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61.
简要介绍电信综合业务计算机管理系统TSIS的一些情况,着重讨论了用中间件技术开发分布式事务处理系统的方法,并提供了用中间件实现分布式事务处理系统的关键技术。  相似文献   
62.
随着我国经济体制改革的深化,企业间的合并活动日益频繁,但对与企业合并密切相关的商誉问题的处理却不够规范,为此从商誉的含义入手对合并商誉进行了研究,通过对商誉在企业合并后的会计处理方法的探讨,认乌拿兰商誉是由购买价格超过拥有的净资产公允价格的差额确认,确认后的商誉应在规定的年限内用直线法摊销。  相似文献   
63.
从硬件和软件两方面详细阐述了基于CTV100平台的DPTV系统,并给出了总体设计框图和设计流程图。本项目采用意法半导体公司(ST)的CTV100解决方案,实现了对传统模拟电视信号的高效数字域处理,显著提高了电视画面的图像质量;并通过采用基于32bitCPU的OS20嵌入式操作系统,实现了多种传统模拟电视无法实现的功能。  相似文献   
64.
Software component library is the essential part of reuse-based software development. It is shown that making use of a single component library to store all kinds of components and from which components are searched is very inefficient. We construct multi-libraries to support software reuse and use PVM as development environments to imitate Iargescale computer, which is expected to fulfill distributed storage and parallel search of components efficiently and improve software reuse.  相似文献   
65.
Seismic3DPrestackTimeMigrationonParallelComputers¥LiuPing&ChenYunhe(WuhanDigitalEngineeringinstitute,WuchangP.O.Box74223,P.R....  相似文献   
66.
CEDS-MD是为彩色电视机机壳结构设计研制的专用微机CAD系统,本文介绍了系统的数据分类,表示模型的选取,数据处理方法及相应的文件系统.  相似文献   
67.
本文讨论了在微机中西文表格自动处理技术中一些特殊功能的算法设计,分析了设计思想,提供了部份实用算法,并对某些算法的时间复杂度进行了评述。这些算法均已在本校研制的“IBM-PC/XT微型机中西文数据库管理系统”的表格自动处理软件中实现,并已应用于百多家企、事业单位的计算机管理系统中。  相似文献   
68.
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   
69.
绿色电力作为环境友好型能源在近年来得到了广泛的应用,为探索省级电力市场绿色电力交易成效,首先通过梳理国外绿色电力市场机制和交易组织情况,并对比分析国内国网区域和南网区域的绿色电力交易现状,总结出国内各网省绿色电力交易的开展情况和规则特点。然后从分布式绿色电力参与市场交易、绿色电力偏差调整和绿色电力曲线形成三个方面,进行了差异化绿色电力交易需求分析与实践探索。最后针对性构建省级绿色电力交易的绩效评价指标体系,并进行实例分析,为省级电力市场绿色电力交易方法和市场评价提供参考方案。  相似文献   
70.
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。  相似文献   
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