随着国际格局和国家关系深刻演变,世界秩序步入加速变革和重构时期。本文借助CiteSpace文献计量研究工具,对2024年以前CNKI与Web of Science来源期刊中有关世界秩序的4292篇中外文文献进行共现分析,综合运用定量及定性研究方法探究世界...随着国际格局和国家关系深刻演变,世界秩序步入加速变革和重构时期。本文借助CiteSpace文献计量研究工具,对2024年以前CNKI与Web of Science来源期刊中有关世界秩序的4292篇中外文文献进行共现分析,综合运用定量及定性研究方法探究世界秩序领域的研究脉络,全面分析世界秩序的研究热点和重点领域。研究发现:(1)世界秩序中文研究主题由宏观叙事转向探索“中国方案”,外文研究主流理论框架成型较早且议题较为细化;(2)世界秩序构成要素包括主导价值观、国际规范和制度安排,其中主导价值观是决定世界秩序变动方向的重要基石,国际规范是对行为体具备约束力的行为规则和准则,制度安排则包括国际机构设置和权力分配;(3)世界秩序主流研究范式包括现实主义、自由主义和建构主义,研究重心分别为国家安全、合作利益和观念认知;(4)世界秩序的未来走向包括多极化国际体系、多伙伴合作关系以及多元化文化观念。文章为后续世界秩序理论研究和政策实践提供了导向性指引。展开更多
数据流分类是数据流挖掘领域一项重要研究任务,目标是从不断变化的海量数据中捕获变化的类结构.目前,几乎没有框架可以同时处理数据流中常见的多类非平衡、概念漂移、异常点和标记样本成本高昂问题.基于此,提出一种非平衡数据流在线主...数据流分类是数据流挖掘领域一项重要研究任务,目标是从不断变化的海量数据中捕获变化的类结构.目前,几乎没有框架可以同时处理数据流中常见的多类非平衡、概念漂移、异常点和标记样本成本高昂问题.基于此,提出一种非平衡数据流在线主动学习方法(Online active learning method for imbalanced data stream,OALM-IDS).AdaBoost是一种将多个弱分类器经过迭代生成强分类器的集成分类方法,AdaBoost.M2引入了弱分类器的置信度,此类方法常用于静态数据.定义了基于非平衡比率和自适应遗忘因子的训练样本重要性度量,从而使AdaBoost.M2方法适用于非平衡数据流,提升了非平衡数据流集成分类器的性能.提出了边际阈值矩阵的自适应调整方法,优化了标签请求策略.将概念漂移程度融入模型构建过程中,定义了基于概念漂移指数的自适应遗忘因子,实现了漂移后的模型重构.在6个人工数据流和4个真实数据流上的对比实验表明,提出的非平衡数据流在线主动学习方法的分类性能优于其他5种非平衡数据流学习方法.展开更多
B_(4)C-SiC-TiB_(2)ceramics were prepared by in situ reactive hot-pressing sintering with TiSi_(2)as an additive.The reaction pathways of TiSi_(2)and B_(4)C were investigated.The sintering was found to be a multistep p...B_(4)C-SiC-TiB_(2)ceramics were prepared by in situ reactive hot-pressing sintering with TiSi_(2)as an additive.The reaction pathways of TiSi_(2)and B_(4)C were investigated.The sintering was found to be a multistep process.The reaction started at approximately 1000℃,and TiB_(2)was formed first.Part of Si and C started to react at 1300℃,and the unreacted Si melted at 1400℃to form a liquid phase.TiSi_(2)predominantly affected the intermediate sintering process of B_(4)C and increased the sintering rate.Due to the unique reaction process of TiSi_(2)and B_(4)C,a large number of aggregates composed of SiC and TiB_(2)were generated.The results showed that composite ceramics with the optimal flexural strength of 807 MPa,fracture toughness of 3.2 MPa·m1/2,and hardness of 32 GPa,were obtained when the TiSi_(2)content was 10 wt%.展开更多
文摘随着国际格局和国家关系深刻演变,世界秩序步入加速变革和重构时期。本文借助CiteSpace文献计量研究工具,对2024年以前CNKI与Web of Science来源期刊中有关世界秩序的4292篇中外文文献进行共现分析,综合运用定量及定性研究方法探究世界秩序领域的研究脉络,全面分析世界秩序的研究热点和重点领域。研究发现:(1)世界秩序中文研究主题由宏观叙事转向探索“中国方案”,外文研究主流理论框架成型较早且议题较为细化;(2)世界秩序构成要素包括主导价值观、国际规范和制度安排,其中主导价值观是决定世界秩序变动方向的重要基石,国际规范是对行为体具备约束力的行为规则和准则,制度安排则包括国际机构设置和权力分配;(3)世界秩序主流研究范式包括现实主义、自由主义和建构主义,研究重心分别为国家安全、合作利益和观念认知;(4)世界秩序的未来走向包括多极化国际体系、多伙伴合作关系以及多元化文化观念。文章为后续世界秩序理论研究和政策实践提供了导向性指引。
文摘数据流分类是数据流挖掘领域一项重要研究任务,目标是从不断变化的海量数据中捕获变化的类结构.目前,几乎没有框架可以同时处理数据流中常见的多类非平衡、概念漂移、异常点和标记样本成本高昂问题.基于此,提出一种非平衡数据流在线主动学习方法(Online active learning method for imbalanced data stream,OALM-IDS).AdaBoost是一种将多个弱分类器经过迭代生成强分类器的集成分类方法,AdaBoost.M2引入了弱分类器的置信度,此类方法常用于静态数据.定义了基于非平衡比率和自适应遗忘因子的训练样本重要性度量,从而使AdaBoost.M2方法适用于非平衡数据流,提升了非平衡数据流集成分类器的性能.提出了边际阈值矩阵的自适应调整方法,优化了标签请求策略.将概念漂移程度融入模型构建过程中,定义了基于概念漂移指数的自适应遗忘因子,实现了漂移后的模型重构.在6个人工数据流和4个真实数据流上的对比实验表明,提出的非平衡数据流在线主动学习方法的分类性能优于其他5种非平衡数据流学习方法.
基金Funded by the National Natural Science Foundation of China(No.52002299)。
文摘B_(4)C-SiC-TiB_(2)ceramics were prepared by in situ reactive hot-pressing sintering with TiSi_(2)as an additive.The reaction pathways of TiSi_(2)and B_(4)C were investigated.The sintering was found to be a multistep process.The reaction started at approximately 1000℃,and TiB_(2)was formed first.Part of Si and C started to react at 1300℃,and the unreacted Si melted at 1400℃to form a liquid phase.TiSi_(2)predominantly affected the intermediate sintering process of B_(4)C and increased the sintering rate.Due to the unique reaction process of TiSi_(2)and B_(4)C,a large number of aggregates composed of SiC and TiB_(2)were generated.The results showed that composite ceramics with the optimal flexural strength of 807 MPa,fracture toughness of 3.2 MPa·m1/2,and hardness of 32 GPa,were obtained when the TiSi_(2)content was 10 wt%.
