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1.
目前的搜索引擎仍然存在“重形式,轻语义”的问题,无法做到对搜索关键词和文本的深层次语义理解,因此语义检索成为当前搜索引擎中亟需解决的问题。为了提高搜索引擎的语义理解能力,该文提出一种语义相关度的计算方法。首先,标注了金融类新闻标题实体与新闻正文语义相关度语料1万条,然后建立新闻实体与正文语义相关度计算的BERTCA(Bidirectional Encoder Representation from Transformers Co-Attention)模型,通过使用BERT预训练模型,综合考虑细粒度的实体和粗粒度的正文的语义信息,然后经过协同注意力,实现实体与正文的语义匹配,不仅能计算出金融新闻实体与新闻正文之间的相关度,还能根据相关度阈值来判定相关度类别,实验表明该模型在1万条标注语料上准确率超过95%,优于目前主流模型,最后通过具体搜索示例展示了该模型的优秀性能。 相似文献
2.
Maria Rita Gulotta Serena Vittorio Rosaria Gitto Ugo Perricone Laura De Luca 《International journal of molecular sciences》2021,22(4)
The modulation of protein-protein interactions (PPIs) by small molecules represents a valuable strategy for pharmacological intervention in several human diseases. In this context, computer-aided drug discovery techniques offer useful resources to predict the network of interactions governing the recognition process between protein partners, thus furnishing relevant information for the design of novel PPI modulators. In this work, we focused our attention on the MUC1-CIN85 complex as a crucial PPI controlling cancer progression and metastasis. MUC1 is a transmembrane glycoprotein whose extracellular domain contains a variable number of tandem repeats (VNTRs) regions that are highly glycosylated in normal cells and under-glycosylated in cancer. The hypo-glycosylation fosters the exposure of the backbone to new interactions with other proteins, such as CIN85, that alter the intracellular signalling in tumour cells. Herein, different computational approaches were combined to investigate the molecular recognition pattern of MUC1-CIN85 PPI thus unveiling new structural information useful for the design of MUC1-CIN85 PPI inhibitors as potential anti-metastatic agents. 相似文献
3.
《Ceramics International》2022,48(13):18151-18156
The electrical properties and domain reversal in BiFeO3 ferroelectric films were studied using sandwiched heterostructures and piezoresponse force microscopy. A robust polarization state was observed, combined with a switchable domain pattern and a remanent polarization of approximately 100 μC cm?2. In addition, domain reversal was explored using scanning probe microscopy. The results show that dipoles could be reversed along the direction of the electric field under a negative tip bias, leading to carrier gathering near the domain walls. The enhanced conductivity near the domain walls was owing to the discontinuous polarization boundary conditions. In addition, typical diode-like current transport properties are sensitive to various temperature conditions, which is attributed to the Schottky barriers at the contact interface. These findings extend the current understanding of domain texture reversal in ferroelectric films and shed light on their potential applications for future ferroelectric random-access memory operations over a wide temperature range. 相似文献
4.
针对利用深度学习方法对街道图像进行深度估计,提出采用语义分割的方法解决深度图出现边界模糊等问题;估计深度通过左右视角图生成视差图进行无监督的训练。在网络模型中添加语义分割层,采取多个空洞卷积并行的结构增加感受野,同时减少了图像下采样的次数,降低了由于下采样带来的信息损失,使得的结果更加准确。这也是在深度估计中首次与空洞卷积相结合增加准确率。通过对KITTI街道数据集进行训练,与现有结果相比,除了增加检测准确性,降低错误率之外,使得效果图中的物体更加清晰,并且在效果图中还保留了一些原模型中被忽视掉的细节信息,将原始图像更加完整的表现出来。 相似文献
5.
针对连续查询位置服务中构造匿名区域未考虑语义位置信息导致敏感隐私泄露问题,通过设计[(K,θ)]-隐私模型,提出一种路网环境下面向连续查询的敏感语义位置隐私保护方案。该方案利用Voronoi图将城市路网预先划分为独立的Voronoi单元,依据用户的移动路径和移动速度,选择具有相似特性的其他[K-1]个用户,构建匿名用户集;利用匿名用户集用户设定的敏感语义位置类型和语义安全阈值,以及用户所处语义位置的Voronoi单元,构建满足[(K,θ)]-隐私模型的语义安全匿名区域,可以同时防止连续查询追踪攻击和语义推断攻击。实验结果表明,与SCPA算法相比,该方案在隐私保护程度上提升约15%,系统开销上降低约20%。 相似文献
6.
