技能映射通过析取模型诱导的多分知识结构

基于程序性知识的评估,提出由项目自身的状态结构诱导多分知识结构的方法,以建立适用于问题解答的多分评估体系.首先,根据各项目的解答或操作步骤设定响应值集,通过项目状态转移函数定义项目状态空间;然后,用操作程序表示技能,由过程函数导出析取的技能映射;最后,讨论技能映射通过析取模型诱导的多分知识结构.结果表明：技能映射通过析取模型诱导的多分知识结构是多分知识空间.     

联合实体边界检测的命名实体识别方法

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。     

基于CiteSpace的非物质文化遗产科技创新研究热点及趋势分析

非物质文化遗产（以下简称“非遗”）作为我国优秀传统文化的重要组成部分,非遗科技创新的研究逐渐成为学术界关注的热点。运用CiteSpace分析工具的可视化功能,以中国知网中CSSCI数据库收录的有关非遗科技创新的文献为样本,对年度发文量、研究力量、研究热点和趋势等进行分析。研究发现：2008~2021年非遗科技创新研究经历了3个阶段;研究热点集中在非遗、传承、创新和保护等方面;研究前沿主题聚焦互联网+、传播创新和活态传承等。     

基于Bert股吧舆情分析的特征融合股价走势预测研究

传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于 Bert 股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。 首先,采用Bert 自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。 以华银电力(600744. SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了 8. 63%,预测收盘价的回归指标 FMAPE FRMSE 分别下降了 23. 59%、22. 9%,R2 提高了 8. 11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。     

PRM蚁群融合算法的AGV路径规划研究

针对AGV运货时需一次性取多件货物的路径规划问题,提出一种PRM算法与蚁群算法相结合的融合算法,将问题拆分为路径的选择与TSP问题分布解决,即先利用PRM算法进行AGV路径规划,再利用蚁群算法决策出取货顺序,生成总的路径。最后采用matlab进行仿真实验,并与A*算法进行对比,结果证明了PRM蚁群融合算法比A*算法得出的路径更短、效率更高。     

嵌入式系统前端开发工具的设计与实现

主要介绍了为更好地对嵌入式系统中硬件环境作形式化描述而开发的ＥＨＤＬ语言,首先介绍了ＨＥＤＬ语言的设计模型和程序结构,然后介绍ＥＨＤＬ语言编译器的主要实现技术。     

知识经济与我国的经济发展战略

知识经济是与传统的农业经济、工业经济不同的一种新的经济形态,是当今世界经济发展的主要趋势,我国经济发展战略的制定,经济增长方式的根本转变,科教兴国战略以及可持续展战略的实施,都与知识经济密切相关,在当前条件下,我国的社会主义建设将面临着实现工业化和走向知识经济的双重挑战。     

面向VHDL语言的专用智能编辑器

目的设计面积超高速集成电路硬件描述语言的专用智能编辑器。方法使用散列表记忆各类标识符方法,动态地分析当前输入状态,完成ＶＥｄｉｔｏｒ的功能设置。结果该编辑器汇聚了目前流行的各类通用程序编辑器的优点,同时具有其独特的功能－标识符自动记忆,语句联想式输入及简单词法,语法错误的报错功能,结论实现了一个功能齐全的编辑器。     

浅谈专业知识与科技翻译

结合具体例子阐述了科技翻译中值得注意的一些问题。指出要搞好科技翻译必须同时具备充分的语言知识和一定的专业知识     

基于实例的工艺知识获取模型

介绍了耦合神经网络的工艺设计实例推理系统的实现方法论,提出了一种基于神经网络的工艺设计实例推理索引模型．与现存大多数实例推理系统不同,该方法用神经网络实现实例的动态分类和索引．实例层次分类的三层结构和基于特征的聚类模板概念,为实现基于符号处理的实例推理求解模式向基于神经计算的模式识别求解模式映射提供了条件．提出了基于实例的工艺知识获取模型,采用新实例的入库操作实现工艺知识的隐式获取,从而使知识获取得以简化．神经网络的自适应、自学习能力将减少系统的日常维护工作．基于实例的系统可望解决知识获取的难题．