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1.
2.
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. 相似文献
3.
4.
通过构建包含价格粘性和工资粘性的环境—经济动态一般均衡(DSGE)模型,探讨粘性因素在技术冲击、环保技术冲击、环境税冲击和货币政策冲击对产出造成的影响中起到的作用。基于相关参数校准,通过模拟分析得出结论:技术、环境政策外生冲击在不同的粘性组合下主要通过改变边际成本来影响产出。相比价格粘性,单一工资粘性能够对产出造成较显著的正向影响;单一工资粘性能够缓解货币政策冲击对产出、消费和投资的负向作用;方差分解结果表明单一工资粘性下的产出增长主要来源于技术冲击对产出的正向影响;价格粘性和双粘性下的产出变化差别较小,是因为货币冲击和技术冲击对产出造成的影响相差无几。 相似文献
5.
6.
采用空间统计方法和空间计量模型分析2005-2018年兰州-西宁城市群工业集聚格局及其影响因素的空间溢出.结果表明,工业集聚呈现“中心-外围”空间格局和“点-轴”发展特征,工业集聚的空间非均衡格局存在马太效应.工业集聚具有空间相关性,热点区及次热点区主要集中在兰州-西宁城市群“中心”的工业优势县(区);工业集聚冷点区及次冷点区主要集中在兰州-西宁城市群“外围”的工业待发展县(区).工业集聚及其影响因素均存在空间溢出性,相邻县(区)工业集聚对本县(区)工业集聚具有促进作用;人口密度、经济水平、政府干预、市场化率、投资水平等因素对本县(区)工业集聚产生影响时也通过空间溢出对相邻县(区)工业集聚产生影响. 相似文献
7.
采用自行设计的两种不同结构的熔融浸渍模具制备了连续玻璃纤维增强聚丙烯预浸带,测试了模具结构对预浸带的孔隙率、纤维断裂率、界面形貌、纤维分散均匀度和拉伸强度的影响,建立了纤维浸渍模型和纤维断裂模型,并通过理论模型对预浸带的孔隙率和断裂率进行理论预测。结果表明,本文建立的数学模型能够有效预测预浸带的浸渍程度和纤维断裂率,可用于浸渍模具结构的优化设计;在本文范围内,与波浪形模具相比,斜齿形模具的多楔形区结构可以有效地降低预浸带孔隙率和提升纤维分散程度;波浪形模具的流道圆角半径较大,楔形区个数较少,与斜齿形模具相比,可有效降低纤维断裂率并提升拉伸性能。 相似文献
8.
为了构建共享自动驾驶汽车(shared autonomous vehicles,SAV) 的使用意愿模型并分析其影响因素,通过使用时机和使用频率来体现公众对SAV的使用意愿;采用验证性因子分析将态度潜变量转化为潜变量得分,以此将态度潜变量引入传统的有序Logit模型;提出SAV使用意愿的有序Logit模型构建方法,并建立基于个人属性、通勤特征、态度潜变量的SAV使用意愿模型.研究发现:是否使用过滴滴拼车、工作单位停车费、自动驾驶态度对使用时机和3种价格(1,2,3元/km) 下的使用频率有显著影响;使用过滴滴拼车、工作单位收取停车费、支持自动驾驶的群体倾向于频繁地、更早地使用SAV出行;公众期望以1元/km或 2元/km即不超过目前滴滴拼车的价格使用SAV. 相似文献
9.
通过对523名高职学生进行实地调研,探析“学习参与度”对学生创新创业核心素养的影响机制。结果显示:课程建设、教师引导、资源支持对学习心理参与度影响显著;教师引导、资源支持、社会实践对学习行为参与度影响显著。学习参与度显著影响创业意识、创新精神、创业能力。提出优化对策:重视学生创新创业核心素养的培养;提高学生创新创业学习参与度;人际互动提升学习心理参与度;协同培育提高学习行为参与度。 相似文献
10.
黄寅 《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》2020,36(2)
针对工件缺陷种类多样和特征不明显,造成机器视觉识别精度不稳定的问题,提出了一种基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法,并以软件工程来实现其功能。首先,对存在缺陷的工件进行取样,采集缺陷图像,建立识别标准。然后,基于深度神经网络模型和缺陷标准图像,进行模型训练,采取分批训练,逐步迭代收敛的方式,达到准确识别工件缺陷目的。最后,基于Python语言与TensorFlow框架实现深度神经网络模型,并将模型移植到C++平台调用,嵌入到商业版本软件中,实现算法的落地应用。实验测试结果显示,相对于已有的缺陷识别技术而言,本文算法具有更高的识别准确性,可为机器视觉软硬件设备提供技术基础。 相似文献