基于深度学习的中医古文献临床经验抽取

中医古文献蕴藏着丰富的临床经验，是古代中医在行医过程中对临床诊疗的经验性总结，体现了中医学形成和发展的理论框架和思想基础.然而这些宝贵的临床经验不仅量大，而且分散在不同的文献中，使得中医从业者手工很难快速全面地获取它们，文献检索工具也只能提供文档级别的信息筛选，无法为这种细粒度的信息获取提供支持.此外，古汉语相对于现代汉语的不同特点也限制了主流文本分析工具的使用效果.为此本文提出面向临床经验获取的中医古文献信息抽取任务，用于识别古文献中描述临床经验的文本片段，手工标注了样本数据用于这种抽取模型的训练和测试，并设计了基于深度学习的序列标注器用于完成该任务.考虑到标注数据量小可能带来的过度拟合问题，本文引入对抗训练和虚拟对抗训练来增强模型的泛化能力.一系列充分的实验验证了模型的有效性，表明利用信息抽取技术从古文献获取中医临床经验具有可行性，为这一新的信息抽取任务提供了有希望的研究基线和可复用的标注数据集.     

基于概率神经网络的地铁车站易损性分析

基于深度学习方法提出了一种地震响应概率模型，并基于此模型推导了地铁车站结构极限状态超越概率的计算公式，以评价结构的地震易损性。首先采用主成分分析对地震强度指标进行正交化和降维；为了克服传统地震响应概率模型中地震动强度指标与结构地震响应指标服从对数空间线性分布假设的局限性，基于BP神经网络建立趋势模型以预测结构的地震响应；基于概率神经网络建立误差模型以描述基于统计的趋势模型与基于物理机制的数值模型之间的误差，以拓展残差的齐次方差正态分布假设的严格限制。最后，以上海典型2层三跨地铁车站为算例，计算得到其易损性曲线。结果表明，基于深度学习建立的趋势模型较好地模拟了地铁车站结构地震响应随地震强度指标第一主成分的非线性变化特征；建立的误差模型准确地描述了趋势模型预测值的残差随地震强度指标第一主成分的方差非齐次特征。     

基于深度学习的Stack Overflow问题帖分类方法

针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题, 提出一种基于深度学习的问题帖分类方法, 采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型. 实验结果表明, 基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法, 且使用的Adam优化器优于SGD优化器, 使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量. 该方法以提问目的对帖子进行分类, 可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度.     

深井孤岛工作面过探巷技术研究

邢东矿2225工作面为孤岛工作面,承受地压大,回采过程中经过2225探巷,巷道围岩破坏剧烈,尤其是底鼓变形严重,初期采取排木垛、打单体等措施在一定程度上控制了探巷顶板下沉,而工作面临近时在煤帮注化学浆形成锚注加固结构使煤体自身强度及承载能力显著增强,锚注加固结构具有较好的整体性和稳定性,从而实现工作面顺利回采。     

循环作用对马蹄寺石窟群岩体性能的影响

马蹄寺石窟群地处河西走廊中部,气候条件十分恶劣。由于常年受到温度、湿度、酸碱盐等作用的影响,石窟岩体性能出现了不同程度的劣化现象。通过开展室内模拟试验,研究以上多种恶劣环境的循环作用对于岩体抗压强度、波速、质量的影响规律,同时使用X射线衍射仪(X-ray diffraction,XRD)、X射线荧光光谱(X-ray fluorescence,XRF)和扫描电子显微镜(scanning electron microscope,SEM)对循环作用过程中样品的矿物组分、元素含量和微观形貌进行分析研究。研究结果表明,循环作用使样品中的长石类矿物和方解石含量降低,黏土类矿物含量增加,胶结程度下降,孔隙逐渐发展成为横向微裂隙,导致样品的性能出现不同程度的劣化现象。循环作用对岩体性能的影响程度从大到小依次为冻融循环、耐盐循环、耐碱循环、耐酸循环和温湿循环。     

An ensemble of LSTM neural networks for high‐frequency stock market classification

We propose an ensemble of long–short‐term memory (LSTM) neural networks for intraday stock predictions, using a large variety of technical analysis indicators as network inputs. The proposed ensemble operates in an online way, weighting the individual models proportionally to their recent performance, which allows us to deal with possible nonstationarities in an innovative way. The performance of the models is measured by area under the curve of the receiver operating characteristic. We evaluate the predictive power of our model on several US large‐cap stocks and benchmark it against lasso and ridge logistic classifiers. The proposed model is found to perform better than the benchmark models or equally weighted ensembles.     

温度和机械载荷联合作用下油田超深井中硬质涂层膨胀锥与套管的屈服挤毁压强及试验验证

在充分考虑温度载荷、机械载荷、硬质涂层膨胀锥硬度、套管硬度对膨胀锥与套管之间屈服挤毁压强影响的基础上,根据分形理论和接触力学推导出膨胀锥与套管之间屈服挤毁压强的计算公式.数值分析表明:膨胀锥与套管之间的屈服挤毁压强随最终温度、分形粗糙度、线膨胀系数、硬质涂层膨胀锥布氏硬度、中间主应力系数、套管壁厚的增大而增大;当分形维数从1增大时,膨胀锥与套管之间的屈服挤毁压强随分形维数的增大而减小;当分形维数增大到接近于2时,膨胀锥与套管之间的屈服挤毁压强随分形维数的增大而增大;随拉压强度比的增大,膨胀锥与套管之间的屈服挤毁压强减小.屈服挤毁压强的计算值与试验测试值之间的相对误差为-8.9253%～-0.9901%.     

Predicting Initial Formation Temperature for Deep Well Engineering with a New Method

With the progress of science and technology, human beings explore the energy under-ground with thousands of meters. As a thermophysical parameter, initial formation temperature (IFT) plays an essential...     

多元有序地质数据的最优分割法在工程中的应用

采用数学地质理论中的多元有序地质数据的最优分割方法对工程场地松散岩土层亚层进行了划分。实践证明 ,在土样物理力学性能评价指标选取合理的前提下 ,该方法简单方便 ,行之有效 ,可作为一种辅助手段帮助地质人员开展对土层的详细研究     

磁存储的研究现状及发展方向

磁性存储是最常用的大容量存储技术。其记录密度越来越高，发展也越来越快。通过对信息记录、读出和存储3个过程的分析，对硬磁盘记录、垂直磁记录和磁光记录的优缺点作了对比。指出了采用垂直记录模式、非晶结构合金薄膜或铁氧体薄膜介质是实现超高密度记录的方向，光辅助磁记录是很有希望的记录技术。还指出量子磁盘技术是未来极高密度记录的方向。