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.     

改进遗传算法及其在钻井液设计中的运用

在深井、超深井以及地层复杂等条件下，为了避免或减少钻井事故的发生，达到优质快速钻井的目的，选择合适的钻井液体系至关重要。基于案例推理（CBR，Case-Based Reasoning）的钻井液设计中，钻井液体系由岩性、井型和井深等属性推理得出，但属性权重的分配会对推理结果产生显著的影响；遗传算法在优化属性权重时，存在收敛速度慢、收敛精度低的缺点。针对上述问题，提出一种解决CBR中属性权重分配问题的改进遗传算法。首先，对遗传算子进行改进：选择算子方面，利用指数尺度变换法优化个体选择；交叉算子方面，对算术交叉中的比例因子进行自适应调整；变异算子方面，改进个体变异方向，保持种群多样性。其次，从个体适应度和交叉个体的差异程度两方面实现交叉概率自适应调整。最后，通过对UCI数据集的对比实验，证明了改进后的遗传算法能改善全局收敛性能，提高CBR的准确率。将该算法运用到基于CBR的钻井液设计中，实验结果表明，所提方法能够优化属性权重的分配，进而提高钻井液设计的质量。     

基于Android系统的斗地主游戏的设计与实现

随着智能手机的迅猛发展,Wi Fi的全民时代到来,手机网络游戏越来越得到人们的青睐.首先设计了基于Android系统的斗地主纸牌游戏的功能模块、类以及数据库,实现了客户端注册、登录、游戏房间选择、多人斗地主以及服务器端接收多个用户连接请求且管理用户信息功能,然后对该游戏中的关键技术进行了详细描述,最后展示了游戏的运行界面.测试效果表明,软件界面友好、操作便捷,能够满足手机用户对斗地主游戏的基本需求.     

现代信息检索理论架构研究

信息作为一种新的资源,对当代经济和社会的发展起着非常重要的作用,如何高效快捷地利用现代信息是当前我国信息检索领域研究的重要问题。阐述了现代信息检索理论架构研究的前提,分析了当前主要的信息检索理论,探讨了网络信息检索的主要方法。     

基于课外学习的高职学生英语应用能力实证研究

以建构主义教学观为视角，研究课外学习对提高学生英语语言应用能力的有效性。实验结果表明，课外学习是构建英语语言学习环境的有效手段，对高职英语课堂教学有很大的促进作用，对提高学生的英语语言应用能力有明显作用。     

高校图书馆文献采访工作小议

分析了高校图书馆在纸质文献资料和电子文献资料采访过程中存在的主要问题，并针对这些问题提出了解决的方法与措施。     

目标管理在高校示范班管理中的实践与思考

目标管理是科学的管理方法，具有显著特点和实施原则。示范班是规范、创新、拔高的班级群体。在示范班管理中实施目标管理对促进良好班风的形成、增强班集体凝聚力、规范班级管理、形成学生的集体观念以及调动学生积极性、主动性和创造性等都具有极其重要的作用。     

百年浙江影视文学创作论略

在影视文学的创作中，浙江剧作家有不凡的表现，文章论述了百年来，浙江剧作家在影视文学创作方法的业绩。     

钢纤维增强混凝土的钢纤维分类和强度等级研究

论述了钢纤维增强混凝土应用中关于钢纤维分类和强度等级的关键技术问题     

基于原型的对象类提取技术

在面向对象分析与设计过程中，类和对象的提取具有探索性。本文结合实例分析从需求说明书中寻找对象类的Wirfs-Brock方法，并将原型法融入到面向对象方法之中，总结出基于原型的对象类提取策略。