Labeler
stringclasses 17
values | question
stringlengths 34
491
| answer
stringlengths 1
173
| explanation
stringlengths 33
1.37k
| domain
stringclasses 12
values |
|---|---|---|---|---|
ab171857-8f6e-472a-ad5d-e6b05f121bb7 | 在颅内神经信号建模领域，一项研究提出了一种基础模型，旨在通过预训练学习强大的信号表示，以应对传统方法对标注数据依赖高且难以捕捉长期时间依赖性、空间相关性及融合时频域信息的问题。该模型通过结合时域和频域信息，并特别关注通道间的空间关联性，显著区别于以往仅侧重单一维度或局部特征的方法。这项工作宏观上致力于提供一个通用、可即时使用的模型，以提升医疗场景中神经信号分析的效率和泛化能力。该模型在各种下游任务中表现出领先性能，这表明它在医学应用中具有巨大潜力。请问各个模型的表现中，文章图中所使用的Phase Forecasting的最大参考值是多少 | 0.61 | bing搜intracranial recordings foundation model pre-training ，见文章Brant图3 | 生物学 |
892eac5c-b4b0-420b-93e6-cc077f932cf6 | 一项研究提出了一种高效的神经网络,该架构中使用了一种新的卷积算子:它选择一部分通道的特性进行常规卷积,剩余部分通道的特性保持不变,这样以来降低了计算复杂度,减少了冗余计算.请问该网络叫什么 | FasterNet | 1、在 Google Scholar 或 arXiv 中搜索论文标题 “Run, Don’t Walk: Chasing Higher FLOPS for Faster Neural Networks”，定位到该论文（arXiv:2303.03667 ），下载并打开论文 PDF 文档。
2、在论文 PDF 中进行全文检索，在 Abstract中，可以明确看到“We hence propose a novel partial convolution (PConv) that extracts spatial features more efficiently, by cutting down redundant computation and memory access simultaneously. Building upon our PConv, we further pro-pose FasterNet, a new family of neural networks, which attains substantially higher running speed than others on a wide range of devices, without compromising on accuracy for various vision tasks. ”指出该网络叫“FasterNet” | 计算机科学 |
26be802e-4b00-42b9-baad-211b077c4a9f | 自从ChatGPT问世以来，中国也涌现了一大批做大模型的厂商。其中，字节跳动就是其中的代表。字节跳动在5月13号曾经发布过一个模型Seed1.5-VL，在正文的其中一个例子中，他们以“Spot the Differences”为例分析了大模型在“视觉“上的表现。在这个例子中共有几处不同？ | 2 | 参考技术报告中的图5。技术报告：https://arxiv.org/pdf/2505.07062 | 计算机科学 |
f3fdbfc9-95df-4b8e-9acd-4bdc1b55624d | 从1970年开始，在福建、江西、安徽、湖南、广西、云南、甘肃、山西、贵阳建设9个万吨规模（经核算实际生产能力为 7200吨）的维尼纶厂，以及在河北石家庄建设年产5000吨的维尼纶厂。其中最晚竣工验收的是哪个？ | 山西维尼纶厂 |
