ChatGPT 技术能够根据输入的上下文和语义信息，生成连贯、准确的回答。通过预训练的方式，它学习了大量真实对话数据，能够根据对话历史产生有逻辑的回复。与以往的生成模型相比，ChatGPT 具备更强的上下文理解能力和语境感知能力，能够更好地模拟人类的表达和思维方式。这让它在对话系统中的应用更加自然、流畅。 在自然语言理解方面，ChatGPT 技术可以通过模式匹配和语义分析，准确地理解人类的语言输入。它能够识别语句中的实体、情感、动作等信息，并根据这些信息做出相应的回应。这为智能客服、信息检索等场景提供了更好的解决方案。 然而，尽管 ChatGPT 技术取得了一定的成功，它仍然面临一些挑战。ChatGPT 技术往往在多回合的对话中容易出现语义歧义和回复不准确的问题。这是因为模型只能在有限的上下文范围内进行推理，导致对话的语境理解和推断能力受限。ChatGPT 技术对于文本的敏感性较强，在遇到包含误导信息或口语化表达的文本时，容易产生错误的回复。 为解决这些挑战，可以通过引入更多的预训练数据和多模态信息，提高对话系统的上下文理解和语言生成能力。此外，可以结合强化学习等方法，对 ChatGPT 进行后序微调，以提高其在特定任务上的表现和可控性。 此外，ChatGPT 技术的应用领域也可以进一步拓展。例如，它可以用于情感分析、内容摘要、写作辅助等方面。通过结合自然语言生成和理解技术，我们可以开发出更加智能化、个性化的人机对话系统，进一步提升人工智能在交流和沟通方面的能力。 ChatGPT 技术的自然语言生成与理解研究对于人工智能领域的发展具有重要意义。它不仅为对话系统、翻译系统等应用提供了新的思路和解决方案，也为我们对人类语言本质的研究提供了新的视角。 ChatGPT 技术的应用前景非常广阔。例如，在客服领域，ChatGPT 技术可以用于智能客服系统，提供更加智能化的客服服务。在翻译领域，ChatGPT 技术可以用于机器翻译，提高翻译的准确性和流畅性。在写作领域，ChatGPT 技术可以用于写作辅助，帮助用户快速生成高质量的文章和报告。 此外，ChatGPT 技术还可以应用于情感分析、内容摘要、对话管理等领域。例如，在情感分析领域，ChatGPT 技术可以用于分析用户的情感倾向，提高客服系统的回应准确性。在内容摘要领域，ChatGPT 技术可以用于自动生成摘要，帮助用户快速了解文章的主要内容。 ChatGPT 技术的自然语言生成与理解研究对于人工智能领域的发展具有重要意义。它不仅可以提高对话系统、翻译系统等应用的智能化和流畅性，也可以为我们对人类语言本质的研究提供新的视角。随着技术的不断进步和创新，我们有理由期待 ChatGPT 技术在实际应用中发挥更大的价值。

涉及分类模型：朴素贝叶斯/支持向量机/随机森林/KNN 结合文章《L4 垃圾邮件数据集分类延申 - NB/KNN/SVC/随机森林》使用更佳

研究了具有有限时滞的Lotka-Volterra捕食方程的解的性态，以时滞τ为参数，利用解析方法分析了方程平衡点的稳定性，得到在平衡点处产生稳定性和Hopf分支的充分条件及平衡点稳定性的存在范围.所得结果是对已有结论的改进和推广.

