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.     

一类离散时间复杂网络系统的输出同步

利用线性稳定性理论和Lyapunov函数方法,研究了一类离散时间复杂网络系统的输出同步问题,得到了系统输出指数同步的充分性条件,数值算例表明了方法的有效性.     

非同分布φ混合序列加权和的强极限收敛性

利用φ混合序列矩不等式和截尾的处理方法,研究非同分布φ混合序列加权和强极限收敛性质的问题,得到了若干新结果,推广并改进了独立同分布情形下的相应结果.     

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%。     

二阶椭圆混合问题的三棱柱单元逼近

针对二阶椭圆混合问题,构造了一个新的三棱柱单元,分析了该单元的适定性,利用Falk-Osborn方法,证明了单元满足离散inf-sup条件,进而给出了误差估计结果.     

基于随机机器故障的柔性作业车间动态调度

为了有效快速地应对生产过程中出现的随机机器故障,构建了一个故障机器可恢复的动态柔性作业车间调度模型,采用事件和周期混合驱动的方式,设计了一个组合重调度策略.在组合重调度策略中,将改进的二叉树右移重调度与完全重调度进行组合,引入序位偏差和完工时间偏差为重调度评价指标,对重调度方法进行选择,并且在精英选择遗传算法(elite selection genetic algo-rithm,ESGA)基础上,对精英选择策略进行改进,以防止陷入局部最优.试验算例仿真结果表明,动态调度算法对随机机器故障下的柔性作业车间动态调度是有效的.     

刺纹车轮虫 18S rDNA 克隆与序列分析

首次对刺纹车轮虫(TrichodinacentrostrigataBasson,VanAs & Paperna, 1983)进行了 18S rDNA 的克隆测序并分析，研究结果显示：刺纹车轮虫是一种具有辐射状中央颗粒的淡水车轮虫，具有相对较高的 GC 含量而位于分子系统树的顶枝，它与海水环境中的车轮虫具有较高的序列相似性及较近的遗传距离从而聚为一枝。研究提示刺纹车轮虫具有较强的宿主适应性，在系统进化中分化较晚并与海水种类具有较近的亲缘关系；此外，车轮虫的同源性与 18S rDNA序列相似性、遗传距离具明显相关性，GC 含量与分子支序树分枝具有明显相关性。
     

基于混合高斯模型的储物柜存取货行为检测方法

针对储物柜存取货物场景的实际情况和人员行为的特点，提出一种通过融合时间调整机制控制前景融入背景的改进型混合高斯建模检测方法，并引入手臂识别机制。融合时间调整机制减小了由于人员停止运动而错误决策为背景的可能性；手臂识别算法模型有效地识别人员伸手动作。实验结果表明，该方法可以简单有效地从连续的图像序列中检测出人员在储物柜场景下的存取货物行为。