该厂从“文革”时期开始建设，由于受到极“左”路线的影啊，实行了“边勘察、迎设计、边施工、边修改”的错误作法，给设计、施工造成很多困难和很大浪费。后经多次修改，才使设计趋于合理。山西维尼纶厂1977年8月破土动工，1984年5月正式验收，7月1日交付使用。——刘颖隆主编. 中国维纶工业[M]. 科学技术文献出版社重庆分社, 1989.08.第141-142页。http://www.jingjilei.cn/n/dsrqw/book/base/10947776/32eca4e1094145a8bc141e43efaefbb8/29865a53fbf4613d42f5ab1336fbf36d.shtml?dm=-845579977&dxid=000001116196&tp=dsrquanwen&uf=1&userid=601&bt=qw&pagetype=6&sKey=%E5%B1%B1%E8%A5%BF%E7%BB%B4%E5%B0%BC%E7%BA%B6%E5%8E%821977%E5%B9%B48%E6%9C%88%E7%A0%B4%E5%9C%9F%E5%8A%A8%E5%B7%A5&sch=%E5%90%84%E5%8E%82%E6%83%85%E5%86%B5%E7%AE%80%E4%BB%8B&searchtype=qw&sourceurl=43d26d1f384904422c3b78c07dc074f3ee866465eb801e9ae02205beb091265309be6624587199f26b0b22de804c317a999fec4ef642780dba391b1bb10c62fa5d80ccc0c75f5c44e18e98f8aed9a8447a1b1fb2ed811aaa17a0e989ed7c08e2e9846d350fba9328f04938bd44fabf5e4ae0d419b8db05df3e91949a726a07b2&template=dsrquanwen&zjid=000001116196_50 | 科学技术史 |
a9e41a0f-713e-42b9-8c4b-4f96ed90805a | 魏琳等在2023年发表的文章中就应用三维Copula函数，开展主要产流区滦河干流、潵河支流、青龙河支流年来水量的联合概率分布及条件概率分布对滦河流域干支流丰枯遭遇的分析进行研究，在从 Copula函数对变量相关关系的要求来看，Gumbel Copula、Clayton Copula 及 Frank Copula函数适用于该研究，因此对、 函数开展拟合优度检验，其中Frank Copula函数的RMSE值是多少？ | 0.0231 | 查阅[1]魏琳,杨学军,王旭东.基于三维Copula函数的滦河流域干支流丰枯遭遇研究[J].海河水利,2023,(01):87-91+99. | 经济学 |
db458b7c-9c52-458f-b22d-3aa87a29b9da | 《庄子·人间世》篇有“迷阳迷阳，无伤吾行”一句，按照苏轼的解释，“迷阳”具体指的是什么东西？ | 大巢菜 |
谷歌检索“苏轼 人间世 迷阳”，无相关结果；检索苏轼，知苏轼字东坡，因古人在著作中有时称字不称名，故还需检索字；谷歌检索“东坡 人间世 迷阳”，可得有关网页结果https://www.xuges.com/mj/w/wfz/zzj/09.htm，得原文【迷阳迷阳，（注）野草也。朱子以为薇，东坡以为大巢菜。】可知王夫之《庄子解》引苏轼说法，按苏轼解释应为大巢菜。 | 文学 |
f3fdbfc9-95df-4b8e-9acd-4bdc1b55624d | 化纤行业在旧中国可以说是空白点，全国仅有2个小厂。这两个厂分别是什么？ | 上海安乐人造丝试验厂；东洋人造丝株式会社安东工场 |
•化纤行业在旧中国可以说是空白点，全国仅有2个小厂，一是我国民族资本家创建的上海安乐人造丝试验厂，生产能力日产1吨人造丝，由于设备残缺不全，长期没有投产；再一个是日本侵华期间在丹东（原称安东）建的东洋人造丝株式会社安东工场，生产能力日产4吨粘胶短纤维，东北解放前夕遭日军破坏，无法继续生产。
——《新中国纺织工业辉煌的50年》，《纺织行业联系册》编辑部编：《纺织行业名录大全 联系册 上》，北京：中国纺织出版社, 2000年8月，第3页。