基于深度学习的Stack Overflow问题帖分类方法

针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题, 提出一种基于深度学习的问题帖分类方法, 采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型. 实验结果表明, 基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法, 且使用的Adam优化器优于SGD优化器, 使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量. 该方法以提问目的对帖子进行分类, 可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度.     

HTK参数对普米语孤立词识别率的影响

普米语是一种无文字的少数民族语言,目前已处于濒危状态,建立语音语料库及开展语音识别研究是保护和传承普米语的重要手段.基于HTK的语音识别中,参数的选取对不同语言的识别率有很大的影响.针对MFCC维数、HMM状态数及GMM个数这3个参数对普米语的识别率进行研究,结果表明:普米语语音识别的最佳MFCC维数为13维,最佳HMM状态数为8个,最佳GMM个数为3个.     

非锚固式大型立式热质储罐强度分析

针对大型储罐在多种载荷作用下易发生强度破坏的问题，以某热质储罐为研究对象，利用有限元法分析热质储罐在自重、内压、液柱静压力、风载荷、地震载荷、雪载荷以及温度载荷作用下的应力强度以及变形，模拟大角焊缝区域翘曲情况，并依照JB4732—1995进行强度评定，为此类大型立式储罐的设计提供参考。     

激光冲击强化对Ti2AlNb合金微观组织及残余应力的影响

Ti2AlNb(O-Ti2AlNb)具有优异的力学性能,在航空发动机方面有远大应用前景.激光冲击强化(Laser Shock Peening,LSP)是一种先进的表面改性技术,能够在材料表面诱导产生高幅值、大深度的残余压应力,改善材料微观组织,提高材料抗疲劳、高温氧化等性能.本文采用激光冲击强化对Ti2AlNb合金进行表面改性,并研究其组织演变、残余应力以及高温环境对性能的影响.结果表明:激光冲击强化能够显著减小Ti2AlNb合金近表面的晶粒尺寸.显微硬度由冲击前的350 HV提升到395 HV;在冲击区域近表面产生了约-377 MPa的残余压应力;而在高温环境中,由激光冲击强化所诱导的材料近表面残余应力随时间逐渐释放,在600℃条件下,残余应力释放较为缓慢;而在720℃条件下,残余应力迅速释放.     

矩形型钢弯曲回弹曲率半径r值的确定

文章在分析矩形型钢弯曲变形过程及应力与应变等方面的关系的基础上，推导出工件曲率半径与工件回弹后曲率半径之间的关系，从而确定了凸模半径。     

厚板焊接柱的 曲线研究

本文利用数值积分法,考虑截面残余应力和跨中挠度为千分之一杆长的正弦半波状初弯曲,对50组焊接厚板Ⅰ型和箱形截面柱进行了计算分析,从而确定了该类柱子的稳定曲线取值,以供设计规定参考。     

地下洞室形状优化设计

洞室开挖会使围岩周边产生应力集中 ,产生拉应力与压应力。围岩出现拉应力对洞室稳定十分不利 ,通常通过改变洞室形状和轴比来消除围岩中的拉应力。本文提出一种使洞室拉应力σθ=0 ,而压应力最小的确定洞室最优几何形状的方法。     

钢板仓受风载作用的有限元分析

对高 14.76m ,直径 12m的螺旋卷边钢板筒仓在空仓风载工况下进行了有限元分析。计算结果表明 ,在风载作用下 ,仓体的强度不是主要问题 ,而仓顶开口处刚度较弱。     

词语的隐义及其对使用的制约

汉语中某些词语除了具有表面显现的反映义以外，还有隐含在使用上的某些特殊要求和含义。词语的隐义在其使用中表现为感情褒贬的不同，使用范围及语义轻重的差异，搭配上对词语的限定等。     

“三人亡马步行”浅释

在《古代汉语》、《文选》乃至《大学语文》等教材中，许多注释未必科学准确，即使名家之注也常有不妥之处。要想确切读懂原文，需要多方探讨、综合研究，尤其要注意依据上、下文的语言环境，并结合古汉语词义的特点进行。