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21.
分析了构建读书活动网络平台的意义,探讨了利用读书活动网络平台开展读书活动的措施。  相似文献   
22.
考虑到周边建筑物安全及在动荷载下施工人员和机械设备的安全,选择了防护桩方案并进行了设计及计算,为临近铁路深基坑施工提供了参考。  相似文献   
23.
本文分析了DBF文件的结构,讨论了真实记录和虚拟记录的关系,给出了记录长度和文件结构说明长度之间的数学表达式,按这种算法编写的程序具有通用性。  相似文献   
24.
农村剩余劳动力转移中的深层次矛盾及政策取向   总被引:1,自引:0,他引:1  
简析了农村剩余劳动力的成因及现状,对转移中的深层次矛盾加以剖析,提出了政策建议,以期就教与方家.  相似文献   
25.
英语精读课堂教学步骤谈   总被引:2,自引:0,他引:2  
在大学英语精读课程的教学中,不少教师认为应该在字、词、句、篇等各方面精讲细练,此做法容易导致教师难讲、学生厌听的现象。按照自由发言、导读、课文讲解和教学反馈的教学步骤能调动学生学习的积极性、主动性和创造性。  相似文献   
26.
基于当前大学英语阅读教学中存在的问题,首先分析了这些问题存在的原因,继而提出了新的阅读策略--预设敏感化,并讨论了这一策略在大学英语教学中的可行性,最后探讨了实现预设敏感化策略的方法和途径.  相似文献   
27.
图像融合技术是指从不同的源图像中提取并融合互补的信息,生成一幅信息量更丰富、对后续高级视觉任务提供足够支持的图像.红外与可见光图像融合(Infrared and Visible Image Fusion,IVIF)是图像融合领域的一个重要分支.近年来,深度学习技术在视觉计算领域表现出了良好的性能,尤其是基于自编码器、卷积神经网络、生成对抗网络等几种基于深度学习的IVIF技术得到了蓬勃发展.为此,对基于深度学习的IVIF算法的方法、数据集和评估指标等进行了总结和阐述;通过大量的实验,进行定性和定量的结果分析,对比了各类基于深度学习IVIF算法的性能;最后,讨论了该领域未来发展的一些前景和研究方向.  相似文献   
28.
深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法在自动驾驶领域中应用广泛,但DDPG算法因采用均匀采样而导致低效率策略比例较高、训练效率低、收敛速度慢等.提出了基于优先级的深度确定性策略梯度(priority-based DDPD,P-DDPG)算法,通过优先级采样代替均匀采样来提升采样利用率、改善探索策略和提高神经网络训练效率,并且提出新的奖励函数作为评价标准.最后,在开源赛车模拟(The Open Racing Car Simulator,TORCS)平台上对P-DDPG算法的性能进行了测试,结果表明相对于DDPG算法,P-DDPG算法的累积奖励在25回合之后就有明显提升而DDPG在100回合之后训练效果才逐渐显现,提升约4倍.P-DDPG算法不仅训练效率提升且收敛速度加快.  相似文献   
29.
针对传统命名实体识别方法无法有效利用实体边界信息的问题,提出一种联合实体边界检测的命名实体识别方法,即将实体边界检测作为辅助任务,增强模型对实体边界的判断能力,进而提升模型对实体的识别效果。首先,利用Bert预训练语言模型对原始文本进行特征嵌入获取词向量,并引入自注意力机制增强词对上下文信息的利用;其次,在命名实体识别任务的基础上,添加实体边界检测辅助任务,增强模型对实体边界的识别能力;再次,对比联合实体边界检测的命名实体识别方法与基线方法的有效性,并对测试结果进行消融实验;最后,进行样例分析,分析损失权重β对实体边界检测的影响。实验结果表明,在英文社交媒体数据集Twitter-2015上,联合实体边界检测的命名实体识别方法相较于基线模型取得了更高的精准率、召回率和F1值,其中F1值达到了73.57%;并且,边界检测辅助任务提升了基线方法的检测效果。所提方法能有效利用实体边界信息,从而获得更好的实体识别效果,促进了人机交互系统的发展,对自然语言处理下游任务有重要意义。  相似文献   
30.
数字式仪表常用于变电站、工厂等生产环境,是一种直观的设备监测仪器。然而当前数字式仪表的读取方式还依赖于人工巡检,手动记录等,这些传统的巡检方式来监测设备的运行状态大大降低了巡检效率。为了实现传统行业的数字化转型,本文提出基于轻量化深度学习的数字仪表识别方法,通过改进的YOLOv5的目标检测框架,针对数字仪表目标区域在整张图片大小不一致的情况,提出对于感兴趣区域(ROI)的迭代目标检测方法,首次检测将感兴趣区域进行检测并切割统一到相同的尺度,随后迭代检测网络针对感兴趣区域内的字符进行检测并分类,以达到精确读数的目的。为提升多尺度检测性能,本文采用Res2Net模块主干网络中的的残差模块。采用GIoU取代通用的IoU作为位置损失函数加速模型训练效果的收敛。实验表明,改进后的框架实现了99.62%的准确率和99.55%的召回率,相比基线网络分别提升了12.72%和5.85%。通过将框架在边缘计算平台上的终端部署,在实际生产中取代了人工巡检,实现了商业化运行。  相似文献   
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