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1.
近年来,研究发现中子星的转动惯量I和四极矩Q存在着一个关系式,即I-Q关系.而且,该关系式不依赖于中子星内部的物态方程,与引力理论相关.因此,对该关系式的研究可用来检验引力理论.de Rham-GabadadzeTolley(dRGT)massive gravity是一种自洽的引力子静止质量不为零的修正引力理论,是目前国际引力理论研究的热点.本论文主要基于该修正引力理论,在慢速旋转近似下,利用多方指数n=0的物态方程,计算了dRGT massive gravity中牛顿极限下的I-Q关系.我们将dRGT massive gravity与爱因斯坦引力中的I-Q关系进行比较,发现引力子质量不会影响I与Q的平方之间无量纲化后的正比关系,但会改变其比例系数.  相似文献   
2.
分流比是取样型多相计量装置的关键参数,传统取样装置取样比固定,难以适应现场工况变化。为实现取样比在线调节,提出一种插拔式新型取样器,分流孔数为20,直径为3 mm,沿主管管周均匀布置,取样截面上游设置螺旋器诱发来流形成均匀螺旋环状流,通过特殊设计的取样管可动态改变分流孔的连接方式从而获得期望的取样比。根据取样孔和主流孔阻力平衡关系,推导气液相分流系数公式,并在气液两相流试验环道上进行试验验证。结果表明气液相分流系数主要取决于取样孔和主流孔的数目,不受气液相折算速度、入口流型的影响,气液相流量测量最大误差小于±5%;与单孔取样相比,三孔取样阻力损失更低,同时由于进行了多点取样,降低了对液膜均匀程度的依赖,能够在更低的气液相流速工况下工作。  相似文献   
3.
为了解决遥感影像水体提取时易受到云干扰的问题,针对连续水体局部受云层干扰的影像图,采用高精度地形信息与高分一号卫星(GF-1)遥感影像两种数据相结合的方法重建水体。分别对高分一号卫星影像数据和高精度等高线地形数据进行预处理后,对缓冲区多次迭代提取未受云层覆盖的部分水体,通过对两种数据的地理配准、数学统计计算等图像运算确定水体还原水位值,从而还原云层影响下的水面面积。结果表明:该方法可以有效消除云层的影响,7幅受云层干扰影像提取水体还原后的水体面积平均相对误差在5%以内,与参考值相比,水体面积平均差值为0.0809km2。该方法较准确地还原了云层干扰下的水体面积,可广泛应用于受云层干扰影像的水体提取。  相似文献   
4.
由于国家在一个时期内的科技投入的方向和强度最能反映出国家未来科技发展趋势,本研究提出构建基于科技投入和核心技术的政策要素知识图谱,意欲分析得出各国科技发展方向及趋势的情报,从而支撑科技发展布局与趋势研判.本研究总结了情报监测的科技政策文本中支撑情报分析的关键要素,提出了基于政策要素的知识图谱模型,探索了智能计算的政策分析方法.通过对美国、英国、法国、德国、日本和韩国近年科技投入的优先领域、技术、资助项目、资助强度等相关知识的信息抽取和内容分析,形成了基于领域的政策知识图谱,并利用两个实例演示了基于知识图谱的情报检索与分析效果.本技术对情报分析人员、决策人员审视宏观科技布局和前瞻科技发展方向有所帮助.  相似文献   
5.
方面级情感分析 (aspect-based sentiment analysis, ABSA) 旨在预测给定文本中特定目标的情感极性. 研究表明, 利用注意力机制对目标及其上下文进行建模, 可以获得更有效的情感分类特征表达. 然而, 目前常用的方法是通过对特定目标使用平均向量来计算该目标上下文的注意权值, 这类方法无法突出文本中个别单词对于整个句子的重要性. 因此, 提出了一种基于内联关系的方面级情感分析方法, 该方法可以对目标和上下文进行建模, 将关注点放在目标的关键词上, 以学习更有效的上下文表示. 首先使用门控循环单元 (gated recurrent unit, GRU) 对方面信息和句中单词进行融合分布式表达; 然后将分布式表达输入到结合注意力机制的长短时记忆网络 (long short-term memory network, LSTM), 通过查询机制来增加内联关系的权重, 最终得到方面级情感分类. 该模型在公开数据集上进行的实验结果表明, 该方法是有效的, 精确度均超过基线模型.  相似文献   
6.
