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1.
资源型产业发展为推进国家经济增长和工业化进程提供了重要保障。为深入了解资源型产业的研究情况,以CNKI数据库为数据源,搜集2000—2020年关于资源型产业的核心及以上期刊论文,利用CiteSpace软件从发文作者与研究机构分布、关键词共现网络和时区图谱等方面,绘制知识图谱,进行可视化分析。研究发现:资源型产业领域的研究成果愈加丰富,但研究群体间联系合作较少,且现有的合作研究主要集中在所处地域资源富集和具有学科优势的研究机构及学者;资源型产业领域的研究热点可概括为产业发展、资源型城市、产业集群、产业结构、产业链和产业集聚等方面;针对资源型产业领域未来可从资源型产业相关理论研究、创新发展模式和可持续发展等方面深入展开。  相似文献   
2.
为深入分析金属增材制造技术分类和发展状况,采集中国期刊全文数据库(CNKI)收录的核心期刊上的768篇科技文献,借助文献分析可视化软件CiteSpace,对关键词聚类进行了全景式描绘,构建金属增材制造技术知识图谱,揭示该技术研究分类以及演化趋势。  相似文献   
3.
基于多尺度的贝叶斯模型显著性检测   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对传统基于贝叶斯模型的显著性检测算法存在准确率不理想的问题,提出了一种基于多尺度的贝叶斯模型显著性检测算法。通过超像素分割算法(SLIC)将原图分割成不同尺度的超像素,根据超像素边界信息得到背景种子,进而通过距离计算和多尺度融合得到背景先验;对原图进行颜色增强,采用Harris算子对增强图进行检测角点求得凸包,融合不同尺度下的超像素得到凸包先验;融合背景先验和凸包先验得到最终先验;利用颜色直方图和凸包计算似然概率;将最终先验和似然概率通过贝叶斯模型计算显著图。在公开数据集MSRA1000、ECSSD上与多种传统算法进行准确率和召回率对比,该算法有更好的表现。  相似文献   
4.
针对文本匹配任务,该文提出一种大规模预训练模型融合外部语言知识库的方法。该方法在大规模预训练模型的基础上,通过生成基于WordNet的同义—反义词汇知识学习任务和词组—搭配知识学习任务引入外部语言学知识。进而,与MT-DNN多任务学习模型进行联合训练,以进一步提高模型性能。最后利用文本匹配标注数据进行微调。在MRPC和QQP两个公开数据集的实验结果显示,该方法可以在大规模预训练模型和微调的框架基础上,通过引入外部语言知识进行联合训练有效提升文本匹配性能。  相似文献   
5.
In the task of skeleton-based action recognition, CNN-based methods represent the skeleton data as a pseudo image for processing. However, it still remains as a critical issue of how to construct the pseudo image to model the spatial dependencies of the skeletal data. To address this issue, we propose a novel convolutional neural network with adaptive inferential framework (AIF-CNN) to exploit the dependencies among the skeleton joints. We particularly investigate several initialization strategies to make the AIF effective with each strategy introducing the different prior knowledge. Extensive experiments on the dataset of NTU RGB+D and Kinetics-Skeleton demonstrate that the performance is improved significantly by integrating the different prior information. The source code is available at: https://github.com/hhe-distance/AIF-CNN.  相似文献   
6.
苏里格气田是中国典型的致密砂岩气藏,构造简单、平缓,横向非均质性强,有效储层与围岩声学特征差别小,地震响应不明显,常规地震监测方法预测难度大,但气田含气砂岩泊松比低,是地震气藏检测的有效参数。利用弹性全波形反演精度高和能处理复杂非均质介质的优势,反演地层拉梅常数、剪切模量和密度,并计算泊松比,从而进行气藏预测。重点阐述了苏里格气田多分量数据全波形反演初始模型建模、先验模型建模和地震数据预处理3个关键问题的处理方法。二维三分量数据反演和"甜点"预测结果表明:①对于具有强非均质性的苏里格气田,利用全波形反演获得精度较高的地层弹性参数能显著提高气藏预测的准确度;②苏里格地区构造简单、平缓,利用常规叠加速度并结合构造解释可以建立比较好的初始模型,从而有效地解决了周波跳跃和局部极小的难题;③先验知识的约束和地震数据的预处理是全波形反演成功应用于苏里格气田气藏检测的关键。  相似文献   
7.
Numerical simulation techniques such as Finite Element Analyses are essential in today's engineering design practices. However, comprehensive knowledge is required for the setup of reliable simulations to verify strength and further product properties. Due to limited capacities, design-accompanying simulations are performed too rarely by experienced simulation engineers. Therefore, product models are not sufficiently verified or the simulations lead to wrong design decisions, if they are applied by less experienced users. This results in belated redesigns of already detailed product models and to highly cost- and time-intensive iterations in product development.Thus, in order to support less experienced simulation users in setting up reliable Finite Element Analyses, a novel ontology-based approach is presented. The knowledge management tools developed on the basis of this approach allow an automated acquisition and target-oriented provision of necessary simulation knowledge. This knowledge is acquired from existing simulation models and text-based documentations from previous product developments by Text and Data Mining. By offering support to less experienced simulation users, the presented approach may finally lead to a more efficient and extensive application of reliable FEA in product development.  相似文献   
8.
Two-beam laser welding (TBLW) is an advanced process for precise, low distortion joining of cylindrical miniature parts. The process is composed of a laser source, optics and various actuators, which form a sophisticated system for control and maintenance in high volume manufacturing. A well-established method for identifying welding defects and ensuring welding quality is the monitoring of plasma light emission in TBLW. Although such monitoring systems can detect a change in process status, they are not able to diagnose the nature of the fault. The main challenge in this research was to extend the use of quality-based monitoring systems to measure additional deterioration-related parameters and to estimate system deterioration from them by using expert knowledge.This paper shows a novel condition-based maintenance (CBM) for the TBLW system, which performs condition identification using online monitoring of plasma light emission in combination with offline inspection of the seam macrographs. A combination of quality parameters derived from seam macrographs of defective parts is used to identify process deterioration, such as contamination of the optics, misalignment of the optomechanical system, or reduced laser power. The information obtained is used to make predefined process adjustments based on expert domain knowledge. The implementation of the developed CBM in high volume manufacturing of piezoelectric pressure sensors resulted in more predictable TBLW by reducing system failures as well as shorter diagnosis times.  相似文献   
9.
10.
自动化实体描述生成有助于进一步提升知识图谱的应用价值,而流畅度高是实体描述文本的重要质量指标之一。该文提出使用知识库上多跳的事实来进行实体描述生成,从而贴近人工编撰的实体描述的行文风格,提升实体描述的流畅度。该文使用编码器—解码器框架,提出了一个端到端的神经网络模型,可以编码多跳的事实,并在解码器中使用关注机制对多跳事实进行表示。该文的实验结果表明,与基线模型相比,引入多跳事实后模型的BLEU-2和ROUGE-L等自动化指标分别提升约8.9个百分点和7.3个百分点。  相似文献   
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