基于TinyOS的用电监测无线传感器节点设计

为了实现用电的智能化监测和管理,使用无线传感器网络技术,设计并实现了个人用户侧可实时监测电器用电情况并远程控制开关的节点.首先进行了硬件电路设计和测试工作,然后对节点数据包的发送进行了研究和重新定义,最后通过重新设计的无线传感器节点进行了组网测试和数据监控等工作,实现了预期功能.     

基于上下文语义增强的实体关系联合抽取

基于span的联合抽取模型在实体和关系抽取（RE）任务中共享实体span的语义表示,能有效降低流水线模型带来的级联误差,但现有模型无法充分地将上下文信息融入实体和关系的表示中。针对上述问题,提出一个基于上下文语义增强的实体关系联合抽取（JERCE）模型。首先通过对比学习的方法获取句子级文本和实体间文本的语义特征表示;然后,将该表示加入实体和关系的表示中,对实体关系进行联合预测;最后,动态调整两个任务的损失以使联合模型的整体性能最优化。在公共数据集CoNLL04、ADE和ACE05上进行实验,结果显示JERCE模型与触发器感知记忆流框架（TriMF）相比,实体识别F1值分别提升了1.04、0.13和2.12个百分点,RE的F1值则分别提升了1.19、1.14和0.44个百分点。实验结果表明,JERCE模型可以充分获取上下文中的语义信息。     

基于CORBA的档案管理系统

简述了油田档案管理系统的特点和功能，探讨了CORBA标准，提出了基于CORBA的档案管理系统框架，并对系统的关键技术进行讨论，设计和实现了基于CORBA的油田档案管理系统，使档案管理融入油田企业的ERP中。     

基于局部特征融合的细粒度车辆识别

为有效提高基于局部检测的细粒度图像分类方法的工作效率,提出一个自适应通道分配模块,能主动分组表达相同语义信息的特征通道.此过程的学习由设计的判别性和多样性损失函数监督完成,利用多尺度深度可分离卷积,从已提取的全局图像特征中检测有助于分类的多样化局部信息.通过训练的网络具有强大的特征分配能力,在全局对象定位的基础上进一步...     

基于改进向量空间模型的Web信息检索技术研究

提出了一种改进的向量空间模型。该模型将一篇文档的相关信息从逻辑上划分为多个相对独立的文本段,按照不同位置的文本段确定相应的索引项权重,并给出了该模型的相似度计算方法。实验表明,将该模型应用于Web信息检索中,具有对输出结果的排序能力强、查询速度快等优点。     

面向智能电网信息类工程型人才培养模式研究

通过研究智能电网的技术特点和人才培养要求,提出建立面向智能电网信息类工程型人才培养模式,介绍模式中的课程体系和实践体系。     

基于ERNIE-BiGRU模型的中文文本分类方法

针对新闻文本分类方法中词向量的表示无法很好地保留字在句子中的信息及其多义性,利用知识增强的语义表示(ERNIE)预训练模型,根据上下文计算出字的向量表示,在保留该字上下文信息的同时也能根据字的多义性进行调整,增强了字的语义表示。在ERNIE模型后增加了双向门限循环单元(Bi GRU),将训练后的词向量作为Bi GRU的输入进行训练,得到文本分类结果。实验表明,该模型在新浪新闻的公开数据集THUCNews上的精确率为94. 32%,召回率为94. 12%,F1值为0. 942 2,在中文文本分类任务中具有良好的性能。     

变电站场景下运动目标的检测和跟踪方法

在遮挡物较多的变电站场景下, 传统的目标跟踪算法容易出现人员跟丢、身份变换、目标被遮挡无法识别等情况, 无法做到对目标的准确实时跟踪。针对此问题, 提出了融合度量学习与卡尔曼滤波的变电站运动目标跟踪方法。首先, 采用融合多尺度特征的YOLOv3算法检测目标, 利用带权值的匈牙利算法匹配目标的历史运动轨迹; 然后, 通过卡尔曼滤波进行轨迹预测, 并应用度量学习匹配预测轨迹与历史运动轨迹, 结合目标外观特征信息, 以实现变电站内运动目标的跟踪; 最后, 以变电站场景下的人员为例进行实验, 结果表明, 人员跟踪准确率高, 且能满足变电站应用场景下的鲁棒性和实时性要求。     

基于POSC平台的油气勘探数据仓库系统及其应用

根据POSC软件集成平台技术建立油气勘探数据仓库系统，文中介绍了系统的总体结构，基于Epicentre的多维数据模型，数据集成和数据挖掘技术的实现。并利用该系统对岩石的含油气性进行预测，实际应用表明该系统能够满足油气勘探高层次的分析和决策需要。     

基于POSC平台的油气勘探数据仓库及数据挖掘

根据POSC软件集成平台技术建立油气勘探数据仓库，并对基于油气勘探数据仓库的数据挖掘技术进行讨论。介绍了系统的总体结构，基于Epicentre的多维数据模型，数据完整性和一致性，探讨了数据挖掘技术在油气勘探中的一些应用。