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.     

张量广义特征值的S-型包含区域

设{A,B}为m阶n维正则张量对,通过将指标集N={1,2,…,n}划分为非空真子集S及其补集S珚=N/S,利用分类讨论的思想以及张量对{A,B}某些元素选取的任意性和不等式缩放技巧,解决了张量对{A,B}的特征值定位问题,并给出张量对{A,B}特征值的S-型包含区域.数值结果表明,所得包含区域比已有包含区域更精确.     

非同分布φ混合序列加权和的强极限收敛性

利用φ混合序列矩不等式和截尾的处理方法,研究非同分布φ混合序列加权和强极限收敛性质的问题,得到了若干新结果,推广并改进了独立同分布情形下的相应结果.     

New Develoopment of the Basic Theory of Extenics

In this paper,the new development of three basic theories of Extenics,incluing basic-element theory,extension set theory and extension logic theory ,has been introduced.And the new theoretical frame of Extenics has also been set forth.     

具有sn-网的空间

证明了具有σ—点有限sn—网及σ—局部可数sn—网的空间可刻划为度量空间在某些确定映射下的象.     

含PM-映射的变分不等式

文章在自反Banach空间中，利用锐角原理讨论了含PM-映射的变分不等式解的存在性问题。     

一种特殊递推关系序列的判断及求解

对于特征多项式为C(x) =(x- 1) r的特殊递推序列an,给出了它的通解求法以及判定它的充要条件 :存在整数r≥ 1,对任意的n≥ 0 ,Δran =0成立。其中Δran 为递推序列 {an}的r阶差分。     

蕴含W5可图序列的最小度和

Gould,Jacobson和Lehel考虑了下述经典Tur偄n型极值问题的变形:对于给定的图H,确定最小的正偶数σ(H,n),使得对于每一个n项可图序列π=(d1,d2,…,dn),当σ(π)=d1+d2+…+dn≥σ(H,n)时,π有一个实现G包含H作为可图的.本文确定了当n≥11时,σ(W5,n)之值,其中Wr是r个顶点的轮图.     

基于多目标规划的模糊DEA有效性

传统的DEA模型是通过单目标的线性规划来处理刚性数据，为了更好地评价决策单元的相对有效性问题，在多目标规划的基础上，建立了模糊DEA模型，通过取截集的方法，得到相应的悲观规划和乐观规划，并分别求得与之相应的线性规划(P2)的最优值，由此可以得到更多的关于决策单元的投入和产出情况的信息，还讨论了它们的一些性质，并用数值实例加以说明。     

多路抢答器设计

为适应高校等多代表队单位活动的需要设计一个多路抢答器，讲述了电路各部分的设计及功能，并说明了调试中出现的问题及解决的方法