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1.
针对生成式文本摘要应用场景,提出了以Transformer为基础的摘要模型,并在Transformer模型中加入了指针生成(Pointer Generator)网络和覆盖损失(Coverage Loss)进行优化。首先,提出了基于Transformer模型作为基础结构的方法,利用其注意力机制更好地捕捉上下文的语意信息。然后,在模型的损失函数中引入Coverage Loss来惩罚不断出现的重复的词的分布和覆盖范围,从而解决Transformer模型中的注意力机制在生成式任务中出现不断生成同一个词的问题。最后,在模型中加入了Pointer Generator网络,从而允许模型从源文本中复制词用作生成词来解决词表无法覆盖(OOV)的问题。探索了改进后的模型是否减少了不准确的表达以及重复出现相同词的现象是否得以解决。该模型相较于原始的Transformer模型在ROUGE-1评测函数上得分提升了1.98个百分点、ROUGE-2评测函数上得分提升0.95个百分点,在ROUGE-L评测函数上得分提升了2.27个百分点,并提升了摘要结果的可读性及准确性。实验结果表明,Transformer在加入Coverage Loss和Pointer Generator网络后可应用于生成式文本摘要领域。 相似文献
2.
为了延长微型涡喷发动机燃烧室的使用寿命,针对燃烧室壁面高温区进行全覆盖气膜冷却研究. 在KJ-66微型涡喷发动机试车实验的基础上,比较实际燃烧工况下,排布方式和燃烧室外环的扩张孔对气膜冷却效果及燃烧室整体性能的影响. 结果表明,在实际微型涡喷发动机模型中,顺排的平均综合冷却效率低于叉排,但对壁面的综合降温效果优于叉排. 随着扩张孔出口直径的增大,气膜冷却效果逐渐改善,但会影响燃烧室出口温度分布的均匀性. 由于燃烧室后排冷却孔的影响,二次流射入主流会发生偏转,提升了气膜的冷却效果. 整体而言,全覆盖气膜冷却在实际燃烧工况下对燃烧室壁面有着很好的冷却作用,扩张型气膜孔能够有效改善燃烧室外环的气膜冷却效果. 相似文献
3.
针对静态未知环境下移动机器人全覆盖路径规划问题,提出了一种改进优先级蚁群算法。该算法首先通过机器人本体上的传感器构建基于动态栅格法的工作环境;综合考虑栅格属性、机器人转向、邻域栅格距离和未覆盖区域面积大小的基础上构造优先级启发规则,然后利用该规则进行路径全覆盖工作。针对机器人工作过程中出现的死锁问题,文章提出采用蚁群算法寻找逃离死区的最优路径,从而保证机器人实现路径全覆盖,并使覆盖路径的重复率尽可能小。仿真实验中,通过与传统算法比较,验证所提算法能在保证面积覆盖率为100%的同时,降低了死锁次数和轨迹重复率,从而提高了机器人工作效率。 相似文献
4.
5.
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8.
低轨互联网星座是当前全球研究和发展的热点,互联网星座支持随遇接入遥感卫星和信息在轨直接处理的应用前景备受期待,但由于轨道高度不同会产生双向高动态异构星座的接入互联问题。首先,通过设定低轨卫星互联网星座在不同轨道特性、不同卫星数量情况下的随遇接入仿真场景,重点探讨了时空非连续可视性和多普勒频移问题对遥感卫星接入性能的影响;其次,基于遥感卫星随遇接入互联网星座场景的特点,分析了不同时延性在轨处理任务的流程及其星地功能分配;最后,对当前在轨智能处理算法存在的问题和未来研究重点进行阐述,为未来低轨互联网星座及遥感卫星的发展和联合组网应用提供可靠的理论支撑。 相似文献
9.
5G网络具有建设投资巨大、应用场景广、优化参数复杂等特点。为了能够最大限度地利用资源,为用户提供优质的服务,5G网络优化是网络开通后的一项重要工作。文章从网络覆盖专题出发,探究常规的网络覆盖空洞、弱覆盖、重叠覆盖、越区覆盖等问题,并针对不同类型的问题提出优化策略,最后用仿真验证优化的有效性。 相似文献
10.
非侵入式负荷监测分解(NILMD)技术是当前居民用能服务深化提升和电力供需互动的重要数据获取手段,然而当前工程上应用广泛的事件驱动型NILMD技术一直无法准确细化分解电热负荷。针对这一问题,文中提出了一种基于三维特征向量的典型电热负荷细化分解算法。首先,基于有功、无功功率和电流谐波等电气负荷特征采用事件检测方法提取电热事件,在有功功率的基础上,引入运行时长、频繁启停次数等非电气负荷特征共同构建三维特征向量电器模型。然后,采用序贯覆盖法设计典型电热负荷细化分解命题学习规则和细化分解算法。最后,基于实证实验数据进行分解验证,发现4种典型电热负荷的细化分解准确率超过85%。实验结果表明,文中所提典型电热负荷细化分解算法有效地提高了4种典型电热负荷分解的准确率。 相似文献