基于预训练模型和混合神经网络的医疗实体关系抽取

医疗文本具有实体密度高、句式冗长等特点,简单的神经网络方法不能很好地捕获其语义特征,因此提出一种基于预训练模型的混合神经网络方法。首先使用预训练模型获取动态词向量,并提取实体标记特征;然后通过双向长短期记忆网络获取医疗文本的上下文特征,同时使用卷积神经网络获取文本的局部特征;再使用注意力机制对序列特征进行加权,获取文本全局语义特征;最后将实体标记特征与全局语义特征融合,并通过分类器得到抽取结果。在医疗领域数据集上的实体关系抽取实验结果表明,新提出的混合神经网络模型的性能比主流模型均有提升,说明这种多特征融合的方式可以提升实体关系抽取的效果。     

基于不安全控制行为分析的商用车AEB决策系统优化

现有的基于车载传感器的商用车自动紧急制动(AEB)系统存在视野盲区等原因,功能受到了很大的限制。为了提高商用车AEB系统的安全性和可靠性,该文提出了基于不安全控制行为分析的商用车AEB决策系统优化方法。首先,通过实车测试获取车车通信在不同工况下的通信时延规律,使用该时延规律对环境车的速度、位移和坐标等参数进行补偿修正,弥补通信时延对系统决策造成的影响。然后,制定交叉口路段处的商用车自动紧急制动策略,在两车即将碰撞时控制本车的制动系统以最大的制动减速度自动紧急制动,避免碰撞的发生,并基于不安全控制行为分析,对AEB决策系统进行优化。最后对提出的优化方法进行了仿真和实车测试,结果表明,该方法能够有效地防止两车在交叉口处相撞,具有较高的安全性和可靠性。     

基于个性化隐私保护的协同过滤算法

差分隐私可以有效解决推荐系统的隐私泄露问题,但是其引入的噪声会降低推荐系统的性能.此外,不同用户对隐私保护的敏感性是不同的,考虑用户的个性化需求可以减少加入的噪声,有助于提高推荐系统性能.综合以上两个维度,在考虑用户评分敏感性的基础上,提出了一种个性化的差分隐私保护协同过滤算法.算法在用户本地划分评分的隐私敏感度,并采用随机翻转机制对隐私敏感评分进行隐私保护.服务器获取扰动后的数据,利用贝叶斯估计方法重构项目之间的联合分布以提高算法的推荐准确性.理论和实验结果表明,算法在保护用户隐私安全的同时具有良好的推荐性能.     

基于残差卷积自注意力神经网络的铝电解过热度识别方法

过热度是反映铝电解槽当前生产效率的重要指标,由于过热度难以在线实时测量,本文提出一种基于残差卷积自注意力神经网络的过热度识别方法.针对铝电解生产过程数据为时间序列数据且具有多源异构特性,设计异构数据的同构表示方法.在此基础上建立残差卷积自注意力神经网络模型以提取同构时间序列数据的全局与局部特征.针对过热度数据标签少且类别分布不均匀问题,采用基于自动编码器的无监督预训练方法与加权交叉熵损失函数以提高过热度识别任务的性能.在基准数据集上进行仿真对比实验以验证本文所提方法的有效性,然后在只包含少量不平衡标签的铝电解过热度数据集上进行实验验证,结果表明本文构建的过热度识别模型相较与其他现有模型不仅提高了过热度识别准确率,而且在训练样本较少时保证了模型的泛化能力.     

基于预训练模型和多视角循环神经网络的电力文本匹配模型

针对传统方法未能考虑词向量的动态性及句子间交互不充分等问题,提出基于BERT预训练模型及多视角循环神经网络的文本匹配模型。通过BERT-whitening方法对BERT输出的句向量进行线性变换优化,并利用多视角循环神经网络将两句子不同位置的BERT动态词向量进行双向交互计算;将句向量与词粒度交互向量进行融合后计算结果。实验结果表明,提出的模型相较于对比模型有明显性能提升,实用性良好。     

引入工程意识,提高“机构力学与机构设计”教学质量

<正>"机构力学与机构设计"课程是机械类专业的主干技术基础课,是联系基础理论课和专业课的纽带.从专科"必需,够用"的教学原则出发,教学大纲要求通过本课程的学习,掌握与机械设计相关的静力学、运动学与动力学原理及,其在实际机构中的应用,掌握机构的结构及常用机构等方面的知识,初步具有对这些方面问题的分析、综合能力,得到必要的基本技能训练.本课     

现代短跑技术教学与训练改革研究

研究将现代短跑技术理论应用于教学与训练实践的途径．提出并论述了“从腰发力,以髋带腿;快速高摆,积极扒地;步长适宜,加快频率”的技术要求,以及由“完整技术、变形技术、跑的专门练习和技术基础身体练习”４个层次组成的现代短跑技术训练内容体系．     

对协同学习算法的研究

在讨论协同学习算法和广义逆关系的基础上,指出了最小二乘广义逆的求解算法都可以看作是协同学习算法,从而大大丰富了协同学习算法的种类．理论和实验表明,Ｈａｋｅｎ提及的学习算法在某些性能指标上不如通常的Ｍｏｏｓｅ－Ｐｅｎｒｏｓｅ广义逆求解算法,因此,在具体应用场合,可考虑使用通常的Ｍｏｏｓｅ－Ｐｅｎｒｏｓｅ广义逆求解算法进行协同学习．     

黄原胶与魔芋胶协同相互作用及其凝胶化的研究

黄原胶和魔芋胶都是非凝胶多糖,但将二按一定比例混合可以出现协同相互作用,得到凝胶。当黄原胶与魔芋胶的比例为７０／３０（ｍ／ｍ）,总糖浓度为１．０％时协同效应达到最大值。混合多糖胶凝化能力不仅与混合比例有关,还与黄原胶的转变温度和体系盐离子浓度有关。