基于二三维CAD模型数据源自动生成技术的实现

结合具体实例对二三维一体化CAD系统中，工程图纸的自动生成技术进行了深入的探讨，给出了剖切视图和复杂视图的具体算法，并介绍了二、三维双向关联和互驱动的相关技术。     

具有梯形结构大系统目标规划模型的双向分解及解的关系

采用“双向分解”方式将梯形结构大系统目标规划模型分解为若干个子问题,研究子问题之间以及子问题与大系统问题之间最优解的关系,在一定条件下,证明了横向和纵向分解子问题的最优解可构成大系统问题的最优解.     

基于卷积神经网络和双向门控循环单元网络注意力机制的情感分析

传统的情感分析方法不能获取全局特征,以及否定词、转折词和程度副词的出现影响句子极性判断.在深度学习方法基础上提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元网络注意力机制的短文本情感分析方法.将情感积分引入卷积神经网络,利用情感词自身信息,通过双向门控循环网络模型获取全局特征,对影响句子极性的否定词、转折词和程度副词引入注意力...     

双向循环进化的实体链接及知识推理框架

为体系化、智能化提升自然语言处理中实体链接任务的准确率, 同时解决图谱噪声混杂、关系稀疏等问题, 基于第三代人工智能知识&数据双轮驱动思想提出一种双向循环进化的实体链接与知识推理框架。基于知识图谱下的实体链接技术设计正向进化模块, 基于知识推理与元学习等技术设计反向进化模块, 多次循环双向控制过程实现两任务在弱监督下自我迭代和智能升级。实验表明, 在模块化设计加持下, 该框架可从特定领域文本习得特定领域知识, 并实现快速增量更新, 有效提升实体链接、知识推理效率; 同时兼具开放性, 为各业务领域小样本下文本分析能力的迭代升级提供新方法。     

3种光源下的朗伯体表面反射模型

为了理想化物体表面反射模型，通过辐射度学和球面三角公式推导出条形光源、均匀光源和半球均匀光源照射下的朗伯体场景辐射亮度，进而得到了3种光源下的朗伯体表面反射模型.     

云环境下基于双向拍卖的资源定价模型

针对云资源的特点,提出了一种双向拍卖模型,该模型利用供应商的资源使用情况来影响供应商的报价,并对买方的报价进行排序,测定获胜者;考虑了按照价格排序测定获胜者后剩余资源的问题,提出了避免剩余资源浪费的解决办法;最后,当获胜者全部测定完毕后,给出了收费函数,利用分段的方式解决了部分客户价格过高的问题,激励客户提高出价,增加供应商的收益。     

基于BERT和多头注意力的中文命名实体识别方法

针对双向长短时记忆网络-条件随机场(bi-directional long short-term memory-conditional random field,BiLSTM-CRF)模型存在准确率低和向量无法表示上下文的问题，提出一种改进的中文命名实体识别模型。利用裁剪的双向编码器表征模型(bidirectional encoder representations from transformers,BERT)得到包含上下文信息的语义向量;输入双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)网络及多头自注意力层捕获序列的全局和局部特征;通过条件随机场(conditional random field,CRF)层进行序列解码标注，提取出命名实体。在人民日报和微软亚洲研究院(Microsoft research Asia,MSRA)数据集上的实验结果表明，改进模型在识别效果和速度方面都有一定提高;对BERT模型内在机理的分析表明，BERT模型主要依赖从低层和中层学习到的短语及语法信息完成命名实体识别(named entity recognition，NER)任务。     

基于CEEMDAN-BO-BiGRU的矿井涌水量预测研究

为提高矿井涌水量预测的准确度，基于涌水量数据的不稳定性及随机性，提出一种自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)、贝叶斯优化(BO)与双向门控循环单元(BiGRU)相结合的矿井涌水量预测模型(CEEMDAN-BO-BiGRU)。该模型通过CEEMDAN将涌水量数据分解为多个较平稳的固有模态分量(IMF)和残差分量(Res)，过滤数据噪声，提取数据不同时间尺度波动特征，降低预测误差。利用贝叶斯优化对BiGRU模型多个超参数进行迭代寻优，进一步提高模型的预测精度。之后对各分量进行超前1至3步预测预测，最终将各分量预测结果加和得到涌水量多步预测结果。以小庄煤矿矿井涌水量数据进行试验，并将CEEMDAN-BO-BiGRU预测结果与CEEMDAN-BiGRU、BiGRU、BP、SVM进行对比实验，结果表明采用CEEMDAN-BO-BiGRU组合网络模型对矿井涌水量预测结果更准确，该方法对涌水量的短时预测提供了一种新思路。     

政府收支对我国经济波动的平抑效果

 采用构建的向量自回归模型（VAR模型）和向量误差修正模型（VEC模型），基于我国1985—2019年度经济发展相关数据的研究发现，政府支出冲击能在一定程度上提高实际产出和私人消费水平，对经济具有显著的促进作用；政府支出冲击会对私人投资造成短期挤出效应和长期挤入效应；从长期来看，政府收入冲击会导致实际产出水平的下降，政府收入冲击会造成私人消费和私人投资的剧烈波动。增强政策的正向效应，需要明确宏观调控中财政政策的目标，重视政府支出的度以及政府收入对私人消费和私人投资的影响，严格把控财政政策效应的滞后期。