边标志算法实现过程中的常见问题及解决方法

0 引言 区域填充问题是计算机图形学当中的一个基本问题,在图形学的各个应用领域都经常会遇到,主要是研究如何对指定区域内的像素赋予特定的颜色代码.目前常见的区域填充算法可分为基于多边形的填充,基于边的填充及种子填充算法等3种.     

纯棉针织物活性染料预碱法染色工艺研究

采用传统染色工艺和预减法染色工艺，对纯棉针织物进行染色实验。通过对各自固色率的分析比较，并从活性染料的染色原理进行分析，指出预减法染色可以提高活性染料的固色率。     

工业废渣做为PVC填料的应用

国内在使用工业废渣做为PVC塑料填充材料的研究方面做了大量工作,取得了明显效果。本文主要介绍目前可做为PVC塑料填料的工业废渣——赤泥、铁泥、硼泥、粉煤灰、磷矿渣、油页岩灰、铜泥及黑泥等的主要组成,填充PVC塑料的应用及工艺过程,并对诸工业废渣对PVC的填充改性情况进行了分析。     

功率放大器非线性技术分析及解决方法

本文阐述了微波功率放大器非线性产生的原因,以及不同应用系统对微波功率放大器线性度的要求,介绍了几种提高线性度的方法:功率回退法、预失真法、前馈法。并比较了这三种方法的优缺点。     

高边坡病害预加固设计中的若干问题

随着我国大规模基础设施的建设,各类高边坡问题越来越多。特别是开挖引起的路堑高边坡病害更是大量出现。随着人们对高边坡病害认识与研究的不断深入,关于高边坡病害治理工程的设计方法、设计原则也得到了进一步的完善,并逐渐被岩土工程界广泛的认可和接受。这其中如何对高边坡病害进行预加固的设计思路显得尤为突出和重要。作者结合高边坡病害治理工作的实践,提出了自己的意见和建议,与同行专家讨论。     

浅谈间歇式混捏锅混捏工序的改进措施

通过对预焙阳极生产过程中混捏工序存在的影响因素进行分析,从工艺技术条件优化、设备等方面进行了改进,解决轴头漏料等问题,混捏质量得到明显提高,预焙阳极生块合格率由原83.2%提高到84.1%。     

遥墙机场环境噪声影响预评价

采用有效感觉噪声级Ｌｅｐａ作为单个事件的评价量，用计权等效连续感觉噪声级Ｌｗｅｃｐｎ作为一段时间内多个事件的评价量，介绍了机场环境噪声影响预测的完整程序和方法。给出了遥墙机场１９９５年度的预测结果。     

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。