独秀链接：http://www.jingjilei.cn/n/dsrqw/book/base/10988879/a16300a423c74851bbc72b4666165a86/70b6f90147556616f763fd8e320d2745.shtml?dm=-845579977&dxid=000004019775&tp=dsrquanwen&uf=1&userid=601&bt=qw&pagetype=6&sKey=%E5%8C%96%E7%BA%A4%E8%A1%8C%E4%B8%9A%E5%9C%A8%E6%97%A7%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E8%AF%B4%E6%98%AF%E7%A9%BA%E7%99%BD%E7%82%B9%EF%BC%8C%E5%85%A8%E5%9B%BD%E4%BB%85%E6%9C%892%E4%B8%AA%E5%B0%8F%E5%8E%82&sch=%E6%96%B0%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E7%BA%BA%E7%BB%87%E5%B7%A5%E4%B8%9A%E8%BE%89%E7%85%8C%E7%9A%8450%E5%B9%B4&searchtype=qw&sourceurl=43d26d1f384904422c3b78c07dc074f3ee866465eb801e9ae02205beb091265309be6624587199f26b0b22de804c317a999fec4ef642780dba391b1bb10c62faa1919c6ec284ab043e56ee5bca919adede02c3962a6ba20bf025136aabda2d30a3905ba65591c19014e6014cd30820c560e88e743b065c4a07478080f35774b8&template=dsrquanwen&zjid=000004019775_2 | 科学技术史 |
86cb906b-b377-4c3e-b170-5ef772139d42 | 农村留守儿童问题受到社会的高度关注。来自中国人民大学和河北大学的学者于2013年共同发表了一篇文章，利用2010年第六次全国人口普查数据估算了全国农村留守儿童的规模、结构、地域分布等基本情况，请帮我找到这篇文献。 | 我国农村留守儿童生存和发展基本状况——基于第六次人口普查数据的分析 | 知网高级检索年份设定为“2013”，作者单位“中国人民大学”，篇关摘“第六次全国人口普查数据”，可检索到该文献 | 社会学 |
db458b7c-9c52-458f-b22d-3aa87a29b9da |
在《春秋家说》中，王夫之论述了史书记载和时代之间的关系，提出“史因世为升降，而其所系也亦大矣哉”，因而需要“有尊史者存，而史乃立”。基于这一论点，王夫之在此处批判了几个朝代，如批判西汉为“杂而迁谲”，东汉为“褊而固俗”，而此处被船山批判为“乱而烨绞”的是哪一朝代？ | 刘宋 |
必应检索“春秋家说原文”，可得春秋家说免费电子资源：https://www.xuges.com/mj/w/wfz/cqjs/index.htm，再在其中每一节依次检索关键字段“乱而烨绞”，可在《文公十九论十四》https://www.xuges.com/mj/w/wfz/cqjs/081.htm得相关原文：“史因世为升降，而其所系也亦大矣哉！西汉杂而迁谲，东汉褊而固俗，刘宋乱而烨绞，赵宋疲而修弱。”故答案为刘宋。 | 文学 |
9ca7f166-ce91-46e5-8af6-98f39f68c674 | 请搜索符合下列标准的适配体aptamer生成模型的全名。首先，它并不在任何正式发表的同行评审期刊或预印本上。其次，其简写包括四个字母。其实现的基本原理包括数据收集、特征提取、亲和力模型训练，在最终生成时使用蒙特卡洛搜索优化。经过实验验证，设计的aptamer与凝血酶存在一定的亲和力。最后，此方法于2024年一个中国团队开发。请给出全名。 | Make Aptamer Generally Applied | https://2024.igem.wiki/peking/software | 生物学 |
db458b7c-9c52-458f-b22d-3aa87a29b9da |
在儒家的五经体系中，《周易》这一经典的一大特征在于其会涉及到很多数字，故而如何解释《周易》涉及到的数字甚至给出一套运算方式，是易学的一个核心问题。在《周易外传》中，王夫之对京房、邵雍、刘牧等很多以往易学家的象数体系均提出了批评，并构建了一套自身独特的象数运算体系。例如，他把大衍之数五十和揲蓍成卦的过程结合起来，计算出了以下两个数字：“老阳之余”为七十八，“少阳之余”百二十六。除此之外，在同一章文本中，王夫之还计算了“乾坤之余”这一数字，那么王夫之计算的“乾坤之余”是多少呢？ | 228 | 首先google检索《周易外传》，得到原始文本资源：https://www.diancang.xyz/xuanxuewushu/15860/，再在其中依次检索关键词“少阳之余”或“之余”，可在第五卷文本https://www.diancang.xyz/xuanxuewushu/15860/312594.html中找到原始文本“四十有九，六积而二百九十有四，六十四积而万八千八百十六，老阳之余七十八，少阳之余百二十六，少阴之余百有二，老阴之余百五十，《乾》《坤》之余二百二十八，二篇之余七千三百八十。”可知乾坤之余为二百二十八/228。 | 文学 |
