基于深度学习的中医古文献临床经验抽取

中医古文献蕴藏着丰富的临床经验，是古代中医在行医过程中对临床诊疗的经验性总结，体现了中医学形成和发展的理论框架和思想基础.然而这些宝贵的临床经验不仅量大，而且分散在不同的文献中，使得中医从业者手工很难快速全面地获取它们，文献检索工具也只能提供文档级别的信息筛选，无法为这种细粒度的信息获取提供支持.此外，古汉语相对于现代汉语的不同特点也限制了主流文本分析工具的使用效果.为此本文提出面向临床经验获取的中医古文献信息抽取任务，用于识别古文献中描述临床经验的文本片段，手工标注了样本数据用于这种抽取模型的训练和测试，并设计了基于深度学习的序列标注器用于完成该任务.考虑到标注数据量小可能带来的过度拟合问题，本文引入对抗训练和虚拟对抗训练来增强模型的泛化能力.一系列充分的实验验证了模型的有效性，表明利用信息抽取技术从古文献获取中医临床经验具有可行性，为这一新的信息抽取任务提供了有希望的研究基线和可复用的标注数据集.     

Predicting Initial Formation Temperature for Deep Well Engineering with a New Method

With the progress of science and technology, human beings explore the energy under-ground with thousands of meters. As a thermophysical parameter, initial formation temperature (IFT) plays an essential...     

集成系统中工艺卡片填写与工序图绘制的研究

利用VBA实现CAD和CAPP系统集成，讨论了基于Word平台进行工艺卡填写，并在此基础上进行工艺卡填写和工序图并行输出的一般问题。工艺文件的填写是在CAPP数据库的支持下，直接读取CAD所提供的CAPP工艺数据文件，经推理机推理自动生产工艺过程；工序图绘制是在特征图表级和参数化绘图原理的基础上进行的。     

超高层建筑-18.7m的深基坑施工优化

介绍了深达 18.7m的基坑围护措施 ,对超高层建筑深基坑支护结构与施工技术进行优化     

鄂尔多斯盆地腹部下古生界天然气赋存系统研究

运用深盆气圈闭的基本原理，综合分析了鄂尔多斯盆地下古生界天然气赋存的基本地质因素，论证并提出了盆地腹部下古生界深盆气圈闭的新认识，并依据盆地地质构造特征将其进一步划分为：西部前渊拗陷型和中东部复式向斜型两大深盆气赋存系统．     

基于 FEM 的深基础工程数值模拟及其实现

简要介绍了有限元法的原理和解题步骤,在借鉴国内外众多有限元分析软件包优点的基础上,开发了自身的FEM三维非线性程序,并用所研发的程序对具体的工程进行了应用和模拟,与实测数据的逼近表明了整个软件系统的准确性和实用性。     

超塑性板材气压成形模具的设计与计算

介绍了金属的“超塑性”概念及其特点,阐述了超塑性材料Zn-22%Al板材气压成形的原理,着重解释了其板材气压成形模具的设计与计算,对生产实际与理论探讨具有现实意义。     

临近铁路深基坑开挖防护技术

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。     

农村剩余劳动力转移中的深层次矛盾及政策取向

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.     

基于深度学习的红外与可见光图像融合综述

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.