Lotka-Volterra合作系统是由美国数学家Alfred J. Lotka和意大利生物学家Vito Volterra提出的，用于描述捕食者和被捕食者之间的关系的数学模型。该模型一般被应用于生态学领域，用于模拟不同种群间的相互作用关系，比如竞争、捕食、共生等。Lotka-Volterra模型有多种形式，其中的合作系统（cooperative system）指的是相互之间存在正面影响、能够共同促进对方种群增长的两种群系统。 在现实的生态模型中，种群的发展往往受到历史状态的影响，因此引入时滞（delay）的概念来反映种群间相互作用的滞后效应是必要的。时滞可以表现为种群密度对过去状态的依赖，导致系统的动态行为变得更加复杂。 离散时滞Lotka-Volterra合作系统的研究中，研究人员通过构造适当的Lyapunov泛函，这是一种数学工具，可以用来研究动态系统平衡点的稳定性。通过Lyapunov泛函的构造，研究者能够得到一组充分性条件，用以保证正平衡点的全局吸引性，即在一定条件下，系统最终会趋向并保持在某个正平衡点附近。 文章中提到的正平衡点是指系统参数对应的稳定状态，在此状态下，种群数量不再随时间变化。对于Lotka-Volterra合作系统而言，存在唯一全局吸引的正平衡点意味着无论系统从何种初始状态开始演化，最终都会趋向于这个平衡点，并围绕它进行微小的波动。 文中还提到了一些关键条件，如b1b2>c1c2和(C1)、(C2)这样的条件，它们是判断系统稳定性的重要数学约束。这些条件通常涉及种群的自然增长率（如a1、a2）以及相互作用系数（如a11、a12、a21、a22），以及时滞项τij。这些参数的特定关系能够保证系统的稳定性。 补充和完善已有结果，意味着作者不仅提出了新的稳定性分析方法，还可能对已有的理论进行了拓展和深化。陈晓英和韩荣玉的研究成果可能是对已有稳定性理论的延展，增强了理论在实际应用中的鲁棒性。 关键词中的“合作系统”、“种群”、“时滞”、“全局吸引性”，均是生物数学研究中不可或缺的概念。合作系统强调种群间的正面相互作用；种群指的是生物分类的基本单位；时滞是指系统中某些影响因素对系统当前状态产生作用存在时间差；全局吸引性指的是系统在所有可能的初始状态下最终都趋向于某个特定的状态。 生态数学模型和系统动力学的研究往往需要结合生物学知识和复杂的数学分析，来模拟和预测种群之间的动态变化。这些研究对理解生态系统的稳定性与变化，以及制定保护策略具有重要意义。由于现实世界的生态系统往往非常复杂，因而构建准确且实用的数学模型，对于生态学、资源管理和环境科学等领域的研究而言，是极具挑战性和实用价值的课题。

来源：复旦大学计算机信息与技术系国际数据库中心自然语言处理小组；由复旦大学李荣陆提供；test_corpus.rar为测试语料，train_corpus.rar为训练语料，传的时候没注意（传错了也不知道咋删），完整版我重新另外上传了

信用卡异常检测在金融安全领域占据重要地位，它旨在通过分析和监测信用卡交易行为，发现并阻止欺诈行为。一种有效的方法是构建和利用专门的数据集，这样的数据集包含了大量的正常交易数据以及一些典型的欺诈交易数据，通过这些数据训练算法模型，使其能够区分正常交易和异常交易。在这一过程中，随机化主成分分析（PCA）作为一种降维技术，可用于减少数据集中的特征数量，去除噪声，并且提取出最重要的特征，从而提高异常检测的效率和准确性。 随机化PCA在处理高维数据时，尤其在金融事务中，能够有效地保留数据集的主要结构，同时去除冗余信息和噪声，这对于维护信用卡交易数据的隐私性和安全性也有一定帮助。信用卡交易通常具有海量的特征，包括交易金额、时间、地点、商户类别、用户历史行为等，随机化PCA能够将这些高维数据压缩到一个低维空间，而低维空间中仍然保留了数据最重要的变化趋势和信息。 异常检测系统的构建涉及到机器学习领域内的监督学习和无监督学习。在无监督学习中，系统可以使用诸如K-means聚类、DBSCAN等算法来识别数据中的异常模式。而在监督学习方法中，系统需要通过已标记的训练数据来学习正常和异常之间的区别。无论是哪一种方法，都离不开高质量的数据集作为基础。数据集的构建需要遵循一定的标准和规则，以确保模型的泛化能力和准确性。 在数据集的构建过程中，自然语言处理（NLP）技术也可以被用来处理交易记录中的文本信息，例如用户对于交易的备注信息或者商户的描述。通过文本分析技术，可以进一步提取有用信息，增强异常检测模型的性能。例如，通过情感分析可以了解到交易描述的情感倾向，进而辅助判断该交易是否具有欺诈风险。 构建信用卡异常检测数据集时，需要确保数据的代表性和多样性，这包括但不限于不同国家和地区的交易数据、不同类型的信用卡交易以及多样的欺诈手段。此外，为了保护个人隐私，数据集中的个人信息需要进行脱敏处理，确保在分析和模型训练过程中不会泄露用户隐私。 数据集在经过充分的预处理和特征提取后，可以用于训练各种机器学习模型，如支持向量机（SVM）、神经网络、决策树等，其中PCA可以在预处理阶段作为特征提取的一种手段。使用PCA处理后的数据可以提高模型训练的效率，同时降低过拟合的风险。另外，模型的评估和验证也非常重要，通过交叉验证、A/B测试等方法，可以有效评估模型的性能，确保其在现实环境中的有效性和稳健性。 高质量的数据集是信用卡异常检测模型构建的核心。通过包括随机化PCA在内的各种机器学习技术和自然语言处理技术，可以大幅提高信用卡欺诈检测的准确率和效率，从而为金融安全提供更加有力的技术支撑。

