基于预训练语言模型的关键词感知问题生成

问题生成任务是指根据给定的文本段落和答案来自动生成对应的问题。针对现有问题生成方法存在的误差累积现象以及问题生成任务固有的“一对多”情况，提出一种带有关键词感知功能的问题生成方法。在预训练语言模型的基础上，实现关键词分类模型与问题生成模型的网络结构设计。输入文本段落中蕴含关键词，为使所生成的问题中包含同样的关键词以保证问题与段落的语义一致性，利用关键词分类模型提取出文本段落中的关键词，将关键词与非关键词的区分特征融入问题生成模型的输入中，该特征作为问题生成过程的全局信息，用以消除问题生成模型仅依赖局部最优解的弊端，减少误差累积与“一对多”情况的发生。在SQuAD数据集上的实验结果表明，该方法能够提升问题生成的质量，其BLEU-4指标值可达24，优于带有复制机制、带有语义监督的问题生成模型，目前已经借助百度百科数据平台实现了大规模工业应用。     

Design of data feature-driven 1D/2D convolutional neural networks classifier for recycling black plastic wastes through laser spectroscopy

In this study, two types of convolutional neural network (CNN) classifiers are designed to handle the problem of classifying black plastic wastes. In particular, the black plastic wastes have the property of absorbing laser light coming from spectrometer. Therefore, the classification of black plastic wastes remains still a challenging problem compared to classifying other colored plastic wastes using existing spectroscopy (i.e., NIR). When it comes the classification problem of black plastic wastes, effective classification techniques by the laser spectroscopy of Fourier Transform-Infrared Radiation (FT-IR) with Attenuated Total Reflectance (ATR) and Raman to analyze the classification problem of black plastic wastes are introduced. Due to the strong ability of extracting spatial features and remarkable performance in image classification, 1D and 2D CNN through data features are designed as classifiers. The technique of chemical peak points selection is considered to reduce data redundancy. Furthermore, through the selection of data features based on the extracted 1D data with peak points is introduced. Experimental results demonstrate that 2DCNN classifier designed with the help of 2D data feature selection as well as 1DCNN classifier shows the best performance compared with other reported methods for classifying black plastic wastes.     

矿业可持续发展的灰色动态评价

本文建立了基于灰色系统理论的矿业可持续发展动态评价模型，提出了以发展趋势和协调性评价为基本内涵的动态评价思路，并以我国有色金属矿业为例进行了矿业可持续发展动态评价实证研究。所用的方法及建模思路对其他类似产业乃至整个国民经济系统的评价也是适用的。     

采用异步机矢量控制的矿井提升机开机特性的分析及改进

分析了矢量控制的原理和数学模型，结合矿井提升机的工作特性，通过Matlab仿真，指出造成提升机下坠的根本原因及影响因素，并提出了相应的解决方案，即采用复合控制策略，在原有系统基础上增加给定前馈和扰动前馈环节.计算机仿真结果表明：此方案可大大减轻乃至消除提升机下坠现象.即使称重有误差，产生的下坠现象也非常轻微.     

基于K-L变换和支持向量机的滚动轴承故障诊断

提出了应用K-L变换和支持向量机相结合进行滚动轴承故障诊断的方法。K-L变换可以将高维相关变量压缩为低维独立的主特征向量,而支持向量机可以完成模式识别和非线性回归。试验结果表明,利用主矢量分解后的主特征向量与支持向量机相结合可以有效、准确地识别轴承的故障模式,为轴承故障诊断向智能化发展提供了新途径。     

小偏移锥齿轮传动的评价方法

针对弧齿锥齿轮传动敏感性评价,一般文献把齿轮当作绝对刚体。着重将齿轮当作弹性体进行研究,分析了敏感性产生的原因及对传动性能的影响,提出了用传动质量向量及传动敏感性矩阵的评价方法。通过实验研究证实了矩阵法评价比较优越,不仅简单,而且计算量小。     

基于空间电压矢量法的风机变频调速系统的设计

为了消除风机调速中的谐波分量 ,提出了一种新型的风机调速系统。该系统主电路采用三电平PWM变频器 ,以 16位单片机 80 98为核心组成数字控制系统 ,并采用空间电压矢量法的控制方法。该系统用于风机 ,可获得良好的调速特性     

基于ArcObjects和ArcSDE的地理数据分发的实现——以云南省基础地理信息空间平台数据分发模块开发为例

如何高效快捷的实现基础地理数据的分发是许多基础地理信息单位关注的问题。ESR I的ArcOb jects组件库提供了强大的G IS应用处理功能,结合ArcSDE空间数据库引擎可以实现一个实用的地理信息分发平台。在深入分析ArcOb jects和ArcSDE的基础上,结合VB6.0的组件式二次开发和O rac le9 i数据库,提出了一个地理数据分发的解决方案,并在云南省基础地理信息空间平台项目中得以实现,达到预期效果。     

无线数字传输技术在煤矿生产中的应用

通过制定通信协议,将现场采集的数据以无线数字方式传输到主控室的上位机,实现了在远离生产现场的控制室对现场的温度、湿度、流量等进行监控,并经模拟运行证实。     

遥控传输系统中的调制和解调技术

介绍了高稳定锁相调制和高灵敏度的接收解调.对其进行了理论分析,描述了调制速度和锁定时间的确定问题,解调单元中接收灵敏度的提高和静噪电路的设计.