正演波场的储存或重建是制约时间域全波形反演的关键问题,以计算代替存储的常规分裂完全匹配层(PML)边界存储策略可有效减少存储量。但常规分裂PML边界条件所需变量个数多、计算存储量大以及编程复杂。为此,采用非分裂复频移完全匹配层(CFS-NPML)有效边界存储策略重建正演波场实现时间域全波形反演。研究表明:CFS-NPML所需变量个数少,在边界吸收层网格点较少时吸收效果优于常规PML边界条件,波场重建过程中所需存储量少于常规PML边界条件。数值试验表明,该存储策略得到的重建波场与正向传播波场几乎无差别,其全波形反演结果与常规保存波场反演法一致;正演过程中引入并行计算技术未显著增加波场重建导致的额外正演时间。 相似文献
7.
8.
在野外露头和岩心观察基础上,通过力学分析,对重庆下古生界页岩中顺层滑脱变形域的类型、特征及其形成进行了研究,并结合页岩气勘探实践,对其地质意义进行了探讨。顺层滑脱变形域包括挤压型和重力型两类。挤压型顺层滑脱变形域形成时水平挤压构造应力占主导地位,岩层发生“逆断层”运动;重力型顺层滑脱变形域形成时上覆地层压力占主导地位,岩层发生"正断层"运动。挤压型顺层滑脱变形域地层变形相对较强,影响范围相对较大。埋藏深度和岩层倾角是控制同一地区同一页岩层中顺层滑脱变形域形成的关键地质要素。页岩埋深越大,形成挤压型顺层滑脱变形域时的临界岩层倾角越大,而形成重力型顺层滑脱变形域的临界岩层倾角则越小。重力型顺层滑脱变形域破坏页岩气保存条件。背斜构造部位挤压型顺层滑脱变形域所形成的顺层破碎带和网状裂缝系统是页岩气重要的运移通道和储集空间,向斜构造部位挤压型顺层滑脱变形域所形成的顺层破碎带和网状裂缝系统成为页岩气向临近背斜构造部位运移或向地表散失的重要通道。 相似文献
9.
Deep learning has gained a significant popularity in recent years thanks to its tremendous success across a wide range of relevant fields of applications, including medical image analysis domain in particular. Although convolutional neural networks (CNNs) based medical applications have been providing powerful solutions and revolutionizing medicine, efficiently training of CNNs models is a tedious and challenging task. It is a computationally intensive process taking long time and rare system resources, which represents a significant hindrance to scientific research progress. In order to address this challenge, we propose in this article, R2D2, a scalable intuitive deep learning toolkit for medical imaging semantic segmentation. To the best of our knowledge, the present work is the first that aims to tackle this issue by offering a novel distributed versions of two well-known and widely used CNN segmentation architectures [ie, fully convolutional network (FCN) and U-Net]. We introduce the design and the core building blocks of R2D2. We further present and analyze its experimental evaluation results on two different concrete medical imaging segmentation use cases. R2D2 achieves up to 17.5× and 10.4× speedup than single-node based training of U-Net and FCN, respectively, with a negligible, though still unexpected segmentation accuracy loss. R2D2 offers not only an empirical evidence and investigates in-depth the latest published works but also it facilitates and significantly reduces the effort required by researchers to quickly prototype and easily discover cutting-edge CNN configurations and architectures. 相似文献
10.
在视频语义检测中,有标记样本不足会严重影响检测的性能,而且伪标签样本中的噪声也会导致集成学习基分类器性能提升不足。为此,提出一种伪标签置信选择的半监督集成学习算法。首先,在三个不同的特征空间上训练出三个基分类器,得到基分类器的标签矢量;然后,引入加权融合样本所属某个类别的最大概率与次大概率的误差和样本所属某个类别的最大概率与样本所属其他各类别的平均概率的误差,作为基分类器的标签置信度,并融合标签矢量和标签置信度得到样本的伪标签和集成置信度;接着,选择集成置信度高的样本加入到有标签的样本集,迭代训练基分类器;最后,采用训练好的基分类器集成协作检测视频语义概念。该算法在实验数据集UCF11上的平均准确率到达了83.48%,与Co-KNN-SVM算法相比,平均准确率提高了3.48个百分点。该算法选择的伪标签能体现样本所属类别与其他类别的总体差异性,又能体现所属类别的唯一性,可减少利用伪标签样本的风险,有效提高视频语义概念检测的准确率。 相似文献