在介绍量子效应对MOSFETs阈值电压和栅电容的影响之前，首先需要了解MOSFET（金属-氧化物-半导体场效应晶体管）的基本结构和工作原理。MOSFET是现代集成电路中最核心的器件之一，它的工作基于在半导体表面形成的反型层，通过施加栅电压来控制源极和漏极之间的导电通道。随着集成电路技术的发展，MOSFET的尺寸不断减小，掺杂浓度不断提高，导致MOSFET内部的物理现象发生变化。 量子效应是当器件尺寸缩小到一定程度后，电子的波动性不能再被忽视，传统的经典物理模型已不能完全准确描述MOSFET的电气行为。具体到MOSFET，量子效应主要体现在以下几个方面： 1. 电子波函数的量子化：在很小的尺寸下，电子的能量不再是连续的，而是离散的能级，电子的能量状态被量子化。这将影响载流子在导带和价带中的分布，导致电子输运特性发生变化。 2. 量子化的反型层：当MOSFET器件尺寸达到纳米级别时，其反型层的电子密度分布不再是一个连续的平面，而是需要通过量子力学中的波函数来描述，特别是第一能级的占据对反型层的电子密度影响最大。 3. 量子效应对阈值电压的影响：阈值电压是MOSFET从关闭状态转为导通状态所需的最小栅电压。量子效应会导致能带结构发生变化，从而影响阈值电压。 4. 量子效应对栅电容的影响：栅电容是栅极和导电通道之间的电容，量子效应会改变栅极下的电荷分布，进而影响栅电容的大小。 本文提出的基于物理的解析模型，是通过改进三角势阱场近似方法，考虑量子化效应，从而给出MOSFET阈值电压和栅电容的解析表达式。这种模型能够更准确地反映小尺寸MOSFET器件内部的物理现象。 为了求解这一问题，文中首先对三角势阱进行了优化，以便求解薛定谔方程的解析解。改进后的势阱近似可以大大简化数学计算，并能获得基于物理的解析结果。文中还考虑了表面势，定义了表面恒定电场，从而引入了量子化的反型层电子分布。在强反型情况下，电子服从费米分布；但对于低掺杂浓度的情况，采用玻尔兹曼分布函数，并指出其误差极小。 文中还描述了在量子效应下表面势的计算方法。在计算过程中，使用了一元三次方程，并提出了将Vsr转换为一元三次方程的方法，解决了在给定表面势的情况下，使用AIRY函数获得栅压的解析表达式，进而定义了阈值电压。 通过将改进的解析模型和经典模型结果进行比较，可以看出在小尺寸MOSFET器件中，量子效应对阈值电压和栅电容的影响是显著的。量子效应对MOSFETs阈值电压的影响可能导致MOSFET的阈值电压随着器件尺寸的减小而降低；而对栅电容的影响可能使得栅电容随器件尺寸的减小而增加。 本文的研究成果对于理解超大规模集成电路中MOSFET器件在纳米尺度下的物理行为具有重要意义，为小尺寸MOSFET器件的设计和分析提供了重要的理论基础。随着集成电路技术的进一步发展，这一理论模型将有助于工程师设计出更先进、性能更高的微电子器件。