2060151d-4657-40e6-b8f6-6228eda6e245 | 在社会和健康相关研究中，婚姻匹配已被发现和婚姻质量、生活满意度等密切相关，但没有研究系统地分析各个匹配变量与心理健康的关系。截止到2025年5月20号，有一项研究弥补了这一研究空白。该研究采用的统计模型的提出者是谁？ | Yang Yang和 Kenneth C. Land | 谷歌搜索https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0165032724002295
这篇论文是Marriage matching patterns associated with depressive symptoms among Chinese adults: A nationally representative age-period-cohort modeling study，“2.3. Statistical analysis”部分指出hierarchical APC-Cross-Classified random effects model (HAPC-CCREM)是Yang and Land提出的 | 公共卫生 |
a9e41a0f-713e-42b9-8c4b-4f96ed90805a | 中国利率汇率市场化与中国股市之间存在密切联系。周东海，陈滨霞，蒋远营曾通过建立时变参数向量自回归模型研究中国股市、利率、汇率与原油价格之间的动态传导机制。论文中作者进行立体时变参数脉冲响应分析时，计算出汇率冲击对利率的影响强度是多少？ | 0.02 | 周东海，陈滨霞，蒋远营《“两率”市场化改革、国际原油与中国股市关系研究》P9,（五）脉冲响应分析章节末尾。https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=qQX4xeHgc6ucTHw4RX0P3h9-9gHXYFZMfSXX-oxlKWfDMQuA7Fiwckig12vyL5w_Y1DRIrToHx3N2O6HOqhPUZjNloP-j98E9hvPX46MjnCNHBsojORKN-71XZfhvxCEj1YH7QfTDWlhLcJ78Zbm5zz01vt7kz3njPc1FMyRzplIwKMxL16lIw==&uniplatform=NZKPT&language=CHS | 经济学 |
db458b7c-9c52-458f-b22d-3aa87a29b9da | 朱震是宋代象数易学的关键人物。在2018年之前的某一期《周易研究》上，有一篇以朱震为中心研究宋代易学中的数字五的论文，这篇论文指出，在《易传》“五位相得而各有合”的解释上，朱震基于对“得”与“合”的区分，提出了一种不同于此前易学传统“一六合水，二七合火”的解释。根据这篇论文，在朱震看来，土克水对应的是哪两个数字相合呢？ | 5和6 |
百度检索关键词“宋代易学中的数字五”，可在https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid=b5a6f1e521eedf629214be125bc94bf2&site=xueshu_se得知符合条件的论文名为《宋代易学中的数字五——以朱震为中心》，再百度检索论文名“宋代易学中的数字五——以朱震为中心”，可得可直接阅读的论文资源： https://www.docin.com/p-1642312947.html，查阅论文可得关键文段“第五，属性相克的两数字相合，即一与二合，水克火；三与五合，木克土；五与六合，土克水”，故知对应土克水的数字是五与六。 | 文学 |
