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1.
2.
杨彦潇  朱捷 《园林》2022,(2):107-116
剖析网络评价文本能为景观规划设计提供科学的依据支撑,弥补因快速城镇化建设发展而导致的公众参与不足,对于景观设计而言是非常重要的。以重庆市弹子石老街为例,基于网络文本内容分析法,利用rostcm6、excel及python等分析和数据抓取软件,采集大众点评的相关评论数据,以山地景观设计视角结合相关数据分析软件进行定性定量分析并制作可视化分析图,最终从多维度分析游客评论得出结果及改进建议,总结针对重庆弹子石老街及山地景观设计的6条设计策略:(1)交通可达的组织方式;(2)垂直上下的衔接转换;(3)对景远眺的外向空间;(4)本土文化的特色彰显;(5)城市事件的策划安排;(6)游览夜景的慢行系统,期望对今后的类似山地景观空间规划设计提供一定参考和借鉴价值。  相似文献   
3.
在基于文本生成的信息隐藏算法研究中,如何在保证生成文本质量的同时提高隐藏容量是主要存在的挑战.为此本文提出一种基于宋词生成的构造式信息隐藏算法.首先对宋词文本数据进行预训练,然后基于自回归语言模型搭建宋词生成模型;其次根据宋词词牌固有的格式信息设计格律模块,在宋词生成阶段,需要向生成模型输入该格律模块,并通过符号集设计、编码等综合作用,生成宋词诗句.在利用宋词生成模型进行秘密信息隐藏的过程中,对格律模块进行重构,通过平仄韵词牌、词牌格式模板、关键字、韵律及押韵字符的不同选择,有效实现秘密信息的隐藏.信息提取是隐藏的逆过程,且提取过程不需要利用宋词生成模型,仅需根据模板和词典库来进行索引即可,提高了信息提取的效率.实验结果表明,本文提出的算法能够生成格式严格、韵律清晰、句子完整性高的宋词,且生成的宋词文本的信息隐藏容量均值可达21比特/句、安全性高,整体性能优于已报道的主流算法.  相似文献   
4.
阐述文本实体识别作为医疗相关人工智能应用的关键中间任务,其效果直接决定下游任务表现上限,然而传统方法中通常忽略医学知识的应用,很难取得良好表现。提出一种基于RoBERTa与CRF并融合医学知识的医学文本实体识别方法,将医学知识作为先验引入到CRF最优路径搜索环节,极大程度地提升了标签转换的连贯性,并在相关数据集主指标上取得了改善。  相似文献   
5.
网络信息时代,在使用系统的时候,首先应该要避免信息过载所导致的问题.然而这一问题目前已经在网络信息技术中起到了重要的作用.根据传统的模式进行推算,目前互联网想要构建模式,首先应该设计其模型训练,另外其数据不能过于单一,而信息量也不够充足,所以导致目前所出现的推荐效果并不是很好.所以文章中有很多辅助信息能够添加到模型中而获得额外的数据输入,对于文章所推荐的方式,有些用户往往忽视所具备的多样性,主要是由于用户的喜好会随着项目的改变而发生变化.  相似文献   
6.
传统胶囊网络(CapsNet)在计算时使用的动态路由算法需要多次迭代,针对这一问题,文章提出一种基于谱聚类的胶囊网络模型(Spectral Clustering Capsule Network,SC-Caps)并将其应用于文本分类任务.这种模型首先使用卷积层对文本进行特征提取,在初级胶囊层将提取的标量特征转化为向量特征,再利用谱聚类算法将高维的向量特征转化为较低维的子向量特征,并在卷积胶囊层学习局部与全局之间的关系映射.在搜狗语料库SougoCA进行实验,结果与LSTM、C-LSTM以及采用其他路由方法的胶囊网络进行比较,证明该算法有效提高了文本分类的分类效果.  相似文献   
7.
为了探讨在安卓平台上构建医用图像采集系统的开发个案,分析通过以智能手机、平板电脑为核心安卓设备通过拍照获得化验单数据后进行文本识别并提交智慧医疗系统的解决方案。本文首先通过二值化算法形成低阈值图像数据,使用卷积神经元网络算法对文本进行逐一识别,使用K-means算法对识别后的单字文本进行字段记录值的整合并形成元数据库服务于其他智慧医疗系统模块。在使用9000组数据对神经元网络进行前期训练的前提下,该系统的识别准确率达到了99.5%以上。本系统具有一定的可行性,对未来智慧医疗的系统开发有实践意义。  相似文献   
8.
传统基于序列的文本摘要生成模型未考虑词的上下文语义信息, 导致生成的文本摘要准确性不高, 也不符合人类的语言习惯。本文提出了一种基于文本语义结构的文本摘要生成模型(Structure Based Attention Sequence to Sequence Model, SBA), 结合注意力机制的序列到序列生成模型, 引入文本的句法结构信息, 使得注意力结构得到的上下文向量同时包含文本语义信息与句法结构信息, 获得生成的文本摘要。最后, 基于Gigaword数据集的实验结果表明, 提出的方法能有效地提高生成摘要的准确性以及可读性。  相似文献   
9.
采用基因组挖掘技术,以来源于Lactobacillus brevis活性较高的谷氨酸脱羧酶(glutamate decarboxylase,GAD)LbGAD为探针,从乳酸菌(Lactococcus lactis、Lactobacillus senmaizukei)和肠球菌(Enterococcus sulfureus)的基因组中挖掘到了3 个假定的GAD基因(LlGAD、LsGAD和EsGAD)。借助pET28a质粒分别实现了这4 个基因在大肠杆菌BL21中的表达,其中LsGAD和LlGAD的表达产物可溶性较好,相应发酵液中GAD活力分别为34.17、38.91 U/mL。LsGAD的比活力、温度特性、pH值特性和Kcat/Km值也明显优于其他几个酶。此外,初步研究了全细胞催化L-谷氨酸制备γ-氨基丁酸(γ-aminobutyric acid,GABA)的工艺,6 g/L的L-谷氨酸经过24 h转化后,GABA得率最高可达58%。本研究实现了GAD从基因组数据到真实酶的跨越,获得了1 个性能优良的GAD,并初步实现了GABA的生物合成,为实现GABA低成本、规模化的生物合成提供了科学依据。  相似文献   
10.
为解决设计模式挖掘正确率较低的问题, 提出一种带特征指标约束描述的设计模式分类挖掘方法。归纳了47种特征指标, 给出了设计模式约束定义, 对设计模式特征进行了描述, 以Adapter模式、Command模式、Factory Method模式为例, 分结构型、行为型与创建型3类挖掘设计模式, 设计了3个基准系统与4个经典系统的设计模式挖掘试验。试验结果表明, 本研究方法对基准系统的Adapter模式、Command模式、Factory Method模式挖掘正确率为96.13%、91.67%、72.23%, 对经典系统挖掘正确率分别为84.3%、81.26%、73.17%, 与传统方法比较, 本研究方法取得了较好的效果。  相似文献   
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