面向智能客服的句子相似度计算方法

针对金融领域中智能客服的句子相似度计算方法进行了研究。利用基于词性的分词纠正模型减少中文歧义词、金融相关词汇的分词错误；通过词向量方法和循环神经网络分别提取词语级和句子级的语义特征，并且得到句子向量；用融合层计算出句子向量间的差异特征；对差异特征进行降维和归一化得到句子相似度计算结果。实验结果表明，该方法具有较高的准确率和[F1]值。     

时态神经网络模型及其在股票分类预测上应用

对具有时间属性的数据进行数据挖掘称为时态数据挖掘，用以发现数据在时间上的知识，当数据变化不规律时，如股票交易数据,就很难发现有价值的规律与规则。而神经网络具有并行、容错、可以硬件实现以及自我学习的优点,可作为股票分类预测应用的一种方法。通过将股票数据与时态型相结合，将股票数据转换成时态型股票数据，提出时态神经网络模型的分类方法，对收集的若干上市公司十年内的股票数据进行分析，构建了时态股票数据神经网络分类器对股票进行分类预测。经过实验验证，相比改进前的神经网络和支持向量机方法，该分类器具有更高的分类准确率。结果证明，这种时态数据神经网络模型对于多只股票的分类预测是非常有效的，可以很好地运用到股票市场的分类预测中。     

Cloud resource prediction model based on triple exponential smoothing method and temporal convolutional network

The container cloud represented by Docker and Kubernetes has the advantages of less additional resource overhead and shorter start-up and destruction time.However there are still resource management issues such as over-supply and under-supply.In order to allow the Kubernetes cluster to respond “in advance” to the resource usage of the applications deployed on it,and then to schedule and allocate resources in a timely,accurate and dynamic manner based on the predicted value,a cloud resource prediction model based on triple exponential smoothing method and temporal convolutional network was proposed,based on historical data to predict future demand for resources.To find the optimal combination of parameters,the parameters were optimized using TPOT thought.Experiments on the CPU and memory of the Google dataset show that the model has better prediction performance than other models.     

基于深度学习的彩色以及近红外图像去马赛克

单传感器捕获的彩色-近红外（RGB-NIR）图像存在光谱干扰，从而导致重建出的标准彩色图像（RGB）图像与近红外（NIR）图像存在色彩失真以及细节信息模糊。针对这个问题提出一种基于深度学习的去马赛克方法，通过引入跳远连接与稠密连接解决了梯度消失和梯度弥散问题，使得网络更容易训练，并且提升了网络的拟合能力。首先，用浅层特征提取层提取了马赛克图像的像素相关性以及通道相关性等低级特征；然后，将得到的浅层特征图输入到连续多个的残差稠密块以提取专门针对去马赛克的高级语义特征；其次，为充分利用低级特征与高级特征，将多个残差稠密块提取到的特征进行组合；最后，通过全局跳远连接恢复最终的RGB-NIR图像。在深度学习框架Tensorflow上使用公共的图像与视觉表示组（IVRG）数据集、有植被的户外多光谱图像（OMSIV）数据集和森林（Forest）三个公开数据集进行实验。实验结果表明，所提方法优于基于多级自适应残差插值、基于卷积卷积和神经神经网络以及基于深度残差U型网络的主流的RGB-NIR图像去马赛克方法。     

面向电信承载网的监控系统设计与实现

面对电信承载网连接的日益增长的海量终端设备，运营商需要结合网络拓扑对终端设备产生的数据进行高效的汇聚统计、异常分析、故障定位处理等操作。针对已有系统存在的操作困难、分析效率低等问题，设计与实现了一个面向电信承载网的高效监控系统，提供实时与离线数据分析和多维可视化分析的能力。对网管、认证、终端等系统及设备采集的数据进行结构化存储，对采集的数据进行拓扑相关性和时间序列方法分析，根据分析结果实现基于动态阈值控制的异常实时告警、定位等操作，并提供多维度可视化分析对网络状态进行实时监控。实际应用结果表明，该系统性能优异，具有良好交互性，能较好地满足承载网运维人员业务分析需求。     

