法律文书命名实体识别是智慧司法的关键任务。现有的序列标注模型仅关注字符信息， 导致在法律文书命名实体识别任务中无法获得语义和词语的上下文信息， 且无法对实体的边界进行限制。因此， 该文提出了一个融合外部信息并对边界限制的司法命名实体识别模型（semantic and boundary enhance named entity recognition， SBENER）。该模型收集了40万条盗窃罪法律文书， 首先， 预训练模型， 将获得的司法盗窃罪词向量作为输入模型的外部信息； 其次， 设计 Adapter， 将司法盗窃罪的信息融入字符序列以增强语义特征； 最后， 使用边界指针网络对实体边界进行限制， 解决了序列标注模型丢失词语信息及缺少边界限制的问题。该模型在 CAILIE 1.0 数据集和LegalCorpus数据集上进行实验， 结果表明， SBENER模型在2个数据集上的F₁ 值（F₁-score）分别达88.70 %和87.67 %， 比其他基线模型取得了更好的效果。SBENER模型能够提升司法领域命名实体识别的效果。

针对事实核查任务中如何利用生成的解释更好地辅助真实性判断的问题， 该文提出一种融合解释的提示学习事实核查模型PromptWE。该模型在生成任务中通过证据筛选和摘要生成更易理解的解释， 然后在分类任务中将解释融合进提示学习模型的提示模板中， 从而将解释与预训练模型储备的知识相结合， 以提高真实性判别的准确率。该模型在2个数据集上的F1值比SOTA模型高5 %， 表明模型生成的解释能提升模型判别信息真假的能力。此外， 为了说明高质量的解释在分类任务中的重要性， 该文将数据集中的专家证据直接作为解释， 融合进提示模板中进行了提示学习训练， 比融合模型生成的解释的 F1值提高了16 %， 证明了高质量解释能有效激发通用语言模型在事实核查任务上的能力。

互联网时代信息量庞大， 简洁的标题可以提高信息阅读效率。在课堂场景下， 知识点标题生成便于用户整理和记忆课堂内容， 提高课堂学习效率。该文将标题生成应用于课堂教学领域， 制作了课堂知识点文本-标题数据集； 提出了一种改进的TextRank算法——考虑关键字和句子位置的文本排序（textranking considering keywords and sentence positions， TKSP）算法， 该算法综合考虑了关键词和句子位置等因素对句子权重的影响， 能够更准确地提取文本重点信息。使用以召回率为导向的摘要评价（recall-oriented understudy for gisting evaluation， ROUGE）方法， TKSP算法在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L指标上的得分率分别为51.20 %、33.42 %和50.48 %， 将TKSP抽取式算法与统一语言模型（unified language model， UniLM）结合， 并融合文本主题信息， 提出统一语言模型结合考虑关键字和句子位置的文本排序算法的模型（unified language modeling combined textranking considering keywords and sentence positions， UniLM-TK）， UniLM-TK在各指标上的得分率分别为73.29 %、58.12 %和72.87 %， 与UniLM模型相比， UniLM-TK在各指标上分别提高了0.74 %、2.26 %和0.87 %， 证明UniLM-TK模型生成的标题更准确、更有效。

文本风格迁移旨在保留文本内容的前提下， 通过编辑或生成的方法使得目标文本带有某些特殊属性， 如礼貌、情感、性别等。现有的情感风格迁移研究主要集中在英文数据集上， 在中文数据集上的研究相对较少。该文构建了一个基于对话的中文情感文本数据集， 该数据集的部分原始数据源自电视连续剧《家有儿女》中的对白， 并对其进行人工标注和循环模型标注。目前该数据集的负面情感文本和正面情感文本句子共30 836个。根据该数据集中大多数情感词是显性的特点， 在编辑类的模型上开展了基于对话的中文正面情感风格迁移的研究。实验结果表明：在该数据集上， 编辑类的模型可以较好地识别文本的情感属性， 并实现文本正面情感风格迁移。

情感分布学习（emotion distribution learning， EDL）采用情感分布记录给定样本在各个情绪上的表达程度， 在处理具有模糊性的多标签情绪分析任务时具有明显优势。情感分布标签增强技术将已标注的情绪单标签增强为情感分布， 可以解决EDL缺乏已标注情感分布的实验数据集的问题。然而， 已有的情感分布标签增强方法采用离散空间情绪模型表示情绪， 存在情绪间的相关信息丢失和情绪表达不连续等问题。针对上述问题， 该文引入基于连续维度的效价-唤醒-支配（valence-arousal-dominance， VAD）心理学情绪模型， 提出融合VAD情绪知识的文本情感分布标签增强方法（VAD emotion knowledge-based text emotion distribution label enhancement， VADLE）。VADLE方法基于先验的VAD情绪模型中的情绪距离， 先为英文句子的真实情绪标签和句中情感词的情绪标签分别生成先验情感分布， 再通过分布叠加将2种先验情感分布统一。通过英文单标签文本情感数据集的对比实验表明：VADLE方法在情绪预测任务方面的性能优于已有的情感分布标签增强方法。