9ca7f166-ce91-46e5-8af6-98f39f68c674 | 对于基因突变在肿瘤中的共现与排斥现象已经有很多的研究，对于共现与排斥现象的检测的生物信息学方法也被大量开发。有这样一种方法，其假设肿瘤突变为泊松二项式分布，且考虑了肿瘤的异质性，且可进行多基因的相互排斥检测。此方法的文章发表于2016年。请问在此方法的R包中，如果我想要进行共现而非相互排斥的pairwise检测，应该修改哪一个参数？ | alternative | https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-016-1114-x，找到Acknowledgements中的Availability of data and materials，进入GitHub：https://github.com/NKI-CCB/DISCOVER，然后找到脚本https://github.com/NKI-CCB/DISCOVER/blob/master/R/R/analysis.R，即可知 | 生物学 |
9ca7f166-ce91-46e5-8af6-98f39f68c674 | 由VantAI公司所开发的NEO-1模型进一步统一了全原子结构预测与设计。我们聚焦于分子胶相关的内容。在其技术报告中，其使用了32个分子胶三元复合体的序列进行了结构预测，请问在没有蛋白-蛋白相互作用PPI限制时，其对于分子胶相互作用恢复率（即DockQ > 0.23的比例）达到了多少？ | 50% | https://www.vant.ai/neo-1 的fig 14 | 生物学 |
fbaae6b0-e673-4435-97b9-3ddfa6437932 | 在针对移动设备上大规模语言模型（LLM）推理的研究中，有学者针对近DRAM PIM（Processing-in-Memory）与SoC处理器之间的数据共享问题提出了一种方案。他们注意到，为了在同一套权重矩阵上既执行PIM友好的向量乘（GEMV）又执行SoC友好的矩阵乘（GEMM），需要在每个huge page层面动态选择不同的DRAM地址映射，从而实现无需在PIM和SoC之间重布局（re-layout）的权重访问。该方案通过在操作系统页表中添加标识位（MapID），并在内存控制器端支持可切换的PA-to-DA映射，实现了对PIM和SoC访问的透明支持。请问，这种灵活DRAM地址映射机制对应哪篇论文？请给出论文标题 | FACIL: Flexible DRAM Address Mapping for SoC-PIM Cooperative On-device LLM Inference | 在Google Scholar或IEEE Xplore中搜索关键词“flexible DRAM address mapping SoC PIM on-device LLM inference”或者“PIM huge page MapID HPCA 2025”，定位到2025 IEEE HPCA会议的论文标题及全文摘要，从而确认该论文的名称 | 计算机科学 |
db458b7c-9c52-458f-b22d-3aa87a29b9da | 《木瓜》是《诗经》中流传甚广，影响很大的一首诗。这首诗的字面意义看似美好，但关于其主旨究竟为何却在《诗》学史上有极大的争议。关于这首诗的主题，主流的说法有以下三种：“臣子思报忠于君主”“爱人定情坚于金玉”“友人馈赠礼轻情重”，都认为这首诗表达了一种美好的情感，但王夫之却在其诗学著作中严厉批评了这首诗所描述的做法，并尝试用一个春秋战国时期的历史人物事迹来论证他这一说法的合理性，这一人物在他的著作中被评价为“阴慝”。这一历史人物是谁？ | 卫毁 |
《木瓜》是《诗经》中的诗歌，Google检索王夫之的《诗经》学著作，可以知道王夫之的《诗经》学著作包括《诗经稗疏（附考异、叶韵辨）》和《诗广传》（https://www.mssswhyjy.com/sansu/xslw/detail;jsessionid=423DB12D99D7FA6F0B654C0A3DE9D9B0?uid=1000000000000004643）。再google检索诗广传原文，可以得到诗广传电子资源：https://www.diancang.xyz/rulizhexue/15944/，进入后依次在每一卷中检索“阴慝”，可得原文“授之以好而不称其求，憎恶仍之而无嫌，聊以闲塞夫人之口，则琼琚之用，持天下而反操其左契，险矣。非卫毁之阴慝，孰能为此哉？”然后可知答案为卫毁。 | 文学 |
