基于自适应知识选择的机器阅读理解

目前针对知识增强机器阅读理解的研究主要集中在如何把外部知识融入现有的机器阅读理解模型,却忽略了对外部知识的来源进行选择。该文首先基于注意力机制对外部知识进行编码,然后对不同来源的外部知识编码进行打分,最后自适应地选择出对回答问题最有帮助的知识。与基线模型相比,该文提出的基于自适应知识选择的机器阅读理解模型在准确率上提高了1.2个百分点。     

污水生物脱氮除磷工艺研究进展

污水处理的脱氮除磷工艺是中国现阶段的主要研究发展方向,众所周知,污水中的N、P是引起自然水体富营养化的主要原因之一。为了减少中国水体的恶化,中国把污水的排放标准提高,总氮总磷的指标做了进一步的提高。文章从传统脱氮除磷工艺的弊端出发,分别从A2/O工艺优化和新机理阐述了生物脱氮除磷的的研究进展,并做了介绍,同时对今后的脱氮除磷工艺做了展望。     

智能算法在球团制造流程中的应用

智能算法是铁前数据建模与决策分析的重要支持,也是数据与工艺生产及控制的关键桥梁。为了探索不同智能算法在球团厂的适应场景,按照球团矿的生球粒径识别智能算法、球团矿制备智能控制技术、球团矿质量预测智能算法3个方向展开研究,重点比较不同方向算法的优劣,同时还对如何改善工厂数据的时滞性、冗余性等问题进行归纳总结。期望能结合智能算法,对选择球团矿原料配比、改进造球工艺、提高球团矿冶金性能以及更好地控制焙烧设备提供思路,也为后续的研究提供参考。     

基于数据增强的烧结矿转鼓强度预测研究

烧结矿转鼓强度是烧结过程中反映烧结矿质量的重要指标之一,其精确预测可以提高生产过程的控制精度和效率,降低生产成本和资源浪费。但在实际生产中,烧结矿转鼓强度预测存在一些困难,比如数据量有限、数据质量不佳等问题。因此,为了提高预测精度,首先采用生成对抗网络(GAN)对原始数据集进行扩增,以解决数据量有限的问题;然后采用麻雀搜索算法(SSA)优化的回声状态网络(ESN)构建预测模型。相比于传统的神经网络,ESN具有更好的稳定性和泛化能力,并且能够快速训练和适应新数据。通过试验验证了该模型的预测精度和效率,并与其他预测算法进行了比较。结果表明,采用扩增后的数据集和ESN模型可以显著提高预测精度,平均绝对百分比误差由1.41%缩小至1.06%。