基于预训练模型和混合神经网络的医疗实体关系抽取

医疗文本具有实体密度高、句式冗长等特点,简单的神经网络方法不能很好地捕获其语义特征,因此提出一种基于预训练模型的混合神经网络方法。首先使用预训练模型获取动态词向量,并提取实体标记特征;然后通过双向长短期记忆网络获取医疗文本的上下文特征,同时使用卷积神经网络获取文本的局部特征;再使用注意力机制对序列特征进行加权,获取文本全局语义特征;最后将实体标记特征与全局语义特征融合,并通过分类器得到抽取结果。在医疗领域数据集上的实体关系抽取实验结果表明,新提出的混合神经网络模型的性能比主流模型均有提升,说明这种多特征融合的方式可以提升实体关系抽取的效果。     

区间删失数据下基于OLLGG分布的多参数回归模型的参数估计

该文基于Ⅱ型区间删失数据,在OLLGG分布下提出多参数回归模型,通过线性回归刻画分布参数与协变量之间的关系,并通过极大似然方法给出了模型的参数估计,数值模拟验证了模型参数的估计有良好的性质,将提出的模型应用到血友病患者HIV感染的数据中,发现提出的模型对数据有灵活的拟合效果.     

有间隙系统自激振动的近似解析解

对有间隙系统自激振动非线性方程的解析解进行了分析,通常平均法产生误差的重要原因在于假设平均法的解时未考虑间隙的影响,从而提出一种新的方法,即加权平均法。经验证,计算精度符合工程要求,为某些非线性方程提供了一条求其近似解析解的途径。     

盘式干燥器的理论分析及实验研究

盘式连续干燥器属于连续式搅拌物料传导干燥,本文应用Ｅ．Ｕ．Ｓｃｈｌｕｎｄｅｒ和Ｎ．Ｍｏｌｅｋｏｐｅ针对间歇式搅拌物料传导干燥提出的“扩散理论”对盘式连续干燥器中物料的干燥特性进行了分析。并在此基础上计算了物料的干燥速率和料层温度。聚氯乙烯树脂的干燥实验表明,计算值与实验值符合的较好,聚氯乙烯树脂的搅拌数在７至２１之间。     

三种不对称相转移催化剂的新合成方法

本文报道了以N-甲基麻黄素、奎宁、卤代烃为原料合成N-甲基-N-十六烷基麻黄素溴化铵、N-苄基奎宁氯化铵及N-甲基-N-苄基麻黄素溴化铵三种不对称相转移催化剂的新方法。该方法改变了原来的反应条件和分离提纯方法,并缩短了反应时间,提高了效率。对产物进行了元素分析和红外光谱测定。     

颗粒级配对SiC-Si复相陶瓷材料摩擦性能的影响

采用SiC颗粒级配的方法形成了SiC-Si复相陶瓷材料,研究颗粒级配SiC-Si的组织结构及其对SiC-Si复相陶瓷干摩擦磨损性能的影响.结果表明,采用SiC颗粒级配方法能明显改善SiC-Si复相陶瓷材料的干摩擦磨损性能.粗细颗粒间的级配具有相互强化的作用,并且有利于光滑摩擦表面的获得与稳定;同时可提高复相陶瓷对断裂磨损的抗力.     

地震作用下高层建筑多重调谐质量阻尼器控制优化设计

通过多重调谐质量阻尼器(MTMD)系统参数的可能组合，得到了5种MTMD模型．基于结构受按振型——MTMD系统的力学模型，建立了设置这5种MTMD时结构的传递函数和动力放大系数统一表达式．于是5种MTMD的优化准则可统一定义为结构最大动力放大系数的最小值的最小化．基于MTMD的优化结果即最优频率间隔、最优平均阻尼比和最优调谐频率比，利用Wilson—θ法对一22层高层钢结构—MTMD系统进行了时程分析．分析中所用地震波分别为：EL—Centro地震波，Taft地震波，天津地震波和上海地震波．进而评价了5种MTMD的地震反应控制效果和冲程情况．研究表明，在高层钢结构建筑的MTMD地震反应控制中宜优先考虑MTMD(Ⅰ)和MTMD(Ⅴ)模型．     

基于神经网络的学位与研究生教育评估

随着学位与研究生教育评估的发展，加强评估是保证其质量的重要措施。面对日益复杂的评估对象，有必要引入非线性的评估手段，这对于弱化评估过程中的人为因素，保证评估结果的准确性有重要意义。神经网络是近年来发展迅速，固其具有自学习、自适应、联想记忆、并行处理和非线形映射等特性而成为良好的非线性建模工具。在提出了基于神经网络的学位与研究生教育评估模型的基础上，阐述了这种评估方法的实际应用价值。     

基于Oracle Spatial空间数据共享系统设计

近年来，随着面向对象数据库技术成熟，使用大型的RDBMS管理海量空间数据成为可能，企业化GIS数据组织和处理就显得非常必要。空间数据共享是当前地理信息系统建设的重要课题，而空间数据转换是实现信息共享的重要途径。本文研究当前流行空间数据共享方案，设计一种以XML为信息交换标准的空间数据转换系统，将空间数据接口统一集成到0racleSpatia1中。此设计方案已用于数字重庆(DCQGIS)建设项目。     

中国技术市场规模扩张原因的实证检验

采用格兰杰因果分析法，依据需求拉动和技术推动理论，对中国技术交易规模扩张的原因进行了实证检验．结果表明：中国技术市场规模扩张的类型属于需求拉动的规模扩张，而不属于技术推动的规模扩张．