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1.
利用合成地震记录标定反射波地质属性,采用多元多项式拟合速度进行空间归位,控制煤层底板的起伏形态。采用钻孔约束波动方程反演波阻抗,结合钻探资料及合成记录,分析煤层反射波特点和类型以及与波阻抗剖面和煤层宏观结构的关系,解释了煤层厚度及煤层结构。初步控制了煤层起伏形态和煤层宏观结构及煤层厚度变化规律。  相似文献   
2.
针对端到端的对话生成模型普遍存在无意义安全回复和大量重复词汇的问题,和将外部知识引入对话系统的挑战,提出基于知识迁移和双向异步序列的对话生成模型.将知识库中的外部知识融合到对话生成模型并显式地生成在回复语句中;使用预训练的知识库问答模型获取输入语句的知识表达、候选知识表达以及关键字;搭建2个编码器?解码器结构,通过双向异步解码将关键字显式地生成在对话回复中;编、解码阶段均引入预训练模型的知识理解和知识表达能力,提升对话生成对知识信息的捕捉能力.提出重复检测惩罚机制,通过赋予惩罚权重的方式减少对话生成中的重复词汇.实验结果表明,所提模型在自动评估和人工评价指标上均优于已有的对话生成方法.  相似文献   
3.
针对制造和服务系统中纵向运输形式在双层过道布置问题中研究不足的情况,以实际布局方式为背景,对双层过道布置问题进行拓展,构建基于多纵向传输通道的双层过道布置问题混合整数规划模型,并提出一种混合模拟退火算法。该算法采用整数编码方式,以模拟退火算法为框架,结合2-Opt路径重连策略与逆转扰动操作,以避免陷入局部最优,同时采用禁忌搜索操作与带有记忆功能的存储操作来提高获得全局最优解的概率。通过精确求解所提问题的小规模算例,验证了模型的合理性。应用混合模拟退火算法分别求解所提问题、双层过道布置问题和过道布置问题,通过对比表明所提算法在求解性能和求解质量上均具有一定优势。  相似文献   
4.
针对原始乌鸦搜索算法对种群多样性控制不强、个体位置更新方式单一、局部搜索精细度不高等缺点,提出新的自适应乌鸦搜索算法.设计多种搜索引导个体,基于进化不同阶段的种群多样性,实现搜索引导个体的自适应选择策略,使算法在迭代前期加强全局勘探,在迭代后期强化局部开发. 结合正余弦搜索理念,构建基于线性递减、混合正余弦震荡递减的多种飞行长度控制参数及相应的多种搜索方式,提升算法的搜索遍历性,增加算法在迭代后期找到更优解的概率. 为了验证新算法的有效性,通过标准测试函数,将新算法与原始乌鸦搜索算法、改进乌鸦搜索算法和其他优秀的智能优化算法进行仿真实验,比较分析各算法的收敛精度、收敛速度、稳定性、Wilcoxon符号秩检验和Friedman检验. 实验结果表明,新算法的性能优于其他比较算法的性能,新算法实现了全局勘探和局部开发、收敛精度和收敛速度的平衡.  相似文献   
5.
针对采用重叠部分传输序列(overlapping partial transmit sequence, OPTS)算法来抑制滤波器组多载波-偏移正交幅度调制(filter bank multicarrier-offset quadrature amplitude modulation, FBMC-OQAM)信号的峰均比(peak-to-average power ratio, PAPR)时会导致计算量过高的问题,在对现有的禁忌搜索算法进行改进后提出一种基于并行禁忌搜索的OPTS(parallel tabu search overlapping partial transmit sequence algorithm, parallel-TS-OPTS)算法,通过将h路传统禁忌搜索算法得出的各自最优解进行遗传交叉操作来优化传统禁忌搜索算法的初始解,从而进一步增大算法搜索到最佳相位因子向量的概率。理论分析与仿真结果表明,本研究的算法可以在获得接近于OPTS算法PAPR抑制效果的同时显著降低算法的计算复杂度,进一步提高FBMC-OQAM系统应用在5G场景中的鲁棒性。  相似文献   
6.