Super-Resolution Reconstruction of Images Based on Microarray Camera

In the field of images and imaging, super-resolution (SR) reconstruction of images is a technique that converts one or more low-resolution (LR) images into a highresolution (HR) image. The classical two types of SR methods are mainly based on applying a single image or multiple images captured by a single camera. Microarray camera has the characteristics of small size, multi views, and the possibility of applying to portable devices. It has become a research hotspot in image processing. In this paper, we propose a SR reconstruction of images based on a microarray camera for sharpening and registration processing of array images. The array images are interpolated to obtain a HR image initially followed by a convolution neural network (CNN) procedure for enhancement. The convolution layers of our convolution neural network are 3×3 or 1×1 layers, of which the 1×1 layers are used to improve the network performance particularly. A bottleneck structure is applied to reduce the parameter numbers of the nonlinear mapping and to improve the nonlinear capability of the whole network. Finally, we use a 3×3 deconvolution layer to significantly reduce the number of parameters compared to the deconvolution layer of FSRCNN-s. The experiments show that the proposed method can not only ameliorate effectively the texture quality of the target image based on the array images information, but also further enhance the quality of the initial high resolution image by the improved CNN.     

基于神经网络算法的井下裂缝诊断与堵漏技术

在钻井过程中，常常钻遇不同宽度的井下地层裂缝。钻遇裂缝时容易发生钻井液漏失现象，甚至发生钻井液失返现象，严重影响了安全、高效钻井。目前裂缝封堵的方法常存在封堵成功率不高、堵漏承压能力低的问题，其中一个重要的原因是对井下地层的裂缝宽度等特征认识不清。基于地层裂缝产生的岩石力学机理，确定影响裂缝宽度关键的6个力学和工程因素，并利用神经网络计算的非线性、大数据特点建立了井下地层裂缝宽度的分析模型，模型包含输入层、输出层和3个隐藏层。通过该模型诊断井下裂缝宽度，提高了计算精度，平均误差仅为2.09%，最大误差为5.88%，解决钻井现场仅凭经验判断裂缝误差较大和依靠成像测井成本较高的问题。同时根据神经网络模型诊断得到的裂缝宽度优化堵漏材料的粒径配比，提高了裂缝内的架桥封堵强度和架桥的稳定性，封堵层的承压能力达到12.8 MPa，反向承压能力达到4.5 MPa。现场堵漏试验最高憋压10 MPa，经过封堵作业后大排量循环不漏，达到了裂缝性地层高效堵漏的目的，堵漏一次成功。      

无烟煤制工业燃气项目原料煤价与经济性的关系分析

针对我国建材行业传统使用的常压固定床煤气发生炉及化肥行业固定床间歇气化炉面临淘汰,无烟煤市场萎缩的情况,提出以晋城无烟煤为原料,利用赛鼎碎煤加压气化技术,生产适合建材行业大规模使用的工业燃气。以无烟煤为原料的河北沙河年产26亿m^3工业清洁燃气项目为基础,对无烟煤与天然气价格、项目经济性的关系进行了分析,结果表明,以晋城无烟块煤运到河北沙河的到厂价935元/t计算,盈亏平衡天然气价约2.26元/m^3;以沙河工业天然气到户售价2.5元/m^3计算,盈亏平衡到厂煤价约1 077元/t,项目经济性较好。     

以产业发展推动乡村振兴的对策探讨

通过乡村振兴,提高农民生活水平,达到产业兴旺、乡风文明、生活富足的主要目标,是农村经济的主要发展发向。产业发展是乡村振兴的基础,只有在产业发展中使乡村经济激活,才能带领广大农民实现脱贫致富。在产业发展的过程中,需要调节好政府与市场的关系,保证生产要素能够流入到农村中来,同时加强农村的基础设施建设,提高经营主体的综合素质,加强产业融合,不断发展新兴特色产业,最终推动乡村振兴。文章主要论述了农村产业发展中存在的一些问题以及对策。     

P-IoT自组网模式研究

为降低专网物联网(P-IoT)的建网成本,实现灵活部署和增强抗毁性以满足行业用户的应用要求,需对P-IoT自组网模式进行研究。首先,阐述了P-IoT自组网模式的重要性;在此基础上,从系统架构、支持的拓扑类型、协议栈设计以及技术优势对P-IoT自组网模式加以分析;最后,分析了P-IoT自组网模式在智能抄表与智能林防领域的创新应用。P-IoT自组网模式在多种应用环境下都能很好地满足行业用户的需求,在未来专网市场P-IoT自组网模式必将具备极强的竞争力。