基于度量学习的意图识别和槽填充方法

人机对话中小样本学习场景下的意图识别和槽填充,是自然语言处理的一个重要课题.本文采用基于度量学习的方法,通过计算query set中的样本与support set中样本的距离,寻找距离最近的类别样本作为分类标签,同时将两个任务联合进行训练,用以提升模型的效果.从实验结果中可以得出,本文提出的Fine-tune方法,对意图识别和槽填充任务都有一定的帮助和提升.胶囊网络在意图识别中也起到了一定的效果,可以帮助去除一部分无关信息,但对槽填充任务的帮助不明显;而任务自适应的投影网络,可以更好地将不同类的向量分开,提升了两个任务的性能.     

一种便携式单相地面电源设计与实现

本文采用电子集成模块,设计了一种便携式单相地面电源,采用蓄电池组模块储存电量,输出直流电给单项逆变器模块,单相逆变器通过可控整流逆变电路,将直流电逆变成单相115V/400Hz输送给无线电罗盘。在人机操作界面上,采用简明扼要的指示和开关,便于操作使用。此设计在实际应用中得到了很好的验证,地面电源供电性能稳定,满足了直升机无线电罗盘对供电的需求。面对无线电罗盘供电需求,有着广阔的实际应用前景。     

基于小样本下统计不确定性的边坡可靠度Bootstrap-BC_a方法

传统方法对小样本下的岩土抗剪强度参数估计区间较宽,会导致工程设计偏于保守,为此,提出一种考虑测量数据统计不确定性的边坡可靠度分析Bootstrap-BC_a法。该方法在Bootstrap的基础上加入偏差修正量■和加速量a,进一步校正了置信区间的端点值,提高了估计精度。在保证样本容量和变异性一致的条件下,对比分析Bootstrap-BC_a法和Bootstrap法在95%置信水平下的置信区间以及相对应的安全系数估计值。结果表明:Bootstrap-BC_a法能够有效收窄区间宽度且保证率下限值更趋近实际值;Bootstrap-BC_a法计算所得边坡安全系数均值相对较大,离散型更小,且与样本容量成正比,与安全系数方差成反比;3种变异水平的安全系数均值都随着样本容量n的增大而增大,而安全系数方差则逐渐减小,且大变异水平下计算所得安全系数均值更大。     

通信交流供电方案初探

在通信供电系统中,与直流供电系统相比,从设计、设备技术,到运行维护管理,交流供电系统都有所滞后。借鉴直流供电系统经验,通过应用N X并联逆变器模块热插拔技术,实行分散式供电,进而改变传统的以UPS为核心的集中供电模式,则可在很大程度上解决一直困扰着我们的交流供电系统成本高和可靠性低的难题。     

电压源逆变器供电感应电机系统的直接转矩控制综述

本文回顾了近年来在电压源逆变器供电的感应电机系统中采用的直接转矩控制（DTC）技术。阐述了以下几种控制方案，基于开关矢量的DTC（ST-DTC），转矩直接自控制（DSC），恒开关频率空间矢量调制DTC（DTC-SVM）。同时，本文也介绍了基于神经模糊逻辑控制器的这种最新技术的DTC-SVM。文中给出了一些波形图来说胆这些控制特性。