基于深度学习的中医古文献临床经验抽取

中医古文献蕴藏着丰富的临床经验，是古代中医在行医过程中对临床诊疗的经验性总结，体现了中医学形成和发展的理论框架和思想基础.然而这些宝贵的临床经验不仅量大，而且分散在不同的文献中，使得中医从业者手工很难快速全面地获取它们，文献检索工具也只能提供文档级别的信息筛选，无法为这种细粒度的信息获取提供支持.此外，古汉语相对于现代汉语的不同特点也限制了主流文本分析工具的使用效果.为此本文提出面向临床经验获取的中医古文献信息抽取任务，用于识别古文献中描述临床经验的文本片段，手工标注了样本数据用于这种抽取模型的训练和测试，并设计了基于深度学习的序列标注器用于完成该任务.考虑到标注数据量小可能带来的过度拟合问题，本文引入对抗训练和虚拟对抗训练来增强模型的泛化能力.一系列充分的实验验证了模型的有效性，表明利用信息抽取技术从古文献获取中医临床经验具有可行性，为这一新的信息抽取任务提供了有希望的研究基线和可复用的标注数据集.     

基于概率神经网络的地铁车站易损性分析

基于深度学习方法提出了一种地震响应概率模型，并基于此模型推导了地铁车站结构极限状态超越概率的计算公式，以评价结构的地震易损性。首先采用主成分分析对地震强度指标进行正交化和降维；为了克服传统地震响应概率模型中地震动强度指标与结构地震响应指标服从对数空间线性分布假设的局限性，基于BP神经网络建立趋势模型以预测结构的地震响应；基于概率神经网络建立误差模型以描述基于统计的趋势模型与基于物理机制的数值模型之间的误差，以拓展残差的齐次方差正态分布假设的严格限制。最后，以上海典型2层三跨地铁车站为算例，计算得到其易损性曲线。结果表明，基于深度学习建立的趋势模型较好地模拟了地铁车站结构地震响应随地震强度指标第一主成分的非线性变化特征；建立的误差模型准确地描述了趋势模型预测值的残差随地震强度指标第一主成分的方差非齐次特征。     

基于深度学习的Stack Overflow问题帖分类方法

针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题, 提出一种基于深度学习的问题帖分类方法, 采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型. 实验结果表明, 基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法, 且使用的Adam优化器优于SGD优化器, 使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量. 该方法以提问目的对帖子进行分类, 可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度.     

多级孔板提高井筒气体携液能力实验研究

气井生产时，井底积液会影响气井产量，甚至导致气井停产。加入泡沫剂、更换小直径油管或氮气举升等措施排出井底积液是保证气井生产的重要手段，但造成液体回流的井筒结构并没有变化。改变适合于单相流体的均一井筒结构，降低气液两相流中液体在井筒的回流，提高气体携液能力，形成适用于气液两相流的井筒结构，可以改善气井生产。实验设计了安装于管筒内的类似于倒置漏斗形的多级孔板装置，以井底气体为动能，借助“爬楼梯”原理，利用孔板减少或阻止液体回流，使液体通过多级孔板逐级上升；实验利用气体压缩机提供气源，测试了不同气体流速下，加入孔板对于气体和泡沫携液能力的影响。实验表明，在管筒内加入液体回流限制装置，大幅度地提高了管筒的气体携液能力和排液效果，减少了管筒液体回流量，降低了气体排液和泡沫排液的气体流速临界值。多级孔板可用于气井增产，能够提高气体携液能力，提高泡沫携液效果，降低泡沫剂的使用量和井底残液，但在实际生产中气体流量和装置的匹配性，还有待于在现场试验中进一步验证和优化。     

深井孤岛工作面过探巷技术研究

邢东矿2225工作面为孤岛工作面,承受地压大,回采过程中经过2225探巷,巷道围岩破坏剧烈,尤其是底鼓变形严重,初期采取排木垛、打单体等措施在一定程度上控制了探巷顶板下沉,而工作面临近时在煤帮注化学浆形成锚注加固结构使煤体自身强度及承载能力显著增强,锚注加固结构具有较好的整体性和稳定性,从而实现工作面顺利回采。     

An ensemble of LSTM neural networks for high‐frequency stock market classification

We propose an ensemble of long–short‐term memory (LSTM) neural networks for intraday stock predictions, using a large variety of technical analysis indicators as network inputs. The proposed ensemble operates in an online way, weighting the individual models proportionally to their recent performance, which allows us to deal with possible nonstationarities in an innovative way. The performance of the models is measured by area under the curve of the receiver operating characteristic. We evaluate the predictive power of our model on several US large‐cap stocks and benchmark it against lasso and ridge logistic classifiers. The proposed model is found to perform better than the benchmark models or equally weighted ensembles.     

溶解气回注提高致密油藏采收率效果及敏感性

针对致密油藏水平井产量递减快，衰竭开发采收率低等问题，提出了衰竭开发后期回注溶解气提高采收率的方法。基于新疆玛湖凹陷百口泉组地质油藏特征，建立了致密油藏多级压裂双水平井机理模型，系统研究了上述方法在致密油藏中的生产特征及敏感性。结果表明，溶解气回注可以有效提高致密油藏采收率，缓解水平井产量递减的速度。采出程度随注入量、注入速度及吞吐轮次逐渐增加；气体分子的扩散作用可增加基质的受效范围，扩大气体的作用半径；弱非均质性储层（变异系数0.2）采用溶解气吞吐提高采收率效果最佳。敏感性分析结果表明，吞吐轮次对注溶解气提高采收率的影响最大，其次是注入时间、注入速度、扩散系数、焖井时间。另外，建立的代理模型可准确预测和优化致密油藏注溶解气提高采收率效果。     

Predicting Initial Formation Temperature for Deep Well Engineering with a New Method

With the progress of science and technology, human beings explore the energy under-ground with thousands of meters. As a thermophysical parameter, initial formation temperature (IFT) plays an essential...     

小黏性气体振动特征值的二阶摄动解

探讨了求一类满足边界平坦性条件的有界域内小黏性气体微振动的单特征值的更高阶摄动解 .利用边界层展开法 ,匹配特征值所满足的内场和外场微分方程 ,得到特征值的二阶摄动解 ,并为解决相近的振动特征值问题提供了一个可行的求解途径     

家用燃气器具安全性分析

文章从产品质量、安装维修、安全使用等方面对家用燃气器具的安全性进行了分析。