基于并行卷积网络信息融合的层级多标签文本分类算法

自然语言处理是人工智能与机器学习领域的重要方向,它的目标是利用计算机技术来分析、理解和处理自然语言。自然语言处理的一个重点研究方向是从文本内容中获取信息,并且按照一定的标签体系或标准将文本内容进行自动分类标记。相比于单一标签文本分类而言,多标签文本分类具有一条数据属于多个标签的特点,使得更难从文本信息中获得多类别的数据特征。层级多标签文本分类又是其中的一个特别的类别,它将文本中的信息对应划分到不同的类别标签体系中,各个类别标签体系又具有互相依赖的层级关系。因此,如何利用其内部标签体系中的层级关系更准确地将文本分类到对应的标签中,也就成了解决问题的关键。为此,提出了一种基于并行卷积网络信息融合的层级多标签文本分类算法。首先,该算法利用BERT模型对文本信息进行词嵌入,接着利用自注意力机制增强文本信息的语义特征,然后利用不同卷积核对文本数据特征进行抽取。通过使用阈值控制树形结构建立上下位的节点间关系,更有效地利用了文本的多方位语义信息实现层级多标签文本分类任务。在公开数据集Kanshan-Cup和CI企业信息数据集上的结果表明,该算法在宏准确率、宏召回率与微F1值3种评价指标上均优于主流的...     

基于智慧课堂的"传感器原理及应用"混合式教学探讨研究

本文分析了"传感器原理及应用"课程教学过程中存在的问题,在教学大纲体系优化、教学方式和教学组织模式等三方面提出了一些改革性的建议,结合项目式教学提出了基于智慧课堂的混合式教学方式.     

ST-Rec3D：基于结构和目标感知的三维重建

基于视图的三维重建旨在从二维图像恢复出其对应的三维形状。现有方法主要通过编码器-解码器结构,结合二元交叉熵函数及其变形,完成三维重建,取得较好的重建结果。然而,编码器在编码过程中缺乏对输入视图的结构感知能力,造成重建的三维模型几何细节不准确;以二元交叉熵函数为主的损失函数在体素分布不均衡的情况下,目标感知能力较差,导致其重建结果存在断裂、缺失等不完整性问题。针对此类问题,提出了一种具有结构和目标感知能力的三维重建网络(ST-Rec3D),以单视图或多视图为输入,由粗到细地重建出三维模型;结合注意力机制提出了一种具有空间结构感知能力的编码器,即结构编码器,以充分捕捉输入视图中的空间结构信息,有效感知重建物体的几何细节;将 IoU 损失引入到三维体素模型重建中,在体素分布不均衡的情况下,精准感知目标物体,确保重建物体的完整性和准确性。在 ShapeNet和 Pix3D 数据集上的对比结果表明,ST-Rec3D 在单视图和多视图上重建的三维模型的完整性和准确性均优于当前方法。     

S9系列节能变压器

能源是国民经济可持续发展、提高人民生活水平、促进社会进步的重要物质基础。经济、能源与环境的协调发展是实现我国现代化目标的主要前提。目前,我国的能源利用率只有32％,比发达国家低10多个百分点,主要工业产品能耗比发达国家高30％～90％。这就使我国单位国内生产总值能耗比发达国家高4倍多。为此,我国确定了“能源节约与能源开发并举,把能源节约放在首位”的能源发展方针,以期推进全社会节约能源,提高能源利用率和经济效益,保障国民经济和社会的健康发展。     

一种基于威布尔分布的继电保护装置可靠性分析的新方法

目前继电保护可靠性研究主要针对保护可靠性评估指标及计算模型方面展开,由于缺乏可靠性基础数据,保护可靠性评估中各种参数很难准确全面获得,评估过程中假设过多,影响了评估效果,难以提供有效的改善措施.收集继电保护装置寿命的相关现场运行数据,对这些数据进行分析处理,应用威布尔分布对其进行可靠性参数估计,利用最小二乘法及平均秩次法估算二参数威布尔分布的参数值,得到继电保护装置寿命的分布函数、分布密度函数、可靠度函数、故障率函数,为继电保护装置的可靠性评估提供依据.     

光缆故障维修一例

石家庄铁路分局电视台是1997年初建的,是石家庄有线广播电视台的“三代”单位,即:石家庄铁路分局有自建系统,石家庄有线广播电视台信号只送到分局电视台前端入口,凡是铁路分局宿舍均由石铁分局电视台自行联网,并负责分局宿舍的维护、维修、收费工作。由于铁路各宿舍比较分散,距离较远,用电缆联网势必会影响信号的传输质量,因此,采用了入地敷设光缆联网,对5个较大的宿舍区敷设光缆近21ｋｍ。由于当时敷设光缆经验较少,在地沟内未采用铠装光缆敷设,而是直接将12芯光缆敷设在沟内的6孔砖内,为以后光缆发生故障埋下了隐患。2000年3月初某天晚8点…     

应用PowerBuilder中Grid模板实现交叉报表的统计

为实现中国式固定报表形式的交叉报表,在PowerBuilder中利用Grid报表模板来间接实现两种数据项并列的交叉统计功能,用以完成多种数据项的交叉统计,从而解决了交叉报表中报表宽不固定的问题,扩展了报告功能,满足了我国固定报表形式的要求。     

移动混合开发框架

针对现有混合开发框架在开发便利性和应用性能方面的不足,研究了以HTML5开发为基础的移动混合开发框架的问题.结合HTML5跨平台特性、打包机制、多窗口管理机制、原生插件开发技术等,实现了一套自有的混合开发框架.本混合开发框架为开发带来了便利,提升了开发效率,同时,混合引擎中独特实现的Widget应用管理以及窗口管理模式也改善了混合应用的性能,提升了用户体验.我公司实现的企业级移动解决方案表明该框架性能较好,易于使用,具有较好的商业价值.     

改进的形态学肺部图像边缘检测

针对肺部图像边缘检测中存在的噪声问题,在数学形态学边缘检测的基础上做了3点改进:(1)结合结构元素3个基本选取原则,即形状的相似性、尺寸的覆盖性和不同结构元素的组合性,选取适合肺部图像的全方位结构元和多尺度结构元;(2)改进了普通的形态学边缘检测算子,将全方位结构元和多尺度结构元相结合,得到适用于肺部图像的新型复合形态学边缘检测算子;(3)将峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio, PSNR)加入权值计算方法中,改进了权值的计算方法。最后通过仿真实验,对PSNR为50684 9 dB的肺部噪声图像进行边缘检测,并与一般算法进行比较,结果表明改进算法在PSNR和均方误差(Mean square error, MSE)上均有明显改善,能够检测出更清晰、去噪效果更好的肺部图像边缘。应用于其他图像或加入不同噪声时,本文算法也能检测出更清晰的图像边缘,表明该算法具有很好的鲁棒性。