结合句法依存信息的方面级情感分类

引入句法依存信息到原方面术语,提出一种新的方面术语表示方法,利用Glove词向量表示单词以及单词与单词之间的依存关系,构造出包含句法依存信息的依存关系邻接矩阵和依存关系表示矩阵,利用图卷积神经网络和多头注意力机制将句法依存信息融入到方面术语中,使得方面术语表达与上下文结构高度相关。将改进后的方面词术语表示替换到现有模型后,模型泛化能力得到有效提升。对比试验和分析结果表明:该方法具有有效性和泛化性。     

伊拉克A油田Asmari组混积型碳酸盐岩储层隔夹层研究

伊拉克A油田Asmari组为大型混积型碳酸盐岩油藏,发育灰岩、白云岩、砂岩、泥岩和硬石膏等多种岩性,储层复杂、非均质性强,存在多种类型的隔夹层。基于岩心、薄片、测井和分析测试等资料,对研究区隔夹层类型及特征展开综合分析,识别出了泥岩、硬膏岩和泥-微晶碳酸盐岩3类隔夹层。泥岩和硬石膏致密无孔隙、基本不具有渗流能力,对流体流动可以起到阻挡作用;泥-微晶碳酸盐岩属于细粒碳酸盐岩沉积,孔隙度低,但一般裂缝较发育,具有一定渗流能力,不能对流体起到有效的隔挡作用。硬石膏主要在油田中部及北部A段发育,其对油田北部储层纵向连通起到一定隔挡作用,导致纵向压力衰竭不一致。泥岩主要在C段顶部、B4和B1层发育,平面上主要在油田南部较发育。C段顶部发育一套厚度较大、稳定分布的泥岩隔层,将C段和上部B段及A段分隔为两个独立的油水系统,并有效阻挡了C段水层锥进到B段;B4和B1层泥岩较发育,但由于油田南部区域断层和裂缝较发育,导致泥岩隔夹层未能起到有效隔挡作用。搞清研究区隔夹层类型、分布及是否起隔挡作用,对A油田各区域各小层有效动用开发、见水规律研究具有很好的指导意义。     

电网设备线夹开裂原因

某电力公司变电站用铝合金设备线夹在运行过程发生批次开裂事故,通过宏观观察、断口分析、化学成分分析、力学性能测试、冷冻模拟试验等方法,对设备线夹的开裂原因和开裂机理进行了分析。结果表明:设备线夹焊缝存在焊接缺陷,导致焊缝强度下降;设备线夹接线管底部存在积水空间,寒冷天气下积水结冰,体积膨胀,使焊缝承受设计工况外的负载而过载开裂,造成了线夹开裂。     

采场残坡积土抗剪强度及边坡时效稳定性研究

在露天采场边坡后期运行维护中,经过长期的露天开采,形成较大的深凹边坡,原先的岩体逐渐风化为 土石料,堆积在边坡上,形成一定厚度的残坡积土层。 残坡积土层在宏观时间上表现为欠固结土,强度较弱,易受外界 因素影响,其中雨水侵蚀影响较为严重。 本次研究以永平铜矿东帮采场边坡的残坡积土不同含水率为主要因素,分 别在不同月份时间上采集土样,在不同的含水率时,得出其抗剪强度。 然后根据不同季节的抗剪强度,分别研究残坡 积土层边坡的时效稳定性。 研究得出:残坡积土的抗剪强度随含水率的增加而降低;边坡稳定性因强度不同,时效规 律表现为旱季稳定性较雨季好;残坡积土层边坡破坏模式为单台阶向多台阶发展渐进破坏。 通过对残坡积土取样和 室内试验,研究了永平铜矿东帮采场残坡积土边坡的抗剪强度和边坡时效稳定性规律,为边坡后期安全管理提供 依据。     

房建施工中大体积混凝土无缝技术分析

随着我国建筑工程施工行业的不断发展,我国的经济市场中建筑工程行业已经逐渐的发展成为市场的支柱产业。在当前大环境下,房建施工中出现诸多应用成效较为显著的施工技术,而其中应用率相对较高的一种技术就是大体积混凝土无缝技术,该种技术的有效应用,不仅可以极大地提升房建施工的质量,同时还可以有效的保证房建施工的进度。而现阶段,诸多房建施工技术管理人员纷纷投入到大体积混凝土无缝技术的应用研究中,并且取得了显著的研究成效。本文主要就房建施工中大体积混凝土无缝技术做了简要的分析,目的在于有效的提升大体积混凝土无缝技术的应用成效。     

基于张量计算的卷积神经网络语义表示学习

卷积神经网络已在多个领域取得了优异的性能表现,然而由于其不透明的内部状态,其可解释性依然面临很大的挑战.其中一个原因是卷积神经网络以像素级特征为输入,逐层地抽取高级别特征,然而这些高层特征依然十分抽象,人类不能直观理解.为了解决这一问题,我们需要表征出网络中隐藏的人类可理解的语义概念.本文通过预先定义语义概念数据集(例如红色、条纹、斑点、狗),得到这些语义在网络某一层的特征图,将这些特征图作为数据,训练一个张量分类器.我们将与分界面正交的张量称为语义激活张量(Semantic Activation Tensors,SATs),每个SAT都指向对应的语义概念.相对于向量分类器,张量分类器可以保留张量数据的原始结构.在卷积网络中,每个特征图中都包含了位置信息和通道信息,如果将其简单地展开成向量形式,这会破坏其结构信息,导致最终分类精度的降低.本文使用SAT与网络梯度的内积来量化语义对分类结果的重要程度,此方法称为TSAT(Testing with SATs).例如,条纹对斑马的预测结果有多大影响.本文以图像分类网络作为解释对象,数据集选取Image Net,在Res Net50和Incep...     

基于LabVIEW估算空转电流均值

LabVIEW可作为上位机应用在EPB耐久试验台，实现创建数据库、批量处理数据等功能。数据批量处理中一个重要的环节是估算空转电流的简单算术平均值。传统求均值的方法是直接从数据的初值和终值着手，但大数据多组初值和终值浮动范围大，直接法不适用。针对这种情况，首先采用估算空转电流初值和终值的算法“点积法”，再用以阈值插值一维数组模块，根据电流初值和终值找到空转电流开始时间与结束时间，最后由已知值求得空转电流均值。实验结果表明，该算法能有效地用于数据库估算空转电流数据均值，在批量数据处理中具有可行性。     

基于张量分解融合RGB-D图像的物体识别

为了充分利用RGB-D图像的深度图像信息，提出了基于张量分解的物体识别方法。首先将RGB-D图像构造成一个四阶张量，然后将该四阶张量分解为一个核心张量和四个因子矩阵，再利用相应的因子矩阵将原张量进行投影，获得融合后的RGB-D数据，最后输入到卷积神经网络中进行识别。RGB-D数据集中三组相似物体的识别结果表明，利用张量分解融合RGB-D图像的物体识别准确率高于未采用张量分解的物体识别准确率，并且单一错分实例的准确率最高可提升99%。     

一种自适应的混合协同过滤推荐算法

为解决协同过滤算法在处理数据量较大时存在推荐效率低的问题,提出一种自适应混合协同推荐算法。根据待推荐用户活跃度和目标物品新鲜度调节模型权重,基于张量分解计算物品间的相似度,通过短路径枚举叠加生成预测结果。实验结果表明,与CBCF算法相比,该算法推荐准确率提高了28.6%。