北京某住宅小区设有412个钻孔埋管换热器， 自2014年冬季开始采用地源热泵系统为小区内的高层住宅和联排别墅供暖制冷。至2020年11月， 埋管区域的地温已从最初的14.78℃降至13.00℃， 而且系统在冬季的稳定运行也存在一定风险。该文整理此系统2014-2020年的运行数据， 对地源端供回水温度、冷热负荷及系统运行效率进行分析。在利用单孔3-D有限元模型获得土层综合热物性参数后， 基于所建立的群孔2-D有限元模型， 结合系统冷热负荷特征及地源端换热能力， 综合考虑地温变化、运行中的停机状况、地源端供水温度及系统取/排热量等几个方面， 对系统的长期稳定性进行评估和预测。结合小区复合供暖系统的特点， 对3种运行策略（冬季停机1个季度、增大夏季用量和冬季采用燃气锅炉调峰）进行比较， 结果表明采用燃气锅炉调峰是目前最合适的应对地温降低和冬季运行不稳定的措施。

能源管廊是基于土壤源热泵系统地埋管换热器和地下综合管廊提出的一种新型能源地下结构。该文依托焦作市龙源路地下综合管廊工程， 在管廊底板中铺设换热管形成能源管廊底板， 实测进/出口水温及管廊底板温度、应变等变化规律， 探讨不同运行模式条件下能源管廊底板换热性能与热力响应特性。现场试验结果表明， 换热过程中管廊底板不同位置的温度基本一致， 但是温度应力存在差异； 横向温度应力大于纵向温度应力， 且横向温度应力由北至南逐渐变小； 纵向温度应力中部位置大， 两侧小； 夏季散热工况受到最大热致压应力为1.35 MPa， 冬季取热工况受到最大热致拉应力为0.89 MPa， 均未超过管廊底板混凝土的强度值， 换热过程不会影响管廊底板的结构安全； 能源管廊底板的单位管长换热功率随进水温度的升高而增大； 600 L/h流量条件下换热功率最高， 间歇运行相比连续运行可以提升换热功率； 不同的初始温度将导致换热功率出现巨大差异， 冬季取热工况换热功率低于夏季排热工况换热功率。

桩基是多年冻土区最为常见的基础形式之一， 降低桩基工程热扰动和提高桩基长期稳定性是冻土工程研究的重点。该文将太阳能制冷技术引入多年冻土区桩基工程， 并开展主动冷却桩基现场试验与数值模拟研究。试验结果表明：温控桩壁的制冷温度可降至负温以下， 运行3、10和30 d的制冷半径分别达到0.65、1.24和1.5 m以上； 通过理论分析与数值反演估算温控桩的有效制冷功率约180 W， 制冷因数为0.9。模拟结果表明：制冷时长越大， 桩壁温度振幅越大， 稳定温度越低； 制冷时长6、9和12 h/d所对应的桩壁温度分别可降至-2.39、-3.48和-4.45℃； 10 a后的影响半径分别超出6.68、8.34和9.46 m； 温控桩服役10 a后停止运行， 桩周冻土仍可以在2~4 a内处于低温稳定状态。

通过掺入石墨可以提高相变材料的导热性能， 为探究预应力高强度混凝土（pre-stressed high-strength concrete， PHC）能源桩桩芯回填材料中石墨体积分数对桩换热性能的影响， 开展了PHC能源桩模型试验， 并建立基于试验验证的数值模型。分析了不同石墨体积分数对PHC能源桩的进出口温差、桩身温度和回填材料相变状态的影响， 结果表明：PHC能源桩的进出口温差随石墨体积分数的增加而增大； PHC能源桩换热时间一致时， 桩身温度随着石墨体积分数的增加而上升， 而桩体沿轴向的温度增量变化并不显著， 分布较为均匀； 回填材料的相变速度随石墨体积分数的增加而加快。

