基于不平衡数据的公司破产预测研究

整合创新数据预处理技术与集成算法利用不平衡数据探讨了公司破产预测问题。首先，运用冗余信息处理方法、不同抽样方法等对不平衡数据进行预处理。其次，以5.0分类器（Classifier 5.0,C5.0）决策树和单隐层前馈神经网络作为基分类器，分别与三类重抽样数据预处理技术结合，择出最优抽样法。再次，结合自助汇聚法提升分类效果，并运用十折交叉验证的受试者操作特征曲线的下方面积进行评价，对比了两基分类器的集成模型。最后，运用加利福尼亚大学尔湾分校数据库中一万多家波兰制造业公司的实际数据进行实验验证。实验结果表明：欠抽样或人工少数类过采样法与神经网络结合的集成模型分类效果最优，为企业实施破产预测提供积极支撑。     

基于语料库的西藏白皮书内的专名翻译研究

西藏白皮书的编写与发布在外宣工作中占据着重要位置,而其中西藏专名翻译规范性的重要性也较为突出。本文使用语料库的技术,对西藏白皮书内的专名翻译进行了分析。在专名的翻译过程中,存在着一名同译、一名多译、增译与省译并存、音译与意译并存等多种翻译现象与翻译方法。有鉴于此,文内提出应规范转写方案,审定西藏专名,统一翻译方法。     

基于自注意力机制的科技术语自动提取技术研究

科技术语提取是科技术语自动处理的重要环节,对后续的机器翻译、信息检索、QA问答等任务有重要意义。传统的人工科技术语提取方法耗费大量的人力成本。而一种自动提取科技术语方法是将术语提取转化为序列标注问题,通过监督学习方法训练出标注模型,但是面临缺乏大规模科技术语标注语料库的问题。文章引入远程监督的方法来产生大规模训练标注语料。另外又提出基于自注意力机制的Bi-LSTM的模型架构来提高科技术语提取结果。发现新模型在发现新的科技术语的能力上远远优于传统机器学习模型(CRF)。     

动物试验方法的专利申请

 为判断动物试验方法是否具备实用性，分析了中国关于实用性的相关规定，通过4个典型案例对动物试验方法是否属于非治疗目的的外科手术方法、是否具备实用性进行了分析，总结判断标准并给出了撰写权利要求的建议。在撰写动物试验方法的专利申请时，应当注意该方法的目的及该方法是否包含外科手术步骤，并针对该方法的不同情况采用不同的撰写策略。     

定位应用型经济数学课程的教学改革探讨

在对经济数学教学现状分析的基础上,为提高学生应用数学知识解决实际问题的能力,将教学与经济管理领域实际问题相联系,视数学应用为教学改革的重点,在教学目标、教材选取、教学方法、教学手段、教学内容及考试制度方面进行了具体的阐述,并就数学软件的正确定位做出合理的阐述。     

西洋参药材质量评价研究进展

对影响西洋参药材质量的主要因素如产地、采收期和干燥方法等方面进行了综述。认为目前西洋参药材质量评价研究中存在的关键问题是评价指标过于片面单一，未来质量评价研究应考虑引入质量整体评价技术，注重中医药理论，开展有效成分、药理作用与中药功效的整合研究。药材质量研究应指导药用植物的产地筛选、生长调控，服务于药材市场的规范，以促进中药现代化进程的发展。     

一种HEVC样点自适应补偿快速算法

为解决高性能视频编码标准H.265/HEVC中引入的样点自适应补偿技术的计算复杂度极高导致严重影响编码效率的问题,提出一种HEVC样点自适应补偿快速算法.首先根据编码单元(coding unit, CU)的划分深度确定亮度树形编码块(coding tree block, CTB)中需要提取边缘方向的区域,然后利用边缘方向提取算法获得亮度CTB的边缘方向列表,并根据此列表减少亮度CTB在模式判别过程中遍历的模式数量,最后利用亮度和色度CTB之间的相关性进一步简化色度CTB的模式判别过程.实验结果表明,在性能损失较小的情况下,本算法可以在全I帧(AI)、随机访问(RA)、低延时B帧(LB)、低延时P帧(LP)四种配置下分别节省31.75%、 56.85%、 52.81%、 51.51%的样点自适应补偿编码时间.     

预训练模型下航天情报实体识别方法

为了快速处理航天情报,基于数据驱动的深度学习技术,提出融合多源异构知识标注中文航天情报数据集的方法流程,以及基于预训练(pre-training)模型的航天情报实体识别(AIER)方法;通过对航天情报进行命名实体识别,达到对航天情报进行信息抽取的目的.通过融合BERT(bidirectional encoder representation from transformers)预训练模型和条件随机场(CRF)模型构建AIER模型(BERT-CRF模型),将其与隐马尔可夫模型(HMM)、条件随机场(CRF)模型、双向长短期记忆网络加条件随机场(BiLSTM-CRF)模型进行实体识别对比实验.结果表明:基于预训练模型的AIER模型能够取得93.68%的准确率、97.56%的召回率和95.58%的F₁值;相比于其他方法,基于预训练模型方法的性能得到提高.     

多策略融合的俄语文本词语提取方法研究

俄语是联合国工作语言之一,是俄罗斯等多个国家的官方语言。随着“一带一路”倡议的推进和全球化进程的加快,俄语文本数据成为有关组织管理决策的重要信息来源,俄语文本挖掘也因而成为重要的管理决策支持方法。然而,俄语文本挖掘方法研究目前还远未成熟,尤其是其关键基础——俄语文本词语提取的性能较低,阻碍着俄语文本建模的准确性。因此,文章提出一种多策略融合的俄语文本词语提取方法,结合俄语词性分析、语法规则和串频统计等多种方法,自动提取包含单词和短语在内的俄语词语。在联合国平行语料库和Taiga Corpus语料库上的实验结果表明,文章提出的方法在保证高召回率的同时,达到了85%以上的高准确率,显著优于常用的n-gram方法,能够为俄语文本主题发现和文本分/聚类等文本挖掘应用提供有效的词库。     

氨基酸分析仪法快速检测土鳖虫中谷氨酸含量

采用氨基酸分析仪建立了土鳖虫中谷氨酸含量的检测方法，比较不同浓度的盐酸以及不同料液比、提取时间对土鳖虫中谷氨酸提取效果的影响。结果表明，土鳖虫中谷氨酸的最佳提取工艺为6 mol/L 的盐酸消解，料液比1:1（mg/mL），水解时间22 h，建立的谷氨酸分析仪法回收率为99.2%，精密度试验相对标准偏差为0.19%，不同地区土鳖虫中谷氨酸质量分数存在较明显差异，范围为1.068%~1.149%。该方法重现性好、快速高效、操作简便，适用于土鳖虫中氨基酸含量的检测，可为其质量控制及资源深入开发提供技术支持。