多语言复杂文本布局引擎分析及应用

分析了微软多语言复杂文本布局引擎Uniscribe的主要工作机制,说明了Uniscribe主要接口函数的功能及用法.基于Uniscribe接口实现了支持Unicode编码和OpenType字体的蒙古文竖向文本编辑器,解决了其中的一些技术难题.     

在高寒山区提高优质豆科牧草产量的研究

根据世行贷款四川省安宁河流域农业资源开发项目凉山州商品羊基地建设报告的要求,开展本研究,旨在探讨在海拔3000m 左右的高寒山区提高优质豆科牧草产量的方法和途径,为养羊业提供足够的优质牧草,促进种草养畜业的健康发展,为项目区农户种草养畜脱贫致富,奠定坚实的基础。本次实验时间是1998年5月至1999年4月,实验用种为光叶紫苕(简称苕子)种子。     

元素掺杂对二维Ga2O2电子性质的影响

基于密度泛函理论的VASP(Vienna ab-initio simulation package)软件包计算5种金属和非金属掺杂对二维Ga₂O₂晶体结构和电子性质的影响. 结果表明： 掺杂B,C,Mg,Si,P元素可使晶体结构发生改变, 并改变掺杂体系的电子性质； 与本征Ga₂O₂晶体相比, 这几种掺杂元素体系的带 隙均减小, 这是由于掺杂原子与近邻原子间电荷重新分布所致.     

融合BERT词嵌入和BiLSTM的微博谣言持续检测模型

针对微博谣言带标签数据不足，且当下的谣言检测模型无法持续学习应对不断变化的微博网络语言等问题，本文提出BERT-BiLSTM-LML微博谣言持续检测模型.首先，使用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)预训练模型提取两个任务输入文本数据的词向量；其次，使用双向长短时记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory, BiLSTM)网络充分提取文本的上下文特征；最后，基于BiLSTM深层特征使用终身监督学习算法ELLA(Efficient Lifelong Learning Algorithm)对两个任务的特征数据进行建模，以实现对微博谣言的持续检测.实验结果表明：BERT词向量有效优化了模型性能，比基于Word2vec词向量的Word2vec-BiLSTM-LML模型在准确率和F1值都提升了5.5%.相较于独立学习，在持续学习争议检测任务后，模型的谣言检测准确率提升了1.7%,F1值提升了1.8%.同时，在持续学习过程中，随着知识的积累，谣言检测准确率持续提升.最终在公开...     

弯曲破坏冻融损伤RC框架梁柱数值模型

为探究弯曲破坏型冻融损伤钢筋混凝土(RC)框架梁柱抗震能力进而对其展开准确评估，通过对国内外已有冻融损伤RC梁柱拟静力试验数据的对比分析与归纳总结，深入系统地探究了冻融循环次数NFTCs、混凝土强度f_cu、轴压比n对RC梁柱抗震能力的影响.采用理论知识构建了未冻融RC框架梁柱弯矩-转角(M-θ)恢复力模型骨架曲线计算方法，进而提出了可考虑冻融损伤参数F(F综合了NFTCs和f_c的影响)和轴压比n影响的冻融损伤RC框架梁柱M-θ恢复力模型骨架曲线计算公式.在此基础上，基于能量耗散原理，引入循环退化指数β_i用以表征梁柱构件的强度退化与刚度衰减，构建了适用于弯曲破坏冻融损伤RC梁柱的M-θ恢复力模型.将所建立的M-θ恢复力模型代入到OpenSEES的零长度单元ZeroLength Element中，利用集中塑性铰模型建立了适用于弯曲破坏型冻融损伤RC梁柱数值模型.通过模拟值与试验值的对比表明，构建的数值模型能较为准确地标定低周往复下弯曲破坏冻融损伤RC框架梁柱的滞回性能，可用于RC框架结构的抗震能力评估.