增强型注意力网络点击通过率预估方法

针对以往模型在对点击通过率(click-through rate,CTR)进行建模预测时,存在着特征重要性学习不足、特征交互低效等问题,提出了一种增强型注意力网络预估模型,用于动态学习特征重要性和特征交互信息,模型主要由注意力层、双线性交互层和全连接神经网络层构成。注意力层的多尺度多头自注意力机制通过设置不同尺寸子空间增强特征重要性学习能力,在得到特征重要性后,进一步采用张量积双线性交互学习特征交互信息。通过对注意力的子空间尺寸大小、张量积交互形式、神经网络层数和节点个数等进行定量分析,确定模型的最佳参数。实验证明,该模型相比已有模型拥有更好的预测能力。     

基于双向门控机制和层次注意力的方面级情感分析

针对传统情感分析模型将单词或词语作为单一嵌入,而忽略句子之间依存信息和位置信息的问题,提出基于双向门控机制和层次注意力的方面级情感分析模型（Based on Bi-GRU and Hierarchical Attention,BGHA）。首先,将文本数据转成词向量再加入位置编码信息,得到包含位置和语义信息的词向量后通过双向门控机制提取上下文特征;接着,分别在单词注意力层和句子注意力层用注意力机制对特征分配权重,突出重点词和重点句信息;最后,结合给定的方面信息选择性提取与其较匹配的情感特征。在SemEval 2014、SemEval 2016和Twitter短文本评论数据集上的实验结果表示,BGHA模型的准确率对比其他模型都有不同程度的提高,证明了模型的有效性。     

真空开关介质强度恢复的研究

电力系统的瞬态恢复电压对真空开关的介质强度恢复影响极大,根据是否考虑这一影响可把真空开关的介质恢复过程分为实际恢复过程和固有恢复过程。本文在相同的实验模型和电路参数下对这两种恢复过程作了比较性的实验研究。提出了“鞘层”与“金属蒸气”相结合的理论模型,并对相关的问题进行了讨论。     

小波变换及其在图像编码中的应用

小波分析是目前许多学科共同关心的一个前沿领域。本文首先付里叶变换和窗口付里叶变换的局限性,从时域、频局部化的角度对小波理论作了简介,其次综述了小波在图像编码中的应用。     

一种改进的树形矢量量化编码算法

矢量量化中的一个最严重的问题是在一本码本中搜索最近码字的高计算复杂度。本文在研究树形矢量量化的基础上提出了一种改进的树形矢量量化编码算法。实验结果表明,本文提出的编码算法相对于树形矢量量化算法可大大改善峰值信噪比（ＰＳＮＲ）。     

L—统计量的非一致性收敛速度

本文研究了高阶矩条件下L—统计量的非一致性收敛速度,得到了与独立和类似的收敛速度。     

分形编码中的最优压缩映射

提高传统分形压缩编码的性能。方法将分形变换编码建模为一个不等式约束条件下的非线性规划问题,将压缩射条件作用到最优射的求解过程中,得到全局意义上的最优压缩映射,给出了该模型及相应的求解算法,对算法收敛性,初始点选择等问题进行了讨论。     

盐胁迫下灰绿藜叶片光合特性与叶绿体离子调节的研究

ＮａＣｌ处理后,灰绿藜整个叶片内Ｎ＾＋ａ和Ｃｌ＆－积累,但叶绿体内仅少量增加。叶绿体与叶片的Ｋ＾＋浓度都降低。     

离散余弦变换系统在微光夜视系统中的应用研究

军事和空间技术的要求促进了微光电电视技术的发展。微光图像实时处理技术是微光夜视技术今后发展的方向。该文给出了实现实时图像处理的离散余弦变换编码系统框图及性能参数,并讨论了离散余弦变换系统在微光夜视系统中的应用。为微光电视的实时图像处理及图像编码进一步研究打下了基础,同时也为实现目标探测识别,跟踪的实时性,智能化和微型化,从而为研制新一代的战术侦察与火控系统提供出具体有效的技术基础。     

应变速率对8090Al-Li合金拉伸性能的影响

用动态拉伸的方法研究了应变速率对 80 90 Al— L i合金拉伸性能的影响 ,应变速率的范围为 10 - 3～ 10 3s- 1。结果表明 ,合金的强度和塑性随应变率的增加而增加。试样的 SEM和 TEM分析发现 :准静态下的断裂为沿晶断裂 ;随着应变率的增加 ,断裂从穿晶准解理断裂过渡到由显微空穴聚集而成的韧窝断裂。高应变率下80 90 Al- L i合金强度和塑性的提高与其变形机制和晶界无沉淀区 (PFZ)的变化有关