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21.
基于Web的网络答疑系统研究与应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
章提出了一个基于WWW环境的网络自动答疑系统,研究了基本框架、提出技术解决方案并实现了其部分功能。  相似文献   
22.
讨论了回弹法、钻芯法、超声波法和拨出法等常用结构实体混凝土强度检测技术的优、缺点,并就如何提高结构实体混凝土强度检测技术的精度,提出了一些亟待解决的关键技术问题。  相似文献   
23.
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   
24.
针对传统方法未能考虑词向量的动态性及句子间交互不充分等问题,提出基于BERT预训练模型及多视角循环神经网络的文本匹配模型。通过BERT-whitening方法对BERT输出的句向量进行线性变换优化,并利用多视角循环神经网络将两句子不同位置的BERT动态词向量进行双向交互计算;将句向量与词粒度交互向量进行融合后计算结果。实验结果表明,提出的模型相较于对比模型有明显性能提升,实用性良好。  相似文献   
25.
针对SIFT特征匹配算法在特征空间中进行历遍搜索,匹配速度慢的问题,提出一种金字塔层间匹配算法。首先,根据特征点所处金字塔层不同将特征点划分为不同的集合,其次,选择待配准图像金字塔中某一层集合,在基准图像金字塔中寻找相似层,并确定待配准图像金字塔与基准图像金字塔层之间的相似关系,最后,在相似层之间寻找匹配点。待配准图像中的选择层集合由金字塔底层到顶层,寻找相似层所用时间依次缩短。与原算法相比,该算法具有相同的旋转稳定性。将该算法与原算法分别应用实际图像配准中,结果表明:可见光图像配准中,匹配速度提高了3.2倍,正确匹配率提高了10.3%,红外图像配准中,匹配速度提高1.4倍,正确匹配率达到100%。  相似文献   
26.
针对基于内容的人体运动检索问题,提出了一种基于逻辑相似性的运动数据检索方法。首先,针对特定人体运动序列数据,使用自组织网络映射算法对运动数据进行预处理,找出运动数据帧的最佳匹配单元。然后,应用数据编码规则对匹配单元进行量化及编码处理,获得基于符号化表示的运动描述符。基于符号化表示的描述符建立运动序列索引机制,应用多分辨率框架进行运动模式匹配。最后,按照模式匹配结果进行运动相似性排序,输出检索结果。在CMU运动数据库中的试验结果表明了算法有效性。  相似文献   
27.
为了能充分利用目标的散射中心对弹道目标进行识别,提出利用解线频调的方法,通过对距离向和方位向进行快速傅里叶变换,实现对目标散射中心成像,然后从目标ISAR像中提取目标特征信息,提出了一种新的匹配识别的方法实现对目标的分类识别。该方法利用提取的散射中心的位置和幅度信息,通过构造匹配度矩阵,进而与预设门限比较,判定目标类别。仿真实验及识别性能评估表明,该方法在设定情况下具有良好的目标识别能力。  相似文献   
28.
本文对特勒根定理的内容,特别是其适用的普通性进行了验证.并运用该定理对网络的灵敏度进行了分析.最后对一个具体电路的灵敏度进行了计算,进一步验证了文中所述方法的正确性.  相似文献   
29.
迷彩伪装涂料配方的计算机自动设计   总被引:3,自引:0,他引:3  
寻找极伪装涂料宽光谱计算机自动求解配方的算法。方法采用三刺激值匹配法,光谱匹配法、综合计算法,并分析了上述三种匹配法的异同点以及适用范围。结果和结论三刺激值匹配法适用于可见光范围,光主普匹配法适用于宽光谱匹配,综合计算法能使配方满足伪装涂料在可见波段和近红外波段的各项性能要求,得到较好的伪装效果。  相似文献   
30.
为了更深入地研究引战配合的信息过程,从信息的角度给出引战配合过程的信息描述。方法从信息论的角度将引战配合划分为两个过程:信息传输过程和信息控制过程;给出了可作为引战配合效率的指标,即引战配合过程武器系统所获取的信息量的两种度量方法。  相似文献   
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