热回油是提高飞行器燃油热管理系统性能的重要途径。为研究多温度限制点条件下燃油热管理系统的热回油特性， 该文基于Python语言自主开发了燃油热管理系统稳态仿真模型， 并进行了实验验证。首先分析了热回油流量对各温度限制点温度的影响规律， 结果表明热回油流量的增加并不一定使得全部温度限制点的温度均下降， 甚至导致了供油箱出口温度和热回油阀出口温度的升高， 这说明过大或过小的热回油流量均可能引发燃油热管理系统的失效， 热回油流量存在满足温度限制要求的变化区间。对于飞机热载荷加热器出口温度和燃油喷嘴出口温度， 存在热回油临界流量， 当热回油流量达到临界值时， 进一步增加热回油会提升系统超温的风险。随后探究了热回油作用下系统的飞机热载荷极限， 发现飞机热载荷极限对应于热回油流量限制区间的大小突变为0的临界状态， 且此时限制区间的下界是系统的热回油临界流量。进一步研究发现， 当飞机热载荷加热器出口温度和燃油喷嘴出口温度在极限状态下同时达到各自的限制值时， 系统达到正常工作时的总热载荷极限。为了充分利用系统的总热载荷极限， 该文提出了可以实现系统热载荷之间相互传递的中间回路并给出了潜在方案， 为飞发一体化热管理提供了一种优化途径。

雅鲁藏布江下游蕴藏着丰富的水电资源， 具有高水头、大容量等特点， 冲击式水轮机是优选机型。转轮是冲击式水轮机的核心过流部件和做功部件， 水斗形状对转轮性能至关重要。该文将水斗三维几何形状的构造线划分为轮廓线、过流剖面线和引导线3类， 给定若干特征参数， 提出了一种可控参数的冲击式水轮机水斗三维设计方法。选择水斗深度、宽度增量、出水边角度、分水刃角度和缺口圆直径等参数对冲击式水轮机水斗开展正交优化。由极差分析可知， 宽度增量对转轮效率的影响最大， 对出水边角度、缺口圆直径和水斗深度的影响较小， 对分水刃角度的影响最小。优化后， 冲击式水轮机的水力效率增加了6.71 %。相比于原型水斗， 优化水斗的总扭矩更大， 在扭矩减少至0的过程中平缓过渡， 有利于提高机组的水力效率和运行稳定性。

管侧冷却水在流向和横向（垂直于流向）上的分布对管壳式蒸汽冷凝器内部各物理量的分布和冷凝器的设计优化都会产生影响， 因此有必要对其进行研究。该文提出了一种考虑冷却水横向分布的准三维CFD模拟算法， 并基于自主开发的二维CFD冷凝过程数值计算代码ConDesign-2D对已有算例进行了模拟。结果表明， 冷却水沿流向的温升不容忽略， 它直接降低了换热温差， 进而影响到了冷凝速率等物理量的分布， 冷却水的横向分布也使得冷凝速率分布更加均匀。相比二维模拟， 该算法能解析出流场在冷却水流向上的第三维分布信息， 又避免了全三维模拟带来的高昂计算成本， 可以应用于实际冷凝器的模拟计算。

压气机作为燃气轮机的核心部件， 对燃气轮机及其热力循环的性能影响显著， 准确预测压气机性能至关重要。该文基于通用级特性曲线， 采用改进的逐级叠加法构建了一个变几何多级轴流式压气机性能预测模型。该模型针对现代重型燃气轮机压气机的变几何特点， 提出了考虑入口导叶 （IGV） 和可变静叶 （VSV） 的压气机级特性计算方法。通过在引气级所对应的连续性方程中扣除引气量的方式， 该模型还预测了级间引气对压气机性能的影响。与实验结果的对比验证表明：该模型不仅可准确地预测压气机整机性能及变几何结构、级间引气对压气机性能的影响， 结果的相对误差最低可达0.450%， 而且可得到压气机各级的几何参数和热力学参数， 为后续开发压气机部件稳态和动态模型提供了基础。

在钙钛矿前驱体溶液中加入添加剂， 是改善钙钛矿薄膜质量、提高钙钛矿太阳能电池性能的重要手段。该研究采用氯化铷（RbCl）作为添加剂， 通过扫描电子显微图像、X射线衍射图谱、光致发光光谱等表征手段， 研究了不同比例添加RbCl对钙钛矿薄膜形貌与结构的影响， 并通过外量子效率测试等方法， 比较了不同比例RbCl添加后的钙钛矿太阳能电池器件性能。结果表明：RbCl的添加有利于引导钙钛矿晶粒生长， 增大晶粒尺度， 形成致密薄膜， 从而抑制界面处载流子复合。适量添加RbCl后， 钙钛矿太阳能电池的光电转化效率从18.88 %提升到20.06 %， 开路电压、短路电流密度和填充因子等参数均显著提高， 钙钛矿太阳能电池性能得到明显改善。

