学术背景 近年来，中文词向量（Chinese Word Embedding）在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域引起了广泛关注。与英语不同，中文的字符结构复杂且多样，这为语义表示带来了独特的挑战。传统的词向量模型（如Word2Vec）在处理中文时，往往无法充分捕捉汉字内部的细微语义信息，尤其是忽略了不同层次的子词信息对语义的贡献差异。例如，汉字由笔画、部首、拼音等多个子成分构成，这些子成分在不同语境下对语义的理解起着重要作用。然而，现有的模型在处理这些信息时，往往采用统一的方式，未能有效区分各子成分的权重。 为了解决这一问题，本文提出了一种基于权重的中文词向量模型，该模型将中文词的内部结构分为六个层次的子词信息：词、字、部件、拼音、笔画和结构...

关于“域一般性唤醒”的神经科学研究报告 学术背景 唤醒（Arousal）是神经科学中的一个核心概念，指的是大脑和身体状态的波动，通常与动机行为相关联。尽管“唤醒”一词被广泛应用，但其定义却一直含糊不清，不同教科书对此有不同的解释。一种观点认为，唤醒是多种生物过程的抽象反映；另一种观点则认为，唤醒具有共同的神经基础。这种概念上的分歧使得唤醒的分类和定义成为一个亟待解决的问题。此外，科学文献中关于唤醒的研究非常丰富（约50,000篇文章），但从未有系统性的综述或数据驱动的分析来揭示其本质。为了填补这一空白，本研究利用大规模文本挖掘技术和神经影像学元分析方法，揭示了“域一般性唤醒”（domain-general arousal）的存在，即在不同情境（如认知任务、情感背景、从睡眠到觉醒的过渡或性行为...