71b3033c-aea6-4694-b072-ff7c9fe1736f | VisionEmbedder 在处理 1-bit 值时所需的空间最少，仅为 1.58 bits。虽然 Ludo 的空间效率为 3.76 + 1.05L bits，在 L 大于 6 bits 的情况下可能更具优势，但 VisionEmbedder 在较大的 L 值下仍然具有重要价值，原因是可以通过替换 Ludo 哪个具体组件来优化空间效率？请用论文中的专业术语回答 | Othello | 1.google搜索" VisionEmbedder"可以找到原文VisionEmbedder: Bit-Level-Compact Key-Value Storage with Constant Lookup, Rapid Updates, and Rare Failure
2.全文检索Ludo即可找到有关内容，明确说明了替代Othello | 计算机科学 |
71b3033c-aea6-4694-b072-ff7c9fe1736f | MurmurHash3 和 CityHash 的速度在实验中大约比 mixed tabulation 慢多少？给出一个百分比的范围 | 30-70% | google搜索mixed tabulation，找到论文arXiv:1711.08797，检索MurmurHash可以找到相关内容，为30-70% | 计算机科学 |
a0360ce4-14b5-4f4e-9ca3-800771d28a2d | 混合指数分布是寿命数据分析中一个非常重要的统计模型，但是利用矩估计、最大似然估计等传统方法估计模型参数往往比较困难，在2006年的一篇文献中，研究者应用 EM 算法研究了混合指数分布的参数估计问题，并对这种方法进行了模拟验证。最后，作者总结时提到，他们所采用的方法有一定的不足之处，其中一个关键假设并不完全合理，这个关键假设是什么？ | 假定样本所占比例 $p$ 不变 | 参考《应用概率统计》https://aps.ecnu.edu.cn/cn/article/pdf/preview/8397.pdf，其中第六章“讨论”中提到关键假设 假定样本所占比例 $p$ 不变并非完全合理。 | 数学 |
1f9fd0c9-510e-45a7-a5e4-d09015e0eb2a | 姚璐、秦亚杰关于国际关系中的身份政治的研究中指出，根据某个理论，分类会导致类别内的相似性与类别间差异性的增强，一层分类的凸显会降低或抑制各个层面的感知相似性与差异性,这也是为什么冷战时期各个国家基于意识形态差别迅速加入了两大阵营,而忽视了彼此间其他相似性。这个理论叫什么？ | 自我分类理论(SCT) | google检索关键词“姚璐、秦亚杰”“国际关系中的身份政治的研究”可找到论文《国际关系中的身份政治: 内涵、运行逻辑与互动困境》，在论文第104页可找到相关表述“根据自我分类理论(SCT),分类会导致类别内的相 似性与类别间差异性的增强,一层分类的凸显会降低或抑制各个层面的感知 相似性与差异性,这也是为什么冷战时期各个国家基于意识形态差别迅速加 入了两大阵营,而忽视了彼此间其他相似性。 ” | 政治学 |
fbaae6b0-e673-4435-97b9-3ddfa6437932 | 在大规模深度学习训练中，All Reduce 集体通信性能往往受限于物理网络拓扑与逻辑通信结构的匹配度。假设一个由 N×N 节点组成的二维网格系统，节点间仅通过双向相邻链路相连，且无环绕连接。请考虑一种算法，它通过“潮汐”式地从网格边缘节点向中心推动数据流，同时引入稀疏化通信、软件流水线重叠和梯度聚合方式，以在保持与环形 All Reduce 相同步数的前提下最大化带宽利用率并最小化通信步骤。该算法及其详细实现发表于何文献？ | TidalMesh: Topology-Driven All Reduce Collective Communication for Mesh Topology | 1. 在 Google Scholar 中检索关键词 “mesh topology AllReduce sparse pipeline tidal” 等，定位到针对二维网格物理拓扑提出“潮汐”式数据推动算法的论文。
2. 根据作者所属机构（KAIST）及论文题目线索，进入 IEEE Xplore、ACM Digital Library 等权威数据库，找到论文 “TidalMesh: Topology-Driven AllReduce Collective Communication for Mesh Topology” 并确认发布时间为 2025 年。
3. 阅读论文摘要和方法部分，验证其利用边缘节点推动流、Sparse TidalMesh 和软件流水线重叠等关键技术特征。 | 计算机科学 |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.