增强“操作系统”教学亲和力

操作系统是计算机的灵魂,包含了许多计算机的设计思想,搞清楚了操作系统,对于计算机就不再困惑。本文主要从三个方面介绍如何加强操作系统的亲和力。首先介绍操作系统的广泛性和复杂性,如何将其变得生动而有意义;介绍技术的来龙去脉;同时,为了使操作系统可实际操作,需要实验驱动的教学方式,采用自由软件Linux操作系统。     

《嵌入式系统导论》课程师生互动系统的研究

对《嵌入式系统导论》课程师生互动系统进行了分析和研究,提出了一种基于．NET的《嵌入式系统导论》课程师生互动系统的详细设计方案,实现了电子作业、在线测试、学生成绩管理和上传下载资源等功能。     

盾构施工引起地表变形预测系统的设计与实现

讨论了盾构施工引起地表变形的因素和机理,介绍了采用BP神经网络技术对地表变形预测系统进行设计与实现的过程。结合工程实践,对系统预测精度进行研究,结果表明,采用BP神经网络对盾构施工引起地表变形进行预测是一种行之有效的方法。     

基于XLNet-BiLSTM的中文电子病历命名实体识别方法

中文临床电子病历命名实体识别是实现智慧医疗的基本任务之一.本文针对传统的词向量模型文本语义表示不充分,以及循环神经网络(RNN)模型无法解决长时间依赖等问题,提出一个基于XLNet的中文临床电子病历命名实体识别模型XLNet-BiLSTM-MHA-CRF,将XLNet预训练语言模型作为嵌入层,对病历文本进行向量化表示,解决一词多义等问题;利用双向长短时记忆网络(BiLSTM)门控制单元获取句子的前向和后向语义特征信息,将特征序列输入到多头注意力层(multi-head attention,MHA);利用MHA获得特征序列不同子空间表示的信息,增强上下文语义的关联性,同时剔除噪声;最后输入条件随机场CRF识别全局最优序列.实验结果表明,XLNet-BiLSTM-Attention-CRF模型在CCKS-2017命名实体识别数据集上取得了良好的效果.     

基于改进随机森林优化算法在医疗数据中的应用研究

本文针对临床疾病预测过程中医疗临床数据特征因子相关性较强,模型调参工作较为复杂的问题,提出一种多模型复合优化方法.考虑到过多的强相关性特征因子很容易降低模型的运行效率,利用SelectKbest变量筛选算法对临床数据进行筛选,采用遗传算法对随机森林分类器模型的参数选择进行优化.最后,以乳腺癌的临床数据为例,实验证明通过以上方法优化后算法模型的精准值、召回率、F1分值、AUC值等方面均有提高,该提出的超参数调优方法为具有强共线性的临床数据处理和疾病预测提供了一种新思路.     

套接字接口在Linux平台下应用和设计

在Linux操作系统平台下,以客户机/服务器的模式,应用Socket通信机制来实现网络模拟票务系统,并详细描述了程序设计的具体思路.     

两阶段问答范式的生物医学事件触发词检测

现有的生物医学事件触发词检测存在以下缺陷：保留了与触发词无关的冗余信息;忽略了实体与事件之间的潜在关联性;传统方法容易受到数据稀缺性的影响。针对上述问题,提出了一种两阶段问答范式的生物医学事件触发词检测方法。在事件类型识别阶段,采用基于句法距离的注意力捕获更有意义的上下文特征,排除无关信息的干扰;为了有效利用实体中的潜在特征,采用全局统计的单词-实体-事件共现特征,指导事件类型感知注意力挖掘词与事件之间的强关联性。在触发词定位阶段,根据识别出的事件类型,制定问题回答该事件对应的触发词索引,从而利用丰富的问答数据库实现数据增强。在MLEE语料库上的结果表明,两阶段问答范式、句法距离和事件类型感知注意力都有效地提升了模型性能,所提出的模型取得了81.39%的F1分数,并在多个事件类型上的详细结果均优于其他基线模型。