命名实体识别技术是信息抽取、机器翻译、问答系统等多种自然语言处理技术中一项重要的基本任务。近年来,基于深度学习的命名实体识别技术成为一大研究热点。为了方便研究者们了解基于深度学习的命名实体识别研究进展及未来发展趋势,对当前基于卷积神经网络、循环神经网络、transformer模型以及其他一些命名实体识别方法展开综述性介绍,对四类方法进行了深入分析和对比。同时对命名实体识别应用领域以及所涉及到的数据集和评测方法进行了介绍,并对未来的研究方向进行了展望。  相似文献   
7.
患者网上挂号时常有挂错科室的现象,因此需要科室推荐应用,功能类似线下医院的护士台预诊。然而,由于医院科室设置不尽相同,患者各项特征和科室之间的关系也不明确,给自动科室推荐带来挑战。因此,该文首先定义了带权重的知识图谱,用于描述症状、疾病以及性别等特征与科室和医院之间复杂的量化关系。其次,利用区域信息平台的电子健康档案(electronic health records,EHR)数据,获取多家医院的疾病—科室信息。在融合国际疾病编码(international classification of diseases,ICD)、医疗网站中的症状—疾病数据后,用搜索引擎结果补充权重关系,形成可用的知识图谱。图谱目前包含了38家医院,6110个科室,6220个症状,60736个症状相关疾病关系。当患者输入基于自然语言描述的症状与疾病后,通过该文设计的预滤噪的BERT实体识别模型与部位制导的医疗实体归一化算法,识别并归一化患者主诉中的症状词、疾病词和部位词。最后,基于该文设计的基于权重的联合症状预测疾病概率算法(weight-based disease prediction algorithm based on multiple symptoms,WBDPMS),联合多个症状预测可能的相关疾病,以此来实现通过主诉推荐最合适的医院及科室。实验结果表明,准确率达到0.88。  相似文献   
8.
癫痫病相关论文缺乏命名实体识别和关系抽取任务的标注数据,命名实体识别和关系抽取模型无法用常规方法训练。为解决该问题,针对癫痫病相关论文的数据特点,改进了命名实体识别和关系抽取模型,提出利用相近领域的医疗数据和预训练模型构建零资源癫痫病领域命名实体识别和关系抽取模型。评估了现有无监督和半监督模型在癫痫病领域论文数据集上的性能,并针对数据集特征引入域对抗网络和关系判别器,有效地提高了命名实体识别和关系抽取模型的性能。将癫痫患者的脑电特征以视觉模态嵌入知识图谱中,在提高脑电分析可解释性的同时,构建了更加直观的多模态知识图谱。  相似文献   
9.
任权 《中文信息学报》2021,34(12):65-72
细粒度实体分类任务作为命名实体识别任务的扩展,其目的是根据指称及其上下文,发掘实体更细粒度的类别含义。由于细粒度实体语料的标注代价较大,标注错误率较高,因此该文研究了在少量样本情况下的细粒度实体分类方法。该文首先提出了一种特征提取模型,能够分别从单词层面以及字符层面提取实体信息,随后结合原型网络将多标签分类任务转化为单标签分类任务,通过缩小空间中同类样本与原型的距离实现分类。该文使用少样本学习以及零样本学习两种设置在公开数据集FIGER(GOLD)上进行了实验,在少样本学习的设置下,较基线模型在三个指标中均有提升,其中macro-F1的提升最大,为2.4%。  相似文献   
10.
From the start of industrial biotechnology, there has been a perception that biological entities are damaged by stirring, so-called ‘shear damage'. Often, it was the soft option to explain a loss of performance when it was due to other factors, such as bubble ingestion with proteins or on scale-up, where tip speed increased when it was due to decreased homogeneity, especially in pH. For many years, poor control and the range of analytical tools available made a more in-depth explanation difficult; and the concepts of ‘high' and ‘low shear' impellers, now largely disproven, increased it. Here, the size of the biological entity is compared to the Kolmogorov microscale of turbulence leading to a reasonably clear picture emerging. The article starts with the author's introduction to the issue approximately 42 year ago with enzymes, conveniently also the smallest entity; and finishes with the largest, filamentous fungi.  相似文献   
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