An efficient algorithm to generate candidates in discovering frequent episodes

0 IntroductionData mining is widely used in many research fieldssuch as decision supporting systems[1], bio-informationanalysis[2]and knowledge engineering[3-5]. Most data col-lected from scientific experiments or telecommunicationnetworks have inherent sequential nature inthemand canthus be abstractly viewed as a sequence of events . Onebasic problemin miningsuchevent sequencesis discoveryof recurrent combinations of events , which are calledepisodes. Once frequent episodes are discovered,rul…     

知识的转移对企业组织结构的影响

知识的转移导源于知识资源的稀缺以及分散的知识与决策权的不匹配,它涉及到知识的增量过程和知识存量的应用两个方面。基于对知识与信息内涵的理解,知识的转移可分为发送知识、管理和传递信息、接收知识三个过程。本文详细分析了这三个过程,并进而以企业组织的成长和组织结构的历史演进为例解释了知识转移对组织结构的影响。     

中草药萝芙木中育亨宾生物碱的TLC-FT-SERS研究

本文应用表面增强技术将薄层色谱与近红外傅立叶变换拉曼光谱联用 ,获得到了中草药萝芙木生物碱中主要有效成分育亨宾在薄层原位的傅立叶变换表面增强拉曼光谱 .研究表明 ,在薄层色谱直径约 2mm斑点原位 ,样品的FT -SERS光谱与纯固体样品的FT -Raman光谱的主要特征峰波数基本一致 ,相对强度出现一些变化 ,固体与薄层色谱原位谱图中 ,指纹区最强峰都是表征吲哚环骨架伸缩振动、波数为 15 90cm- 1 附近的峰 .育亨宾分子以吲哚环共轭体系的π电子与表面增强活性物质银晶体微粒表面相互作用引起拉曼散射的显著增强 .获得了中草药萝芙木中主要有效成分育亨宾分离与高灵敏度指纹检测可靠的新方法 .     

基于内联关系的方面级情感分析方法

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.     

基于注意力机制的远程监督实体关系抽取

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.     

FOSS体系对化学实验教学和教师培训的启示

本文挖掘了美国“提供丰富选择的科学体系(FOSS项目)”中的思想和方法价值,提出它对我国化学实验教学和教师培训的启示。     

Complex networks theory for analyzing metabolic networks

The completion of the Human Genome Project started the post-genomic era. The hot topic of biologi- cal research is now shifting from the study of single genes or proteins to whole genome analyses. All kinds of “omics” technologies such as genomics, tran…     

基于电磁检测原理的疲劳裂纹检测方法

为了适应比较恶劣的疲劳裂纹检测环境,如工件表面附有涂层或者附有腐蚀残留物的情况,提出了一种基于电磁检测原理的疲劳裂纹检测方法。该方法中采用自激振荡激励原理和两路信号处理方式。对带有人工缺陷的45#钢试样的检测结果表明,与常规方法相比,在相同的条件下灵敏度可以提高3 dB以上,提离效应得到了抑制。用该方法可检测出0.8mm涂层下深度为0.1mm的人工表面裂纹缺陷。     

谈排球教练员临场指挥能力的培养

本文通过对教练员的知识结构、能力结构以及临场指挥的几个主要环节的分析，提出了教练员临场指挥能力培养的几个主要内容，从而为培养提高教练员临场指挥能力开拓了更为广阔的途径。