MODIS资料遥感黄土高原半干旱地区气溶胶光学厚度

借助6S辐射传输模式,模拟了MODIS红、蓝、中红外通道的表观反射率在不同气溶胶类型下对地表反射率和气溶胶光学厚度的敏感性试验.利用Kaufman扩展的暗像元方法反演了黄土高原半干旱地区晴空天气条件下的2.5 km高分辨率气溶胶光学厚度,选取的10天反演结果有6天的相对误差较小,在16%以下,绝对误差小于0.05的有7天.反演的10天资料中,兰州大学半干旱气候与环境观测站与之对应的CE-318观测资料的光学厚度平均值为0.2226,反演的平均值为0.2170,反演结果较合理.将反演结果与CE-318观测资料和NASA发布的气溶胶产品进行了对比,显示反演结果与NASA发布结果的空间发布存在一致性.     

ICPF的制备及其用于人工触觉显示

ICPF作为一种智能材料,有良好的性能及广泛的用途。它是以nafion为基材,两面镀金属制成。首先是先进行膜表面粗化,然后将其浸泡在铂盐中,再使用Na BH4溶液还原,之后用氢氯羟胺溶液水合肼溶液进一步还原,最后电镀Cu。ICPF能产生高频输入响应,且材料柔软,因此将其用于人工触觉显示,裁制成纤毛状,以一定阵列做成刷子,模拟触觉。     

刑事犯罪中常见微量物证的发现和采集

仪器分析技术的发展，使得微量物证对案件侦破的作用愈来愈大，但由于其体积小、质量轻、不易察觉、易污染等特点，现场勘查时较难发现、提取和保存。鉴于此，本文系统的阐述了微量物证现场存在的重点部位、不同案件中勘查的重点吐及爆炸残留物、射击残留物、纤维等常见微量物证的提取、保存和注意事项。     

矿山机电在现代煤矿企业中的应用

矿山机电作为一种为基础原材料工业服务的重型机械设备,促进了我国经济快速发展、煤炭资源快速开采,在煤炭技术的现代化过程中起着举足轻重的作用,已经成为衡量煤矿企业系统现代化程度的标准。本文首先分析了矿山机电设备在现代煤矿企业应用中的发展现状,然后总结了应用的积极影响,最后提出了矿山机电在现代煤矿企业运用中的优化措施。     

融合小句对齐知识的汉英神经机器翻译

针对当前神经机器翻译在捕捉复杂句内小句间的语义和结构关系方面存在不足,导致复杂句长文本翻译的篇章连贯性不佳的问题,提出一种融合小句对齐知识的汉英神经机器翻译方法.首先提出手工和自动相结合的标注方案,构建大规模小句对齐的汉英平行语料库,为模型训练提供丰富的小句级别的汉英双语对齐知识;然后设计一种基于小句对齐学习的神经机器...     

基于单词领域特征敏感的多领域神经机器翻译

鉴于现有基于单词的领域特征学习方法在领域识别上的精度较低,为提高领域判别和提供准确的翻译,提出一种单词级别的领域特征敏感学习机制,包括两方面:1)编码器端的上下文特征编码,为了扩展单词级别的领域特征学习范围,引入卷积神经网络,并行提取不同大小窗口的词串作为单词的上下文特征;2)强化的领域特征学习,设计基于多层感知机的领域判别器模块,增强从单词上下文特征中获取更准确领域比例的学习能力,提升单词的领域判别准确率。在多领域UM-Corpus英–汉和OPUS英–法翻译任务中的实验结果显示,所提方法平均BLEU值分别超过强基线模型0.82和1.06,单词的领域判别准确率比基线模型分别提升10.07%和18.06%。对实验结果的进一步分析表明,所提翻译模型性能的提升得益于所提出的单词领域特征敏感的学习机制。     

基于深度学习的实体链接研究综述

介绍实体链接的概念和步骤以及基于深度学习的命名实体链接相关问题和研究现状,分析实体链接研究中存在的问题及相应的解决模型,并介绍相关数据集和评测方法.总结国际评测会议中实体链接的现状,展望未来的研究方向.     

引入图像信息的多模态复述生成模型

在商品描述、新闻评论等多模态场景下, 已有复述生成模型只能围绕文本信息生成复述。为了解决其因无法利用图像信息而导致的语义丢失问题, 提出多模态复述生成模型(multi-modality paraphrase generation model, MPG)来引入图像信息, 并用其生成复述。在MPG中, 为了引入与原句对应的图像信息, 首先根据原句构建抽象场景图, 并将与原句相关联的图像区域特征转换为场景图的结点特征。进一步地, 为了利用构建好的场景图来生成语义一致的复述句, 使用关系图卷积神经网络和基于图的注意力机制对图结点特征进行编码和解码。在评测阶段, 提出句对相似度计算方法, 从MSCOCO数据集中筛选出描述图像中相同物体的句对, 并将其作为复述测试集进行评测。实验结果显示, 所提出的MPG模型生成的复述拥有更好的语义忠实度, 表明在多模态场景下图像信息的引入对提高复述生成质量的有效性。     

"数学课分层实验教学"初探

"分层实验教学"始终把学生当作教学主体,保证了面向全体的教学准则,提高了学生的学习质量,真正推动了学生的综合素质的发展,是适应教育教学潮流的优秀教学方法.     

一种多源领域自适应命名实体识别方法

领域自适应是解决低资源问题的一种通用方式,可应用于各种自然语言处理的任务中.当前针对命名实体识别(named entity recognition, NER)任务的领域自适应研究通常从单一的源领域迁移到目标领域,在目标领域和源领域相近的情况下,这种方式能够取得较好的识别效果,但是在目标领域与源领域相关度不高的情况下,单一领域迁移方式存在很大的局限性.针对这一问题,提出一种融合多源领域贡献度加权的自适应NER模型(multi-domain adaptation NER model based on importance weighting, MDAIW).1)通过多个领域的知识迁移来提升目标领域的实体识别性能;2)根据不同领域及其领域内样本对目标领域的重要性,计算领域贡献度;3)将领域贡献度引入到NER模型中,以此来实现更好的模型领域适应性.最终在多个目标领域上进行实验,性能皆优于当前性能最好的方法,验证了模型的有效性.