为了有效揭示风冷对飞机机载三元动力锂电池性能的影响， 该文搭建了一种风速可调节的三元锂电池风冷测试平台， 从热性能、电性能、材料性能3方面分析风冷对三元锂电池性能的影响。结果表明， 风冷可有效降低池体温度， 对电性能、材料性能均有较好的保护作用。施加风冷后， 池体表面温度随风速增加而逐渐下降， 池体最高温度可控制在45℃内； 从而有效缓解正极的形貌结构破坏， 同时抑制正极的活性物质损失和活性锂损失； 进一步使电阻增加得到有效抑制， 在同样循环次数下容量衰减率显著低于无风冷情况， 电池的循环寿命延长近一倍。研究结果对机载三元动力锂电池风冷系统建立具有指导意义。

突发事件协同研判中多个主体决策立足的收益路径不同， 易导致突发事件研判失效、风险事件损失扩大， 是目前亟待解决的关键性问题。该文以前景理论-心理账户（PT-MA）为基础， 应用演化博弈模型研究了突发事件协同研判的参与主体（公众、一线人员、应急指挥部）之间复杂行为的互动机制， 分析了各博弈主体策略选择的稳定性， 并对关键参数变化下的行为演化路径进行仿真分析。模型分析结果表明：三方主体的协同研判策略选择存在3个平衡点； 当应急指挥部的感知收益提高且处罚力度加大时， 系统将达到最优。仿真分析结果表明：通过调整初始概率、收获感知参照点和惩罚力度3个参数， 主体策略趋于正向， 且收敛速度随着参数的增加而显著提升。因此可以通过加大奖励措施， 提升决策初始概率值； 通过表彰先进个人和组织公益宣讲等， 降低收益感知参考点； 通过完善相关惩罚条例并增加监督举报措施， 提高消极策略的惩罚力度。以此促进协同研判主体的策略选择向积极方向演化。

跨越林区的高压输电线路建设存在诱发森林火灾的风险， 因此必须重视高压输电线路的巡检工作。目前， 以防范林区火灾风险为目的开展的无人机巡检路径规划的相关研究较少， 且已有研究未针对电网系统的运维安全， 也未考虑各火灾风险因素间的相互影响。因此， 该文提出一种基于网络分析法（analytic network process， ANP）和遗传算法（genetic algorithm， GA）的森林电网无人机巡检路径规划方法。首先结合历史数据和实地调研， 识别出影响森林火灾风险的典型因素， 并对所在线路及周边林区开展火灾风险评估， 划分出高火险区域； 再将这些高火险区域设置为巡检节点， 基于GA规划出最短的无人机巡检路径。此外， 提出一种基于最大偏转角约束的路径优化方法， 对路径中不满足最大偏转角约束的节点进行了优化。该文以中国安徽省某重要输电通道线路3542#-3547#为应用对象， 评估得出了线路周边存在10处高火险区域， 规划出长度为5 391.72 m的无人机巡检路径， 再利用最大偏转角约束的方法进行路径优化， 优化后的路径总长为5 401.36 m， 仅比原路径增长了0.179 %。该文提出的无人机巡检路径规划方法以火灾风险评估为基础， 兼顾了各林火风险因素间的相互影响， 可以为后续林区高压输电线路的无人机巡检路径规划相关研究提供参考。

火源热释放速率的准确测量对深入理解火灾演变过程至关重要， 然而目前被广泛使用的氧耗法所需设备造价昂贵， 成本较高。该文提出了一种基于机器学习的综合性框架， 用于输入温度数据预测火源热释放速率。基于火灾动力学模拟（FDS）软件模拟ISO 9705房间内不同参数的火灾场景， 获取不同位置的温度数据， 并建立火灾数据库。分别基于最小绝对收缩和选择（Lasso）、随机森林（RF）两种模型的递归特征消除（RFE）算法进行特征筛选， 得到两个不同的低维特征子集， 并设置对照组。基于不同的特征子集， 分析比较了线性回归（LR）、K 最近邻（KNN）和轻量级梯度提升机（LightGBM） 3种典型模型对热释放速率的预测性能。结果表明：基于随机森林模型的递归特征消除算法筛选所得的特征子集训练的LightGBM模型预测效果最佳， 预测结果的根均方误差（RMSE）和均绝对误差（MAE）分别为23.89 kW和15.49 kW， 决定系数为0.9916。该基于机器学习的综合性框架预测效果优异且实施成本较低， 为预测火源热释放速率提供了有效途径。