基于机器阅读理解的商品属性识别

属性抽取的目标是从非结构化文本中抽取与文本实体相关的属性和属性值，然而在电商场景下基于序列标注的模型缺少应对大规模属性抽取任务的可扩展性和可泛化性能力。本文提出基于阅读理解的商品属性抽取模型，通过额外加入问句来强化模型对属性的理解，结合双仿射注意力机制捕获问句和文本之间的语义特征，进一步提高模型的抽取性能。本文在电商数据集上对不同类型问句和不同解码器进行了对比实验，结果表明本文提出的方法优于多个基线模型，相较于OpenTag和SUOpenTag模型，属性抽取的F1值分别提升7.70%和3.26%，未登录词识别的F1值分别提升15.51%和8.12%。     

边界监督多重集典型相关分析

多重集典型相关分析(multiset canonical correlation analysis,MCCA)仅仅考虑了多组数据间的相关性信息,不能有效地反映样本数据的几何结构与鉴别信息,因此为了解决这个问题,首先在LDA思想的启发下,构建了监督多重集典型相关分析(supervised multiset canonical correlation analysis,SMCC)的理论框架,并以此为基础,结合边界Fisher分析(marginal fisher analysis,MFA),提出了边界监督多重集典型相关分析(marginal SMCC,MSMCC).该算法的基本思想是在最大化数据相关性的同时,还要最大化组内数据的类间离散度以及最小化组内数据的类内离散度.在人脸图像与目标数据库上的实验结果验证了所提算法的有效性.     

复合跟踪微分器在电容式位移传感器中的应用

针对从含噪原始信号中提取位置以及速度信息,经典跟踪微分器存在不能很好兼顾相位滞后和噪声放大问题、参数多,调试复杂等不足.在跟踪微分器等效线性分析基础上,提出复合形式跟踪微分器,用于电容式位移传感器位置信号跟踪以及速度信号估计,通过MATLAB\SIMULINK仿真以及实验平台测试,结果表明:在跟踪频率1 Hz、幅值1含噪声正弦信号中,复合跟踪微分器能光滑逼近原始位置信号,且能有效进行速度估计,相较于经典跟踪微分器,复合跟踪微分器跟踪相位滞后小0.03 rad,能更好兼顾跟踪信号相位滞后及速度信号噪声放大.     

太阳能斯特林热机渐开线管簇式 吸热器设计与性能仿真

针对太阳能斯特林热机直接照射型管簇式吸热器,采用等温分析法与湍流强制传热理论,综合考虑加热管簇的通流容积、工质的流阻损失和加热管簇传热能力,得到了基于基本输入热与基于最佳长径比的加热管簇换热长度与管数的定量设计公式.在此基础上,以改善光热转换特性为目的构建了一种新型加热管簇空间位置曲线方程,并以有效功率1 k W太阳能斯特林热机加热管簇设计为例建立了该加热管簇的三维实体模型.通过Fluent仿真分析了该加热管簇的流动与换热特性.结果表明:1 k W有效功率管簇式吸热器所需加热管数为28根,单根加热管长度为31 cm;渐开线加热管结构避免了管内工质流动出现二次流,降低了加热管弯管部分工质压力损失;加热管管壁温度分布相对均匀.     

双摆防舞器防舞性能评价

双摆防舞器是常用的防治导线舞动的装置之一。本文介绍了双摆防舞器的防舞机理及布置原则,同时基于真型输电线路,对双摆防舞器的防舞性能进行定量评价,以期为双摆防舞器的有效应用提供借鉴。     

基于Simulink的列车垂向振动仿真分析

为研究轨道车辆在轨面激扰下的运行平稳性,根据车辆运行特性与车辆构造原理,本文建立列车转向架-车体耦合的四自由度垂向振动模型,利用Simulink建立该系统的仿真模型,对车辆以两种速度通过轨道激扰时车体各性能指标的响应进行研究。此外,为抑制轨道车辆车体的弹性振动,在车体底架下安装动力吸振器,建立有动力吸振器的优化振动模型,分析动力吸振器对列车垂向振动性能的影响。通过分析仿真结果可知,优化后的振动模型能够有效减少车辆的垂向振动,进一步提高轨道车辆运行的平稳性。     

基于无奇异边界元法波物相互作用数值模拟

为了解决传统求解非线性波物相互作用计算量大和精度低的问题,采用时域二阶势流理论方法,对三维非波物相互作用问题进行研究.自由表面边界条件考虑到二阶边界值问题并采用IFBC(积分格式的自由面条件)来更新自由面上的速度势;在水底基于镜像的原理对格林函数进行修正;在远方辐射边界上采用水波透射器来外传绕射波;控制方程的离散求解是使用无奇异边界元方法来计算每个时间步上的流场分布.基于上述模型,对直立圆柱的二阶绕射问题进行了研究,得出的各阶力与解析解在低频和高频部分都符合得较好,可以用于分析类似非线性波物相互作用问题.     

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.     

融合门控机制的远程监督关系抽取方法

提出一种融合门控机制的远程监督关系抽取方法。首先在词级别上自动选择正相关特征, 过滤与关系标签无关的词级别噪声; 然后在门控机制内引入软标签的思想, 弱化硬标签对噪声过滤的影响; 最后结合句子级别的噪声过滤, 提升模型的整体性能。在公开数据集上的实验结果表明, 相对于句子级别噪声过滤方法, 所提方法的性能有显著提高。     

热氨水清扫电捕焦油器的应用实践

电捕焦油器在焦化运行中起着净化煤气中焦油等杂质的作用。实际生产中经常出现电捕焦油器电晕极和沉淀极会附着沉淀焦油、萘等杂质,造成电捕阻力大、运行参数波动时,通常采用蒸汽进行清扫不但工作量大、清扫时间长、清扫效果差,而且还容易发生危险。该文阐述了针对蒸汽清扫电捕焦油器的缺点和产生的问题,采用一种节能减损、简单易操作、效果明显、安全环保的氨水代替蒸汽清扫方法。该方法具有工作量小、环保无污染、能耗低、耗时短、效果佳、安全稳定等诸多优点。