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以某电力盾构隧道土压平衡盾构掘进施工为背景,提出了特定阶段的地表沉降预测公式。考虑注浆压力、盾构机与土体摩擦力、开挖面推力等因素,利用数值仿真软件进行模拟盾构开挖数值试验。综合现场实测数据、公式计算结果、数值模拟结果对土体横向变形和纵向变形规律进行了研究。结果表明:土体横向沉降变形呈现“U”形分布,随着土体深度的增加,向“V”形分布。土体纵向变形呈现倒“S”形分布,且盾构机与土体摩擦力相比于开挖面推力是使得开挖面前方土体隆起主要因素,计算结果表明距离开挖面前方0.6h处出现最大隆起值。注浆压力主要影响盾尾脱出后土体沉降变形,增大注浆压力和持续时间可以有效控制土体竖向变形。 相似文献
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近年来,图像文本建模研究已经成为自然语言处理领域一个重要的研究方向.图像常被用于增强句子的语义理解与表示.然而也有研究人员对图像信息用于句子语义理解的必要性提出质疑,原因是文本本身就能够提供强有力的先验知识,帮助模型取得非常好的效果;甚至在不使用图像的条件下就能得出正确的答案.因此研究图像文本建模需要首先回答一个问题:图像是否有助于句子语义的理解与表示?为此,本文选择一个典型的不包含图像的自然语言语义理解任务:自然语言推理,并将图像信息引入到该任务中用于验证图像信息的有效性.由于自然语言推理任务是一个单一的自然语言任务,在数据标注过程中没有考虑图像信息,因此选择该任务能够更客观地分析出图像信息对句子语义理解与表示的影响.具体而言,本文提出一种通用的即插即用框架(general plug and play framework)用于图像信息的整合.基于该框架,本文选择目前最先进的五个自然语言推理模型,对比分析这些模型在使用图像信息前后的表现,以及使用不同图像处理模型与不同图像设置时的表现.最后,本文在一个大规模公开数据集上进行了大量实验,实验结果证实图像作为额外知识,确实有助于句子语义的理解与表示.此外,还证实了不同的图像处理模型和使用方法对整个模型的表现也会造成不同的影响. 相似文献
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区块链历经十年发展,成为信息技术领域最被寄予厚望的颠覆性技术之一.区块链上链数据具有不可篡改性,历史区块数据一旦确认就不能变更.这保证了区块链历史数据的完整性和可验证,但另一方面,当区块链中出现数据管理需求,即历史区块中过期或无效交易需要被压缩、违法违规信息需要被管控删除时,这种特性也将阻碍区块链对有问题的数据进行修改.类似数据管理需求在联盟链、私有链中尤其突出.传统区块链利用哈希算法的碰撞困难,实现区块和交易的完整性验证.而变色龙哈希存在一个陷门,掌握陷门可以轻松找到哈希碰撞.基于这个特性,本文将该类哈希算法的陷门交给多方管理,从而在不影响前后区块的完整性验证的情况下,实现多方共识修改交易数据的功能.本文进一步对变色龙哈希进行改进,设计了一种适用于联盟链的多中心化的账本修改方案.考虑到交易修改功能的去中心化,即变色龙哈希的陷门不应生成、存放于单个节点的问题,改进后的算法允许联盟链的所有权限节点协作生成系统的变色龙哈希公私钥.同时,为了权衡时间、空间代价与安全性,设计了多种有关私钥生成与同步的共识机制,并对它们的空间开销、通信时间、安全程度等性能进行了对比.本文考虑了一些特殊情况下区块链系统的可用性和问责性.最后,利用改进后的变色龙哈希算法构建了原型链,实现了历史交易的管控功能,描述了数据管理功能的设计细节.实验表明,本文提出的账本修改方案,其最佳区块压缩率可达30%、算法执行速率整体达到毫秒级,且具有可证明的安全性. 相似文献
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深度学习的图像实例分割方法综述 总被引:1,自引:0,他引:1
实例分割是一项具有挑战性的任务,需要同时进行实例级和像素级的预测,在自动驾驶、视频分析、场景理解等方面应用广泛.近年来,基于深度学习的实例分割方法迅速发展,如两阶段检测器Faster R-CNN扩展出的聚焦于网络的精度而非速度的强大实例分割基准Mask R-CNN,一度成为实例分割的标杆.利用高速检测的单阶段检测器延伸出的实例分割算法YOLACT填补了实时实例分割模型的空白,具有较高的研究和应用价值.本文首先对实例分割算法进行了类别划分,然后对一些代表性的算法及其改进算法进行了深入分析,并阐述了相关算法的优缺点,最后对实例分割方法未来的发展进行了展望. 相似文献
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《网络安全法》是我国第一部关于网络安全的综合立法,与大众的互联网生活息息相关.因此,一款面向大众的《网络安全法》智能违法行为识别系统有助于规范互联网行为.然而,现有智能违法行为识别系统构建方法难以适应《网络安全法》,这是由于:首先,现有方法需要专业司法语言进行交互,不适应普通大众的语言体系.其次,现有方法需要大量的案例训练模型,不适应案例匮乏的《网络安全法》.针对这些问题,本文提出了一个面向《网络安全法》的智能违法行为识别系统.该系统主要利用知识图谱技术解决上述问题,在构建网络安全法知识图谱的基础上,通过将普通用户的自然语言与知识图谱中的违法事件实体和违法主体实体进行实体链接的方式获得更强的特征,提高违法行为识别系统在训练集较为匮乏的条件下的准确度.通过在真实数据集上的实验,表明了提出的系统的准确度有明显提高. 相似文献
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研究仿真数据优化匹配传输效率问题,随着分布交互式仿真规模的扩大,如何高效地对仿真数据进行分发和过滤成为一个重要的问题.针对分布交互式仿真领域数据类型固定和属性个数跨度较大的特点,在分析和研究已有事件匹配算法的基础上,提出了模式覆盖集的概念,并设计了一种采用模式覆盖技术的仿真数据匹配算法.改进算法综合考虑了谓词之间的相互关系和订阅条件所属模式之间的覆盖关系,从减少无关的谓词匹配和高效组织订阅条件两方面加速了仿真数据的匹配过程.实验结果表明与谓词计数算法相比,改进算法能较大地提高匹配性能. 相似文献