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.     

体育士气的感染性研究

高昂的士气对赢得体育比赛具有重要帮助,而士气具有感染性.本文通过文献资料法和逻辑分析法对士气及其感染性进行研究,分析士气感染性产生原因、影响因素,对体育团队在比赛中如何合理利用高昂士气提供借鉴.     

基于分层贝叶斯模型的损失准备金估计

传统的准备金模型主要是通过加总个体数据得到聚合损失三角形数据建立的,然而,这种数据的加总对原始个体数据产生不可避免的信息浪费.虽然这种方法简单,但可导致准备金估计的较大偏差.近年来提出的个体数据准备金模型中大都没有考虑保单合同之间的相依性.本文假设相同事故年的保单产生的索赔具有某种共同效应导致的相依情形,通过建立个体数据准备金的分层贝叶斯模型,利用信度理论的思想,得到每个事故年的准备金估计,从而得到总准备金的估计.进而,讨论了发展因子和结构参数的估计及其相应的统计性质.最后,给出数值例子表明本文给出的准备金估计的计算方法,并且比较了个体数据和聚合数据下准备金估计的均方误差.     

基于机器阅读理解的商品属性识别

属性抽取的目标是从非结构化文本中抽取与文本实体相关的属性和属性值，然而在电商场景下基于序列标注的模型缺少应对大规模属性抽取任务的可扩展性和可泛化性能力。本文提出基于阅读理解的商品属性抽取模型，通过额外加入问句来强化模型对属性的理解，结合双仿射注意力机制捕获问句和文本之间的语义特征，进一步提高模型的抽取性能。本文在电商数据集上对不同类型问句和不同解码器进行了对比实验，结果表明本文提出的方法优于多个基线模型，相较于OpenTag和SUOpenTag模型，属性抽取的F1值分别提升7.70%和3.26%，未登录词识别的F1值分别提升15.51%和8.12%。     

生存认知反思——“仁学”价值的个体性维度

孔子开创了儒家的“仁”学，从而奠定了儒家基本价值取向。人的两种生存状态即“物之人”“兽之人”而这并不是真正的人的状态，人的存在是经由“生存”“认知”“自觉”不同内容组成，而“仁”的最终价值落脚于人的自觉的价值实现上。人的自觉包含有对于过去、现在和未来的清醒认识、深沉的忧患意识和深刻的反思，不但对于社会生活的反思，也包括对于人自身的反思。     

个体工商户税收漏征漏管的原因及对策

税源监控力度薄弱是"疏于管理"的一种表现,税源不清、监控不力是导致税收流失的一个重要因素。加强税源监控,可以使税务机关及时摸清税源分布及变化情况,通过分析掌握税源动态,针对性地采取措施加以管理,可以提高税收征管工作的质量和效率。     

新型发酵机的原理方案设计探讨

从系统功能出发,采用形态学矩阵的方法(是提出设计预选方案的有效方法),列出了实现每一个功能的子方案及其优缺点。经过组合,提出了发酵机设计的三个方案,通过方案比较得出了新型发酵机设计的最优方案,提出了双向螺旋搅笼的新型结构,这对于新型发酵机的设计、制造将有着重要的实用价值。     

浅析个体软件过程(PSP)

介绍和分析了PSP的基本概念、作用和进化框架等内容 ,给出了PSP和CMM之间的联系 .CMM被软件业界公认为是当前最好的软件过程 ,PSP是CMM在软件工程师等级上的应用 ,是针对个体软件过程的改进 .     

对形体分析法标注尺寸的改进

应用定点、定线所需坐标原理,提出了如何使工程图标注尺寸齐全的一种方法-数线法,对形体分析法标注尺寸进行了改进,可以避免多注或少注尺寸.数线法在教师教学、学生学习、工程技术人员出图中应用非常方便.     

关于混凝土多边形非均匀受压区的等效矩形应力图探讨

本文首先分析推导出了混凝土多边形非均匀受压区等效矩形应力图的特征值，然后利用这些特征值对钢筋混凝土双向偏心受压构件的承载力进行简化计算，并与两个试验结果进行比较，计算值与试验值吻合较好。