针对目前癫痫自动检测算法多集中于为单个患者建立检测模型, 泛化能力较弱的问题, 提出一种基于机器学习的跨患者癫痫自动检测算法. 该算法使用多个癫痫患者的脑电数据, 先对数据进行预处理后分析脑电数据间存在的特征, 再对特征进行筛选, 训练出一个跨患者的癫痫自动检测模型. 该算法不需为每个患者 建立单独的检测模型, 实现了仅使用一个检测模型即可对不同患者进行癫痫检测. 实验结果准确率为0.877 4, 敏感性为0.854 8, 特异性为0.9.  相似文献   
7.
雨天条件下,图像中目标的许多特征被掩盖,使得户外图像应用系统效能发挥受到严重的影响。为了提高雨天条件下图像中目标检测的质量,通过综合分析雨天图像中的目标特征,发现其亮度颜色信息、色彩差异信息和暗通道先验信息对目标的显著性具有高敏感度,进而提取了雨天图像中目标的显著性特征,构建了基于混合特征的目标显著性检测模型,最后通过多个评价指标的效能评估实验,与经典算法进行对比,验证了本文算法的有效性。  相似文献   
8.
关系抽取是许多信息抽取系统中的一个关键步骤, 旨在从文本中挖掘结构化事实. 在应用传统的远程监督方法完成实体关系抽取任务时存在 2 个问题: ① 远程监督方法将语料库中的文本与已标注实体和实体间关系的知识库启发式地对齐, 并将对齐结果作为文本的标注数据, 这必然会导致错误标签问题; ② 目前基于统计学的方法过于依赖自然语言处理工具, 提取特征处理过程中生成的噪声积累严重影响抽取结果. 为了解决远程监督存在的弊端, 提出了一种基于注意力机制的端到端的分段循环卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型. 为了检测更加细微的特征, 在网络输入层添加了注意力机制, 自动学习句子中与关系抽取相关的内容; 基于位置特征和词向量特征对句子进行编码, 并使用分段卷积神经网络(piecewise CNN, PCNN)抽取句子特征进行分类, 在网络中使用了效率较高的最大边界损失函数来衡量模型的性能. 该方法在 New York Times (NYT)数据集上的准确率比经典的 PCNN+MIL 模型提高了 2.0%, 比经典的 APCNN+D 模型提高了 1.0%, 与其他几种基线模型相比, 该模型准确率表现出色.  相似文献   
9.
为了探究高分六号(GF-6)卫星多光谱相机(PMS)影像提取水体的潜力,分别构建全卷积神经网络(FCN-8s)、U-Net及U-Net优化(VGGUnet1、VGGUnet2)4种神经网络进行了水体提取研究.基于水体提取结果对比分析,确定优选模型为VGGUnet1;提出基于组合损失函数FD-water loss(focal-dice-water loss)的VGGUnet1网络模型,并与归一化差分水指数(norma-lized water index,NDWI)阈值法、最大似然分类法、支持向量机分类法等方法比较.结果表明:基于FD-water loss损失函数的VGGUnet1网络模型能有效提取水体目标,增强小面积水体识别能力,减少水体错分、漏分现象,提高水体提取效果.可见全卷积神经网络在GF-6遥感影像水体提取方面具有可行性,为后续该领域的进一步研究应用提供了参考.  相似文献   
10.
李洪毅 《科学技术与工程》2021,21(29):12543-12550
为了从微观层面探究超临界CO_2对稠油组分的萃取机制,采用分子动力学模拟方法分析了稠油组分在砂岩表面的密度分布和吸附特征,研究了超临界CO_2对岩石表面稠油组分的萃取特点和扩散规律。研究结果表明,稠油四组分在稠油聚集体中呈现不均衡分布状态,沥青质自缔合能力强,胶质紧密包裹在沥青质周围,构成复杂的空间网状结构;芳香烃和饱和烃分布在沥青质、胶质周围,显示出稠油分子结构的层次性。沥青质与岩石表面相互作用能较大,超临界CO_2难以在沥青质中运移,扩散系数低,萃取难度大,萃取率接近于0;而芳香烃、饱和烃与岩石表面的相互作用能较小,超临界CO_2容易在芳香烃、饱和烃中溶解、运移,扩散系数大,容易被超临界CO_2萃取,萃取率可分别达到53%和28%。运用分子动力学方法揭示的微观动力学机制对于宏观认识超临界CO_2萃取稠油轻质组分具有重要意义。  相似文献   
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